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一个真实数据集的完整机器学习解决方案(下)
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我们先来回顾一下,一个真实数据集的完整机器学习解决方案(上篇)提到,一个完整的机器学习工程的实现步骤: 1. 数据预处理 2. 探索性数据特征统计 3. 特征工程与特征选取 4. 建立基线 5. 机器学习建模 6. 超参数调优 7. 测试集验证 在上篇的内容中,我们介绍了第1到第4步的原理、代码以及实现(可视化)结果,接下来,我们将继续完成这个系列的文章,为大家介绍5-7步的详细原理、流程、代码。
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