机器学习实战10大关键点
机器学习实战涉及从数据获取到模型部署的整个流程。以下是机器学习实战的主要步骤，以及每个步骤的关键要点：
1. 定义问题
- 明确任务类型：是分类问题、回归问题，还是聚类问题？
- 明确业务目标，例如提高销售预测的准确性、识别异常行为、客户分群等。
2. 数据收集
- 获取数据：通过SQL、API、网络抓取等手段获取相关数据。
- 使用现成的数据集：可以从公开数据集库（如Kaggle、UCI等）获取相关数据。
3. 数据预处理
- 处理缺失值：填补、删除或插值缺失数据。
- 特征编码：将分类特征转为数值形式，常用方法有独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）。
- 数据标准化/归一化：将数据缩放到相同范围，以避免特征间尺度不同对模型训练的影响。
- 标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布（如在SVM、KNN中常用）。
- 归一化：将数据缩放到[0, 1]范围&#x
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