机器学习全流程解析

机器学习（ML）是一个高度迭代的过程，它依赖于过去的经验和历史数据来学习，并能够识别数据中的模式，以便对未来的数据集做出预测。

为什么机器学习如此重要？

在当前的数字世界中，5V（体量、多样性、变化速度、可见性和价值）占据主导地位，因此大多数行业都在开发各种模型来分析其在市场上的存在和机会。基于这些结果，他们能够大规模地向客户交付最佳的产品和服务。

机器学习的主要应用领域有哪些？

机器学习（ML）在许多行业和领域中都有广泛的应用，其过程的实施和改进也在不断进行。目前，ML已经在多个领域和行业中发挥作用，没有界限。下图展示了ML发挥重要作用的领域。

机器学习在人工智能领域中的位置是什么？

通过观察维恩图，可以了解ML在人工智能领域中的位置以及它与其他人工智能组件的关系。

数据科学与机器学习的关系是什么？

机器学习过程是ML过程的第一步，它从多个来源获取数据，然后经过精细调整的数据过程，这些数据将成为基于问题声明的ML算法的输入，如预测、分类和其他模型。让逐一讨论每个过程。

可以将ML过程的阶段分为以下五个，如下流程图所示。

数据收集可以是内部和/或外部的，以满足业务需求/问题。数据可以是任何格式，如CSV、XML、JSON等，大数据在这里扮演着重要角色，确保正确的数据以预期的格式和结构存在。

这个阶段的主要目标和重点是：

• 数据清洗（EDA）：理解给定的数据集并帮助清理数据集。
• 特征工程：处理变量中的缺失值，将分类变量转换为数值变量，因为大多数算法需要数值特征。

• 回归模型评估：均方误差（SSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
• 分类模型评估：混淆矩阵、准确度评分、AUC和ROC等。