Cara mengatur projek pembelajaran mesin: Aplikasi Crisp-DM

Crisp-DM juga dipanggil proses standard perlombongan data merentas industri Artikel ini memperkenalkan cara mengatur projek pembelajaran mesin berdasarkan kaedah Crisp-DM.

Langkah-langkahnya adalah seperti berikut:

Langkah 1: Pemahaman perniagaan adalah kunci untuk menyelesaikan masalah. Dalam langkah ini, kita perlu memahami sepenuhnya sifat dan keterukan masalah perniagaan. Dengan menyelidik penyelesaian yang mungkin, kita boleh menentukan sama ada kita perlu memanfaatkan pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah. Pada masa yang sama, kita juga perlu mempertimbangkan alternatif yang berpotensi dan menetapkan matlamat yang jelas dan boleh diukur untuk menyelesaikan masalah. Tujuan langkah ini adalah untuk memastikan kita mempunyai pemahaman yang jelas tentang masalah tersebut supaya kita boleh membangunkan penyelesaian yang berkesan.

Langkah 2: Pemahaman data. Sebaik sahaja anda memahami masalah perniagaan, langkah seterusnya ialah memahami kerumitan data yang disediakan. Ini termasuk menganalisis sumber data yang tersedia dan mengesahkan kualiti data, iaitu adakah data itu tepat, lengkap, boleh dipercayai, relevan dan terkini?

Langkah 3: Penyediaan data. Ubah data agar sesuai dengan algoritma pembelajaran mesin, termasuk pembersihan data, transformasi, kejuruteraan ciri dan banyak lagi.

Langkah 4: Pemodelan. Gunakan algoritma pembelajaran mesin yang berbeza pada data yang disediakan sebelum ini untuk memilih model berprestasi terbaik.

Langkah 5: Nilai. Nilaikan prestasi model dan tentukan sama ada ia mencapai hasil yang diharapkan. Bagaimanakah prestasi model berdasarkan perkara ini? Adakah matlamat yang ditetapkan tercapai? . Jika model itu cukup baik, ia boleh digunakan selepas penilaian, jika tidak, proses itu perlu diperiksa semula.

Langkah 6: Penggunaan. Sebelum penyelesaian pembelajaran mesin boleh digunakan ke dalam persekitaran pengeluaran, ia perlu disepadukan ke dalam sistem perisian. Setelah digunakan, kualiti dan kebolehselenggaraan algoritma boleh dipantau secara berterusan untuk memastikan keberkesanannya dalam aplikasi dunia sebenar.

Penyelesaian pembelajaran mesin selalunya memerlukan berbilang lelaran, bermula dengan mudah dan belajar serta menambah baik model melalui maklum balas.

Secara keseluruhan, mengikut pendekatan Crisp-DM menghasilkan projek yang tersusun dengan baik dengan risiko kegagalan yang rendah.

Atas ialah kandungan terperinci Cara mengatur projek pembelajaran mesin: Aplikasi Crisp-DM. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!