【机器学习】二、机器学习的基本流程：从数据到落地-技术派

本章目标

机器学习不是写个模型就完事了，它是一个完整的工程流程。通常包括以下五个阶段：

我们可以把它想象成做一道菜的过程：

官方定义： 这是整个流程的第一步，目的是获取用于训练模型的原始数据。

说人话版本： ；就像你要做饭，得先去超市买菜，机器学习也是一样，要先找到足够多的数据，比如图片、文本、表格等。

举个例子： 你想做一共能识别猫狗的程序，那你就得先收集很多张猫和狗的照片，每张照片还要标明是“猫”还是“狗”。

官方定义： 将原始数据转换为模型可以理解的形式，提取出对预测有帮助的关键信息。

说人话版本： 你买了菜回来，不能之间扔锅里炒吧？得先洗一洗、切一切、腌一腌，让菜更容易被吸收味道。特征工程就是这个过程————把数据“处理好”，让模型更容易理解。

举个例子： 你想判断一个人会不会买你的产品。原始数据可能包括年龄、性别、浏览记录、历史订单等。你可以把这些数据转换成数值形式（比如男=0，女=1），或者计算平均购买金额、最近一次访问时间等更有意义的“特征”。

官方定义： 使用处理好的数据来训练一个模型，让它学会输入和输出之间的映射关系。

说人话版本： 现在你终于开始炒菜了！你把处理好的食材放进锅里，加点调料，翻炒几下。在这个过程中，锅（模型）学会了“怎么把菜做得好吃”。

举个例子： 你喂给模型一堆“用户特征”和“是否购买商品”的数据，模型通过不断调整参数，慢慢学会了：“哦，原来年龄在30岁左右、经常浏览母婴产品的用户，更容易下单。”

官方定义： 使用测试数据集评估模型的表现，看它是否准确、稳定、泛化能力强。

说人话版本： 菜做好了，你总得尝一口吧？如果太咸、太淡、或者没熟，就得重新调整火候。模型评估就是告诉你是“成功了”还是“还得练练”。

举个例子： 你训练了一个垃圾邮件分类器，然后拿一些新的邮件测试一下，发现它准确率很高，但误判了一些正常邮件为垃圾邮件。这时候你就知道模型还有优化空间。

官方定义： 将训练好的模型集成到实际系统中，对外提供服务。

说人话版本： 菜炒好了，也尝过了，现在该端上桌让人吃了。模型部署就是把这个“聪明”的模型放到网站、App 或者服务器上，让别人也能用。

举个例子： 你训练了一个图像识别模型，现在想做成一个网页上传图片就能自动识别内容的功能。于是你用 Flask 或 FastAPI 把模型包装成 API，供前端调用。