机器学习模型训练全流程

机器学习模型训练全流程

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_46847902/article/details/124331877

机器学习模型训练是一个复杂而精细的过程，涉及数据获取、预处理、模型建立和评价等多个环节。本文将带你全面了解机器学习模型训练的全流程，从基础的数据探索到高级的模型优化，帮助你掌握机器学习的核心技能。

1. 获得原始数据集

机器学习项目通常从数据开始。数据集可以分为两类：

• 监督学习数据集：包含输入特征X和目标变量Y，可用于回归或分类任务。
• 无监督学习数据集：只包含输入特征X，没有目标变量Y。

根据Y的类型，数据集可以进一步分为：

• 回归数据集：Y包含定量值。
• 分类数据集：Y包含定性值。

2. 探索性数据分析（EDA）

在开始建模之前，对数据进行探索性分析是非常重要的。常用的EDA方法包括：

1. 描述性统计：计算平均数、中位数、众数、标准差等统计量。
2. 数据可视化：

• 热力图：用于识别特征之间的相关性。
• 箱形图：用于可视化群体差异。
• 散点图：用于可视化特征之间的相关性。
• 主成分分析（PCA）：用于可视化数据集中的聚类分布。

3. 数据整形：对数据进行透视、分组、过滤等操作。

3. 数据预处理

数据预处理是提高模型性能的关键步骤，主要包括：

• 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
• 数据整理：对数据进行标准化或归一化处理。
• 特征工程：
• 分类数据处理：使用编码方法将文字型数据转换为数值型，如独热编码。
• 连续数据处理：通过设定阈值进行二值化或分箱处理。

4. 数据分割

为了评估模型的泛化能力，需要将数据集分割为训练集和测试集。常见的分割方式有：

• 训练集+测试集：通常比例为80%+20%。
• 训练集+验证集+测试集：比例为60%+20%+20%。
• 交叉验证：通过多次分割和训练来提高模型的稳定性。

5. 模型建立

模型建立是机器学习的核心环节，主要包括：

• 学习算法：
• 监督学习：建立输入X和输出Y之间的映射关系。
• 无监督学习：仅利用输入X变量进行建模。
• 强化学习：通过试错学习来优化决策过程。
• 超参数调优：通过调整算法参数来优化模型性能。
• 特征选择：使用过滤法、嵌入法或包装法来选择最相关的特征。

6. 机器学习任务

在监督学习中，常见的任务包括分类和回归。分类模型的过程示意图如下：

7. 模型评价指标

模型的性能评估是确保模型质量的重要环节，常用的评价指标包括：

• 分类任务：

• 准确率（Accuracy）

• 灵敏度（Sensitivity）

• 特异性（Specificity）

• 马修斯相关系数（MCC）

• 回归任务：

• 确定系数（R²）：衡量模型解释方差的能力。

• 均方误差（MSE）：预测值与实际值之间误差的平方平均值。

• 均方根误差（RMSE）：MSE的平方根，更直观地表示误差大小。

通过以上步骤，可以系统地完成机器学习模型的训练和评估，为实际应用提供可靠的技术支持。