机器学习流程图

机器学习流程图展示了一个典型的机器学习项目从数据收集到模型部署的整个过程。首先，数据科学家从各种来源收集原始数据，然后进行数据清洗和预处理，以消除噪声和异常值。接下来，他们使用特征工程技巧来提取有用的特征，以便训练模型。在这个阶段，数据科学家还需要划分数据集为训练集、验证集和测试集。 训练阶段包括选择合适的机器学习算法，如线性回归、决策树或神经网络，并使用训练集对其进行训练。在验证阶段，数据科学家使用验证集来调整模型参数，以防止过拟合。最后，在测试阶段，模型的性能通过测试集进行评估。如果性能满足要求，模型可以部署到生产环境，否则需要回到前面的步骤进行调整。