训练过程图

训练过程图展示了一个逐步优化模型的过程。首先，我们收集了大量的数据并对其进行预处理，以消除噪声和异常值。接下来，我们选择了合适的算法和参数设置，以便在训练过程中找到最佳的模型结构。在训练阶段，我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以确保模型能够泛化到新的数据。通过反复迭代训练过程，我们不断调整模型参数以提高预测准确性。最后，我们在测试集上评估了模型的性能，并根据需要进行调整和优化。整个过程旨在找到一个既准确又高效的模型，以解决实际问题。