在开始训练之前，您需要选择一个模型。这可能涉及尝试不同的算法，例如决策树、支持向量机或神经网络。
训练模型
选择模型后，就该输入训练数据了。模型将使用这些数据来识别数据中的模式、关系或趋势，并利用这些模式、关系或趋势进行预测。
这是训练阶段。
模型评估
训练完成后，您需要测试模型的性能。这通常涉及在验证集或测试集上运行模型。
具体的评估指标将根据具体用例而有所不同。
模型调整
如果初始结果未达到预期效果，则需要进行迭代和调 埃及 whatsapp 数据库 整以进行微调。这可能意味着调整超参数、运行额外的交叉验证，甚至尝试不同的特征集。
目标是在不过度拟合的情况下提高性能。
模型开发
可以将其视为训练和部署之间的纽带。它涉及将训练好的模型与整个应用程序或服务的其他部分集成。
基本上，模型在此阶段被打包并在各种环境中运行，以使其准备好投入生产使用。
模型部署
一切准备就绪后，模型将被部署到生产环境中，开始进行真实的预测。这可能包括通过 API、批处理或将其集成到更大的自动化决策系统中来部署模型。