模型开发

在启动一个机器学习项目前，首要任务是明确你要解决的问题和期望达成的目标。一个清晰的定义是项目成功的基石。 问题类型：判断是分类、回归、聚类还是其他任务。 业务目标：明确模型将如何服务于业务，例如提升销售额或降低风险。 成功标准：定义衡量模型性能的关键指标，如准确率、F1分数或均方误差。 一个模糊的问题定义，只会导致一个模糊且无用的模型。 数据收集与准备 数据…