概述
算法项目的全流程:
1.确定业务场景,
2.该场景使用哪些算法比较合适(查找资料)
3.数据处理和特征工程
- 根据业务需求对数据进行处理(比如去重,去空等,查看数据是否满足模型要求,特征列和记录是否完整有效,每个行业的数据都不一样根据实际业务来处理)
- 对于原始数据我们可以请教一些业务专家,问问什么特征对目标值影响较大,增加一些相关特征和组合其特征的计算,对特征可以进行数学处理(均值,标准差等)
- 划分训练集和测试集(训练集:0.8-0.7)
4.选择合适的模型算法进行建模,在建模之前对模型的参数可以求最优解(贝叶斯,网格,手动)
5.保存模型,进行预测
6.查看特征重要性,看哪些特征的影响较大,比如:汽车价格预测(发动机的类型就影响较大)产品销售额(客户的学历,资产等)电商可以做用户画像,推荐系统,来实现精准营销。
7.把模型调试好之后,就要应用到工业生产中,这个是很困难的,可能是嵌入式项目,软件系统项目等如何结合部署才是关键的部分,这点我在工作中深有体会,最难的部分。(因为代码之前是死的,数据是活的,可能一个模型不得行,还要其他模型进入,所以算法项目的不确定性很高,对于算法工程师要求挺高的)
8.后续模型的优化和项目的迭代维护(不断满足客户的需求)
有算法的朋友可以加V交个朋友lx_19980717
最后
以上就是无奈舞蹈为你收集整理的安排!最全算法的项目流程!算法项目的全流程:的全部内容,希望文章能够帮你解决安排!最全算法的项目流程!算法项目的全流程:所遇到的程序开发问题。
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