机器学习模型训练流程
完整ML开发生命周期指南
🔧
1. 明确问题和目标
任务类型
分类、回归、聚类、推荐、生成
评价指标
准确率、RMSE、F1-score
📊
2. 数据收集与准备
数据收集
数据库、API、日志、爬虫
数据清洗
缺失值处理
异常值检测
特征工程
🔀
3. 数据划分
训练集：模型训练
验证集：调参选择
测试集：性能评估
70/15/15
80/20
🤖
4. 模型选择与训练
模型类型
线性/逻辑回归
决策树/随机森林
SVM、神经网络
XGBoost、LightGBM
⚙️
5. 超参数调优
调优参数
学习率、正则化、深度
调优方法
网格搜索
随机搜索
贝叶斯优化
📈
6. 模型评估
分类指标
准确率、精确率、F1、AUC
回归指标
MSE、RMSE、MAE、R²
可视化
混淆矩阵、ROC曲线
🧪
7. 模型部署与上线
模型导出
.pkl、.onnx、.joblib
部署方式
Web API
FastAPI、Flask
Streamlit
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8. 模型监控与迭代
监控内容
指标漂移
用户反馈
实时性能
持续改进
定期重训练、版本管理