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课程介绍 本课程主要讲解基于Scikit-learn的Python机器学习知识包括机器学习概述特征工程(数据集特征抽取特征预处理特征降维等)分类算法(K-临近算法朴素贝叶斯算法决策树等)回归与聚类算法(线性回归欠拟合逻辑回归与二分类K-means算法)等。
Scikit-learn Python机器学习 - 机器学习开发流程 阶段一问题定义与规划
目标 明确要解决什么业务问题以及如何用机器学习来解决。 这是最重要的一步方向错了后面全错。 关键问题 我们的业务目标是什么例如提高销售额、降低客户流失率、优化运营效率 机器学习能解决的具体问题是什么例如这是一个分类问题[流失 vs. 不流失]、回归问题[预测销量]还是聚类问题[客户分群] 如何定义“成功”确立明确的、可衡量的评估指标例如准确率、精确率、召回率、AUC、RMSE等 需要什么样的数据 项目的预算是多少时间线是怎样的 产出 项目规划书、成功标准、技术可行性评估。
阶段二数据收集与准备
目标 获取并清洗数据将其转换为适合模型训练的格式。 这是整个流程中最耗时、最繁琐但至关重要的一步常被称为“数据工程”。 关键任务 数据收集从数据库、数据仓库、API、日志文件、公开数据集等来源收集所有相关数据。 数据探索与清洗 处理缺失值删除或填充用均值、中位数等。 处理异常值分析并决定是删除、修正还是保留。 处理错误数据修正不一致的格式或输入错误例如“USA” vs. “United States”。 特征工程这是模型性能的关键。创建新的、对模型预测更有帮助的特征。 例子从“出生日期”生成“年龄”特征从“地址”生成“城市/乡村”特征对类别型特征进行独热编码One-Hot Encoding。 数据分割将数据集分为训练集用于训练模型、验证集用于调参和模型选择和测试集用于最终评估模型性能。常用比例如 60%/20%/20% 或 70%/15%/15%。 产出 干净、可用于建模的数据集训练集、验证集、测试集。
阶段三模型选择与训练
目标 选择合适的算法使用训练数据来构建训练模型。 关键任务 模型选择根据问题类型分类、回归等和数据特征选择一个或多个候选算法。 例子线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机如XGBoost、LightGBM、支持向量机SVM、神经网络。 模型训练将训练集输入到算法中让算法学习数据中的模式。 对于简单模型训练很快对于深度学习模型可能需要大量时间和计算资源GPU。 超参数调优大多数算法都有需要人为设定的超参数如学习率、树的最大深度等。使用验证集来评估不同参数组合的性能找到最佳配置。常用方法有网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化。 产出 一个或多个训练好的模型。
阶段四模型评估
目标 客观地评估训练好的模型在未知数据上的表现判断它是否达到第一阶段设定的成功标准。 关键任务 使用测试集使用模型从未见过的测试集进行最终评估。这是为了模拟模型在真实世界中的表现避免因为过拟合验证集而产生乐观偏差。 分析评估指标根据第一阶段定义的指标如准确率、F1分数、均方误差等进行评估。 深入分析查看混淆矩阵、学习曲线、ROC曲线等了解模型在哪些地方表现好哪些地方表现差例如是否在某个特定类别上表现不佳。 产出 模型性能报告明确其是否达到上线标准。
阶段五模型部署与上线
目标 将评估合格的模型部署到生产环境中使其能够为真实用户或系统提供服务。 关键任务 模型打包将模型、预处理代码和依赖环境打包成一个可服务的格式例如一个Docker容器、一个RESTful API端点。 部署到生产环境将打包好的模型部署到服务器、云平台或边缘设备上。 集成与测试将模型API与现有的业务系统如网站、APP、后台系统集成并进行全面的集成测试和验收测试。 产出 一个在生产环境中运行并可提供预测服务的模型。
阶段六监控与维护
目标 持续监控线上模型的性能确保其持续有效并计划迭代更新。 模型上线不是终点而是一个新的起点。 关键任务 性能监控监控模型的预测延迟、吞吐量、资源使用情况等。 数据漂移监控监控线上数据分布是否逐渐偏离训练数据时的分布数据漂移以及模型性能是否随时间下降概念漂移。 建立反馈循环收集模型在生产环境中的预测结果和真实结果如果可能这些新数据将成为下一轮训练的重要资源。 模型重训练与迭代定期或当性能下降到阈值时使用新的数据重新训练模型并重复上述流程迭代更新线上模型。 产出 模型性能监控报告、模型更新版本。 核心特点 迭代性整个过程不是线性的而是循环往复的。你可能在数据准备阶段发现需要重新定义问题在评估阶段发现需要回去做更多的特征工程。 数据为核心大部分时间和精力都花在数据准备和特征工程上。“垃圾进垃圾出”是机器学习领域的经典名言。 MLOps 集成现代ML开发流程强调自动化和持续集成/持续部署CI/CD这就是MLOps的理念旨在更快、更可靠地将模型投入生产并对其进行维护。
