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算法工程师:从数据到模型的全过程

来源:专业工程师网 2024-07-11 11:19:47

  作为一名算法工程师,我们需要掌握从数据到模型的全过程专_业_工_程_师_网。这个过程包括数据预理、特征工程、模型选择和调等步。下面我将详细介绍这个过程。

算法工程师:从数据到模型的全过程(1)

一、数据预

数据预理是机器学习中非常重要的一步,它包括数据清洗、缺失值理、异常值理、数据转换等。数据清洗是指去除无用的数据和声数据,以证数据的质量专.业.工.程.师.网。缺失值理是指对缺失的数据进行填充,以证数据的性。异常值理是指对异常数据进行理,以避免对模型的影响。数据转换是指将数据进行标准化、归一化等理,以于模型的训练和预测。

二、特征工程

  特征工程是指从始数据中提取有用的特征,以于模型的训练和预测欢迎www.ystmcn.com。特征工程包括特征选择、特征提取、特征构造等。特征选择是指从始数据中选择最相关的特征,以避免维度灾难和提高模型的准确性。特征提取是指对始数据进行降维理,以于模型的训练和预测。特征构造是指从始数据中构造新的特征,以提高模型的准确性原文www.ystmcn.com

三、模型选择

  模型选择是指从多个模型中选择最合适的模型,以于对数据进行预测。模型选择包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神网络等。不同的模型适用于不同的数据类型和问题类型,因此需要根据具体情况进行选择。

四、模型调

  模型调是指对模型进行参数调,以提高模型的准确性欢迎www.ystmcn.com。模型调包括超参数调、正则化、交叉验证等。超参数调是指对模型的参数进行调,以提高模型的准确性。正则化是指对模型进行惩罚,以避免过拟合。交叉验证是指对模型进行验证,以避免过拟合和欠拟合专+业+工+程+师+网

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