细分构建机器学习应用程序的流程-数据预处理 sklearn数据预处理官方文档地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.preprocessing 1.1 缺失值处理 import numpy as np import pandas as pd imp…

细分构建机器学习应用程序的流程-训练模型 1.1 训练回归模型   接下来我们将用波士顿房价数据集来介绍我们的回归模型，波士顿总共有506条数据，所以样本数小于100K，依据地图可以先使用Lasso回归-弹性网络回归-岭回归-线性支持向量回归-核支持向量回归-决策树回归-随机森林回归 import numpy as np imp…

细分构建机器学习应用程序的流程-测试模型   对于分类问题，我们可能会使用k近邻算法、决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯法、支持向量机、随机森林；对于回归问题，我们可能会使用线性回归、决策树、随机森林。在工业上，我们不可能会对客户说，这是我训练的几个模型，你想用哪个我就给你哪个。一般而言这是不可能的，通常对于这几个模型，我们会通过某种…