機器學習流程

認識 Machine Learning

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

機器學習流程

情境說明

我們的資料集： 2015-2019 年 NYC 房產交易

包含：

• 坪數/平方英尺
• 社區
• 建造年份
• 成交價
• 其他欄位

我們的目標： 成交價

步驟 1：擷取特徵

步驟 2：切分資料集

步驟 3：訓練模型

步驟 3：訓練模型

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步驟 4：評估

步驟 4：評估

• 測試資料集：未看過的資料
• 評估方式很多：
  • 預測的平均誤差是多少？
  • 模型在 10% 誤差內正確預測的公寓占比多少？

步驟 4：評估

步驟 4：評估

步驟 4：評估

• 否則，調整模型並重新訓練：
  • 例如：變更模型選項、增減特徵

機器學習流程

步驟總結

1. 擷取特徵
   • 選擇特徵並整理資料集
2. 切分資料集
   • 訓練集與測試集
3. 訓練模型
   • 將訓練集輸入機器學習模型
4. 評估
   • 若未達預期效能： 調整模型並重做步驟 3

一起來練習吧！

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