发展数据科学模型的步骤
在本文中,我将讨论数据科学项目/模型开发中涉及的各个步骤。
步骤1:定义问题
在进行任何数据科学项目或解决现实世界中的问题之前,首先清楚地定义和理解问题陈述及其目标非常重要。这有助于获得有关问题域的知识,并有一个了解在收集数据集,哪些数据源将更相关的情况下,可以采取哪些进一步步骤,等等。
第2步:识别所需的数据
定义问题后的下一步是从各种来源收集相关数据。有多种方法可以通过使用Python,使用基准数据集来收集数据,例如使用Python,收集第三方(政府,非营利性或学术)的数据,以及通过社交媒体(Twitter,YouTube等)收集数据。)。收集所有相关数据至关重要,因为它应该考虑定义问题的所有方面。这会影响最终模型的性能和做出决策的效率。
步骤3:准备和预处理数据
从不同来源收集的数据主要是非结构化的,因此,准备和预处理以使其更有意义和有见地很重要。数据库非常容易受到嘈杂,缺失或不一致的数据的影响。数据质量低是指低质量分析!在这里,准备和预处理数据是指合并来自各种来源的数据(数据集成),处理丢失,无效和重复值(数据清洁),将数据转换为另一种格式/结构(数据转换),减少数据大小(减少数据)等。在可以执行上述操作的帮助下,有多种技术可用。其中一些是:填充均值,中值或模式的缺失值,平滑噪声数据(binning),借助聚类,数据归一化等。
第4步:建模数据
在准备和预处理数据后,现在是时候对数据进行建模,这意味着创建或开发学习数据的基础模式/表示的模型。这是数据科学项目开发中最重要的一步。现在,根据问题陈述是回归,分类还是聚类问题,选择了适当的机器学习算法(线性回归,幼稚的贝叶斯,SVM)。该模型适合培训数据(可以标记或未标记),这有助于模型学习数据的基础表示。为了获得更准确的结果,进行了高参数调整,这有助于选择模型的最佳参数。有各种指标可以评估受过训练的模型的性能,例如准确性,精度,召回,F1分数等。
步骤5:测试和部署模型
该模型的测试是对看不见/未知数据进行的。机器学习模型的有效性不仅在于火车数据,而且对看不见的测试数据的表现如何。需要进行严格的测试,以便将模型部署在现实世界应用程序中。
在所有数据科学和机器学习任务中,通常都遵循上述所有步骤。
“预测未来不是魔术,而是人工智能”- 戴夫水