Python机器学习3 - 机器学习开发流程

1. 获取原始数据

   • 拿到的数据不能全部用来训练一个模型。需要划分数据集。分为训练数据（训练、构建模型）和测试数据（在模型检验时使用，用于评估模型是否有效）

   • 划分比例：训练集70%、75%、80%

2. 数据处理

3. 特征工程

4. 机器学习算法训练，得到模型

5. 模型评估（不合格的话返回到第二步）

6. 应用（离线/在线服务）