建模流程
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如何选择合适的机器学习模型进行建模
选择合适的机器学习模型并非一蹴而就,它始于对业务问题的深刻理解和对数据的全面审视。必须明确你的目标是什么。这是一个需要预测数值的回归问题,还是一个需要对数据进行分类的分类问题,亦或是旨在发现数据内在结构或无标签模式的聚类问题?这个根本问题的答案将直接决定模型选择的初始方向。 紧接着,你需要深入探究你的数据。数据的规模、特征的类型(是数值型、分类型还是文本?)…
选择合适的机器学习模型并非一蹴而就,它始于对业务问题的深刻理解和对数据的全面审视。必须明确你的目标是什么。这是一个需要预测数值的回归问题,还是一个需要对数据进行分类的分类问题,亦或是旨在发现数据内在结构或无标签模式的聚类问题?这个根本问题的答案将直接决定模型选择的初始方向。 紧接着,你需要深入探究你的数据。数据的规模、特征的类型(是数值型、分类型还是文本?)…