6.12 机器学习（四） 机器学习建模流程

1.获取数据
获取经验数据
图像数据
文本数据
2.数据基本处理
数据缺失值处理：删或填（平均值/中位数）
异常值处理
3。特征工程
特征提取：从原始数据中提取与任务相关的特征，会改变原数据
特征预处理:因量纲问题有些对模型影响大有些影响小
特征降维
特征选取
特征组合

4.机器学习
线性回归
逻辑回归
决策树
GBDT
5.模型评估
回归评测指标
分类评测指标
聚类评测指标

数据基本处理，特征工程耗资源最多