机器学习工作流程概述

建立一个机器学习 (machine learning)系统并非魔法，而是一个有条理的过程。尽管具体细节可能因问题和数据而异，但大多数机器学习项目都遵循一套通用的步骤。可以将其视为一个路线图，指导你从初步构思到构建出可用的模型。了解这个工作流程，能为你在这门课程中学习的各种知识点和技巧提供背景信息。

以下是机器学习工作流程的典型概览：

1. 明确问题并把握整体： 该解决方案将实现什么业务目标？如何衡量模型的表现？这是哪种类型的问题（例如：监督学习 (supervised learning)、无监督学习 (unsupervised learning)、分类、回归）？事先回答这些问题能明确范围和成功标准。例如，如果你想预测房价，这是一个监督学习中的回归问题，你可能会通过预测值与实际售价的接近程度来衡量成功。

2. 获取数据： 机器学习模型从数据中学习，因此获取正确的数据必不可少。这可能涉及查询数据库、使用公共数据集、（合法合规地）抓取网页或使用API。数据的质量和数量显著影响模型的表现。

3. 了解和准备数据： 原始数据通常是杂乱的。这一步通常最耗时，包含：

   • 数据初步分析（EDA）： 通过可视化和统计摘要来理解数据。寻找规律、关联、异常值和分布。
   • 数据清洗： 处理缺失值、纠正错误和解决不一致之处。
   • 特征工程/选择： 从现有特征中创建新特征，或为模型选择最相关的特征。
   • 数据转换： 对数值特征进行缩放，或将分类特征编码成适合算法的格式。我们将在第6章介绍具体方法。

4. 选择并训练模型： 根据问题类型和数据初步分析，选择一个或多个候选模型（例如：用于预测值的线性回归、用于分类的K近邻、用于聚类的K均值）。然后，通过向模型提供准备好的数据（训练集）来“训练”它。在训练过程中，算法学习数据中的规律或关系。线性回归、KNN和K均值等模型的具体内容将在第3、4、5章详细介绍。

5. 评估模型： 模型训练完成后，你需要评估其表现。这通过使用模型未见过的数据（测试集）来完成。你使用与问题类型相关的特定指标（例如：分类的准确率、回归的均方误差）来衡量表现。这一步有助于确定模型是否足够好，或者是否需要进一步优化。第2章介绍了基本指标，我们将在后续章节中再次讨论评估。

6. 调整与迭代： 根据评估结果，你可能需要调整模型（例如：修改称为超参数 (parameter) (hyperparameter)的设置，第2章有简要提及），甚至回到之前的步骤。也许你需要更多数据、更好的特征，或者完全不同的模型。机器学习通常是一个迭代过程，包含训练、评估和调整的循环。

7. 提出解决方案并部署（本课程可选）： 一旦对模型的表现满意，你就可以展示你的成果，并可能将模型部署到生产环境中，以便它能够对新的实时数据进行预测。

这个工作流程并非总是严格线性的。随着你对数据或模型表现的了解增加，你可能会重新审视之前的步骤。

机器学习项目中常见步骤的简化视图。注意其迭代性，通常需要回到早期阶段进行完善。

了解这些通用步骤提供了一个框架，有助于我们在后续章节中学习具体算法和技术。我们将在第7章从头到尾构建一个简单模型时，再次讨论这个工作流程。