模型设计简介

模型设计快速概览

在深入探讨具体的监督学习算法之前，有必要暂停一下，从宏观角度审视构建机器学习模型的完整流程。这一过程包括回顾前面章节中介绍的多个步骤，并引入新的方法，如评估与预测。

这10个步骤均在开发环境中进行，且遵循相对固定的顺序。一旦熟悉了这个框架，你将能够轻松地从头到尾设计自己的机器学习模型。

模型设计包含以下步骤：

• 1）导入库
• 2）导入数据集
• 3）探索性数据分析
• 4）数据清洗
• 5）建模前算法
• 6）划分验证集
• 7）确定算法
• 8）预测
• 9）评估
• 10）优化

1）导入库

由于 Python 解释器按代码从上至下的顺序执行，因此在调用任何具体函数之前，必须先导入所需的库。例如，若未事先导入 Seaborn 和 Matplotlib 就尝试绘制热力图或配对图，Python 解释器将无法处理该请求。

这些库不一定非要放在笔记本的最顶部。一些数据科学家倾向于在使用时再导入特定功能相关的库，只要确保导入操作位于对该库的代码引用之前即可。

2）导入数据集

数据集通常来自组织内部记录或公共资源库，例如 Kaggle。尽管 Kaggle 提供了大量优质数据集，但值得一提的是，Scikit-learn 自带多个小型内置数据集，无需额外下载。

根据 Scikit-learn 官方说明，这些数据集非常适合初学者用于理解新算法。以下是 Scikit-learn 内置数据集的简要汇总，可直接导入你的笔记本中使用。

1from sklearn.datasets import load_breast_cancer
2cancer = load_breast_cancer()

生成簇状数据（Make Blobs）

通过 Scikit-learn 的 make_blobs 函数可以自动生成随机数据集，这在 k-means 聚类教程中有应用示例。这类数据主要用于练习和掌握新算法，而非挖掘实际有意义的信息。

1from sklearn.datasets import make_blobs
2data = make_blobs(n_samples=200, n_features=2, centers=4, cluster_std=1.8, random_state=101)

如需关于 Make Blobs 的更详细说明，请参考相关文档。