机器学习课程-温州大学-机器学习项目流程

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/fengdu78

摘要

文档详细介绍了机器学习项目的标准流程，包括数据清洗、特征工程和数据建模等核心步骤。首先，数据清洗是基础环节，涉及数据清理和格式化、探索性数据分析等。其次，特征工程包括特征选择和构建，旨在优化数据特征以提高模型性能。数据建模则是流程的关键部分，包含机器学习模型的选择、基于性能指标的比较、对最佳模型的超参数调整以及在测试集上的评估。整个流程强调从数据准备到模型解释和结论得出的系统性方法。

AI总结

《机器学习课程-温州大学-机器学习项目流程》摘要：该文档详细介绍了机器学习项目的完整流程，主要分为以下几个步骤：1. **数据清洗**：包括数据清理、格式化和探索性数据分析（EDA），确保数据质量。2. **特征工程**：通过特征选择和生成，提取有助于模型性能提升的特征。3. **数据建模**：比较多种机器学习模型性能，对最佳模型进行超参数调优，并在测试集上评估模型性能，最后解释结果并得出结论。此外，文档还提到数据来源的多种方式，如网络爬虫、数据库读取等，并强调了数据划分（训练集、测试集、验证集）的重要性，尤其是在处理时间序列数据时的不同处理方法。