Chương trình này cung cấp một quá trình rõ ràng, từng bước để áp dụng các kỹ thuật giám sát học tập đến các bộ dữ liệu thực tế.

Hiểu được dữ liệu

Bước đầu tiên là hiểu được bộ dữ liệu. Điều này bao gồm việc kiểm tra các tính năng, nhãn và phân phối dữ liệu. Bảo đảm dữ liệu là sạch, với giá trị ít bị mất và những giá trị ngoài có thể ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình.

Xử lý trước dữ liệu

Việc xử lý trước bao hàm việc biến dữ liệu thô thành một dạng thích hợp cho việc mô hình. Những bước thông thường bao gồm việc bình thường hóa, mã hóa biến số, và chia dữ liệu ra để đào tạo và thử nghiệm.

Chọn một thuật toán học được giám sát cao

Chọn một thuật toán thích hợp dựa trên kiểu vấn đề. Để phân loại các nhiệm vụ, tùy chọn bao gồm hồi quy, quyết định cây và hỗ trợ máy véc tơ. Để hồi quy tuyến tính hoặc rừng ngẫu nhiên.

Việc huấn luyện và đánh giá mẫu mực

Huấn luyện mô hình sử dụng dữ liệu đào tạo và đánh giá hiệu suất của nó trong tập thử nghiệm. Dùng các số đo như độ chính xác, độ chính xác, nhớ lại hoặc có nghĩa là lỗi bình phương, tùy thuộc vào nhiệm vụ.

Thi hành quá trình

Hầu hết các bước có thể thực hiện bằng ngôn ngữ lập trình như Python với thư viện như là học chữ viết hoa. Nạp dữ liệu, xử lý nó, chọn và huấn luyện mô hình của bạn, sau đó đánh giá hiệu suất của nó.

  • Tải dữ liệu
  • Xử lý trước dữ liệu
  • Chọn thuật toán
  • Huấn luyện người mẫu
  • Đánh giá kết quả