建立模型的方法

建立模型的方法
建立模型的方法：
①明确目标在着手建模之前首先要搞清楚究竟想要解决什么问题达成什么样的目标这将直接影响后续步骤；
②收集数据围绕上述目标广泛搜集相关历史数据实验数据调查问卷等各种形式的原始素材越多越好；
③数据清洗将采集来的数据导入ExcelSQL Server等工具中剔除缺失错误重复等无效记录保留有用部分；
④特征工程根据专业知识领域经验从清洗后数据中挑选出对预测结果影响最大的几个变量作为特征向量；
⑤选择算法从线性回归决策树支持向量机到神经网络等众多机器学习算法中选择最适合当前任务的一种；
⑥训练模型将处理好特征数据按照一定比例划分为训练集验证集测试集然后输入到选定模型中进行训练；
⑦调参优化通过网格搜索随机搜索贝叶斯优化等方法调整超参数组合寻找使模型性能达到最优的配置；
⑧模型评估使用测试集数据评估训练好模型各项指标如准确率召回率F1值等并与其他基准模型做对比；
⑨结果解释对于黑盒模型需借助局部解释法全局解释法等手段找出影响预测结果最关键的因素；
⑩部署上线将最终选定模型封装成API服务部署到线上环境中供前端应用调用实现自动化决策；
⑪监控反馈上线后需持续监控模型运行状态收集用户反馈定期评估其时效性公平性鲁棒性；
⑫迭代改进随着时间推移原有模型可能会失效需及时引入新数据新算法对其进行优化升级甚至重构。