机器学习流程


机器学习流程总结

  1. 先将数据集分成 训练数据集 和 测试数据集
  2. 数据归一化scaler:对于KNN类似算法,我们需要数据在同一尺度下
  3. 对归一化后的训练数据集进行训练得到最终模型
  4. 用同样的scaler(使用训练数据集的mean和std)对测试数据集也进行归一化
  5. 将归一化后测试数据集送进最终模型中,来看分类的准确度
  6. 得到模型的性能效果测评
  7. 网格搜索寻找最好的超参数。

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