Шаги по реализации алгоритма для построения модели машинного обучения

Всегда полезно следовать заранее определенным шагам, чтобы получить лучший результат в любой работе. В области машинного обучения нужно выполнить несколько шагов, чтобы получить желаемый результат. В этой статье я перечислю основные этапы работы с данными.

Ниже приведены шаги, которые необходимо выполнить последовательно.

• Сбор данных. Первый шаг, который необходимо выполнить, – это собрать данные, которые можно выполнить разными способами, например, с помощью веб-скрапинга или набора данных.
• Анализ данных – следующий шаг – всегда выяснять, какие именно данные у вас в руках. Как разные переменные взаимосвязаны друг с другом. Какие из переменных можно игнорировать. Например, предположим, что у нас есть набор данных о студентах, который содержит имя, номер опроса, рост, вес, пол, национальность, дни отсутствия студентов и класс. На основе этих данных нам нужно построить модель машинного обучения. Затем нам нужно выяснить, что некоторые детали, такие как номер или имя, бесполезны. Следовательно, мы должны увидеть взаимосвязь между различными переменными. Вот что означает анализ данных.
• Обработка данных – после анализа имеющихся данных мы должны очистить данные. Могут быть некоторые пропущенные значения, которые можно удалить или присвоить подходящие значения. Это важный шаг для очистки данных, поскольку он напрямую влияет на точность модели.
• Обучение и тестирование – после очистки данных реализуйте требуемый алгоритм машинного обучения для обучения модели. Есть несколько алгоритмов машинного обучения на выбор. Выберите наиболее подходящий алгоритм в соответствии с требованиями. После завершения обучения начните тестирование модели с тестовыми данными.
• Проверка точности – это шаг, на котором вы можете узнать, как работает ваша модель. Есть несколько параметров точности, которые можно использовать, например, матрица неточностей или значение RMSE.

Упомянутые выше шаги могут выполняться по-разному и зависят от человека и требований. Идея перечисления этих шагов состоит в том, чтобы сказать вам, что это шаги, которым можно следовать для построения модели машинного обучения.