机器学习流程

本文介绍机器学习的标准流程，整个机器学习步骤与数据挖掘流程前期是有部分重合的，首先数据获取，数据清洗，设定训练数据集和测试数据集合，简要过程如下：

完整机器学习步骤可以分为七部曲：

第一步：数据获取

从已有日志，数据库或者文件中收集可用历史数据，这一步非常重要，收取数据的全面性和正确性直接影响后续每一步的结果。

第二步：数据准备

将收集好的数据进行清洗，经过预处理后，进行打标签等等操作，并将收集好的数据分为训练集和测试集备用。

第三步：模型选择

根据需求目的，进行现有模型算法选择，确定是分类还是回归，选择适应于现有样本的模型算法。

第四步：学习训练

利用训练样本进行模型学习训练，不断优化模型算法参数：

第五步：模型评估

上一步完成后，得到算法的精准率和召回率，然后尽心初步的算法模型评估，将测试集应用到模型中，最终得到测试集上算法模型表现，判断是否达标。

第六步：参数优化

评估完成后，通常需要不断优化模型的表现，那么需要对现有算法模型的参数甚至超参数进行调整，然后重复训练模型并验证评估，不断提高模型的整体表现。

第七步：应用

模型优化直至可用后，将最终模型投入生产环境，进行实际项目的应用，并不断验证模型的可用性，一旦发生模型误差过大，需要及时调整模型参数，不断调优，直至恢复模型的良好表现。

实际工作中，数据的获取和数据准备统称为特征工程，此过程是极其重要和复杂的，通常占用整个项目80%以上的时间，特征工程的方法也非常多，日后会进行详细的介绍。