‫第五步建模｡
‫第二部分选择｡
‫我们在上一课中提到, 建模分为三个部分：选择模型､ 调整模型和比较模型｡
‫将数据拆分为训练集､ 验证集和测试集后, 您就可以开始执行这些步骤了｡
‫在本课中, 我们将介绍有关选择模型的一些要点, 即选择一个模型并使用训练数据对其进行训练｡
‫与从头开始创建自己的算法不同, 有许多预构建的机器学习模型可以在您第一次开始时加以利用｡
‫您的主要目标是了解哪种机器学习算法适用于哪种问题, 因为某些算法在处理不同类型的数据时会比其他算法更好｡
‫当我们开始着手我们的项目时, 我们将具体地看看这一点｡
‫但现在, 需要记住的一点是, 如果您使用的是结构化数据, 则决策树（如随机森林）和梯度提升算法（如Cat
‫Boost和XG Boost）往往效果最好｡
‫如果你在处理非结构化数据, 深度学习神经网络和迁移学习往往效果最佳｡
‫一旦你选择了一个模型, 你的下一步就是训练他们｡
‫这里的主要目标是排列输入和输出｡
‫例如, 在我们的心脏病问题中,
‫我们希望我们的模型查看特征变量, 输入, 然后找到模式, 并使用它们来预测目标变量｡
‫记住上节课讲过的这些变量是特征变量｡
‫我们想用这些来预测目标变量｡
‫另一个常见的命名设置是使用X（数据）来预测Y（标签）｡
‫不同的机器学习算法有不同的方法来实现这一点｡
‫我们将看到如何在未来的项目中为一些有用的项目做这件事｡
‫请记住, 训练模型是在训练数据分割上进行的｡
‫这是您的模特学习课程材料的地方｡
‫我们不想让我们的模特作弊, 在他们学习之前就看到期末考试｡
‫根据您拥有的数据量和模型的复杂程度, 定型可能需要一段时间｡
‫训练模型时最大的目标之一是最小化实验之间的时间间隔｡
‫因此, 有时这意味着首先使用一小部分数据｡
‫例如, 如果您的定型数据集有100, 000个范例, 您可以只使用前10,
‫000个范例来开始定型模型, 然后看看效果如何｡
‫您也可以决定使用一个不太复杂的模型开始｡
‫像神经网络这样的深度模型通常比其他类型的模型需要更长的时间来训练｡
‫现在, 当涉及到训练你自己的模型时, 这是值得考虑的事情｡
‫例如, 如果一个实验花了你3个小时甚至几天的时间来提高你可能考虑的模型的性能,
‫那么这个实验真的值得吗？
‫因为机器学习是高度迭代的, 我们希望最小化实验时间,
‫我们可以从第一步到第二步再到第三步｡
‫但是, 如果这看起来令人困惑, 我们将在项目实践中看到它｡
‫要记住的事情｡
‫在不同的问题中, 有些模型比其他模型更有效｡
‫不要害怕尝试｡
‫这真的很重要｡
‫正如我们之前所说, 机器学习是一个高度迭代的过程｡
‫因此, 有些事情你尝试可能不会工作的第一次, 这意味着你只是忽略了这件事前进, 并尝试其他的东西｡
‫从小处着手, 逐步积累｡
‫根据需要增加复杂性｡
‫这意味着, 例如, 如果你有100, 000个例子, 我们将从10, 000个开始｡
‫我们将开始使用一个简单的模型, 而不是使用最大､ 最新､ 最好的模型｡
‫因为我们追求的是实际的结果, 而不是纸上最好的东西｡
‫我们希望看到一些可以在真实的世界中实际使用的东西｡
‫实验的一部分将涉及调整一个初始结果良好的模型, 以获得更好的结果, 就像调整一辆汽车｡
‫如果你的车在一条赛道上表现很好, 它在另一条赛道上可能就不会表现得很好｡
‫所以你调整一下｡
‫让我们来看看如何做到这一点｡
‫但我们不是为汽车, 而是为机器学习模型｡