Ang supervised learning ay isang karaniwang paraan sa pag-aaral ng makina kung saan ang mga modelo ay sinasanay gamit ang naka-sign na datos. Ang pagsunod sa pinakamahusay na mga gawain sa workflow ay tumitiyak ng mas mahusay na modelong pagganap at pagkamaaasahan. Ang artikulong ito ay bumabalangkas ng mga susing hakbang mula sa data preprocessing hanggang sa modelong pagsasanay.
Koleksiyon at Paghahanda ng mga Data
Ang unang hakbang ay ang pagtitipon ng mahahalagang impormasyon na tumpak na kumakatawan sa problemang nasasakupan.Ang mga Data ay dapat linisin upang maalis ang mga pagkakamali, mga kopya, at mga walang kaugnayang impormasyon. Ang wastong format at organisasyon ay nagpapadali sa mabisang pagsusuri at pagsasanay ng modelo.
Pagproseso ng Data
Ang preprocessing ay gumagawa sa hilaw na datos na maging angkop na format para sa pagmomodelo. kasama rito ang paghawak sa nawawalang mga halaga, pag-eespiya ng mga categorical variable, at tampok na pag-scaling. Ang mga hakbang na ito ay nagpapabuti sa model eksaktuhan at pagtitipun-tipon.
Pagpili at Inhenyeriya ng Katangian
Ang pagpili ng mga kaugnay na katangian ay nakapagpapagaan ng pagiging komplikado at nagpapabuti ng paggawa ng modelo.Ang paglikha ng mga bagong katangian sa pamamagitan ng mga pagbabago o kombinasyon ay maaaring magbigay ng karagdagang mga kabatiran at mapahusay ang kapangyarihang panghula.
Modelong Pagsasanay at Pag - aalis ng Paa
Ang pagsasanay ay nagsasangkot ng paghahati ng mga impormasyon sa mga pagsasanay at mga set ng adficialation, pag - aayos ng mga hyperparameter, at paggamit ng mga metrikong gaya ng katumpakan, prekwensiya, o pag - alaala.
- Krus-validation
- Pag - aayos ng Hyperparameter
- Modelong Pag - aari
- Pag - iingat sa mga metrikong pagsusuri