十个例子，教你用统计学方法高效完成机器学习项目
雷锋网报道：该文系 AI 研习社翻译的技术文章，原题名为 10 个运用统计方法于机器学习项目的范例，作者是 Jason Brownlee。
翻译由赵若伽承担，校对工作由陈涛负责，整理事务交由陈涛处理，MY
统计学和机器学习是两个联系特别紧密的领域。
实际情况是，这两者的分界线时常难以区分。不过存在一些明确归属于统计学范畴的技术，它们既适用于机器学习相关的任务，同时也具备相当高的应用价值。
公平地说，需要统计学方法来有效地完成机器学习预测建模项目。
阅读这篇随笔，可以得知若干统计学手段，这些手段能对预测模型关键环节起到作用，并且提供具体应用范例。
在阅读完这篇博客后，你会了解：
让我们开始吧。
运用机器学习实践时，常借助统计手段，例如，分析数据分布特征，或评估模型性能优劣，这些方法十分普遍，具有广泛的应用价值，具体包括十种情形，相关图片源自chenutis，版权归属该作者。
概述
本篇网志将详细阐述将统计手段应用于机器学习工程实践的十项具体情形。
这将证明统计学知识对于成功解决预测建模问题至关重要。
问题架构
数据理解
数据清洗
数据选择
数据准备
模型评估
模型配置
模型选择
模型表达
模型预测
1. 问题架构
也许预测模型问题中最困难的一点就是问题的架构。
这涵盖了问题种类的确定，比如是进行预测还是进行区分开元ky888棋牌官方版，并且可能还涉及该问题的数据来源以及结果呈现的方式和形态。
这个议题的构成并非总是明确，对于某个范畴的初学者，或许要对该范畴内的数据加以细致研究。
对于这个领域的行家，他们或许会依照老一套的思路去分析，因此容易陷入困境，他们还应该从不同层面去审视信息，才能够获得成效。
统计方法在问题的架构阶段有助于对数据的探索，其中包括：
2. 数据理解
数据分析重在掌握变量值的分布特征，同时也要弄清变量彼此间的关联情况。
部分内容源于该范畴的专业学问，或者需要借助专业学问来阐明。不过，无论是行家还是初学者，都能从探究该范畴的实际数据中有所得。
用在理解数据的统计学模型的两类主流分支是：
3. 数据清洗
一个领域中的观察值往往存在些瑕疵。
数字化的资料并非完全精准，某些环节会使其准确性受损，进而，后续对资料的应用以及相关方法也会受到牵连。
例如：
识别和修复这些问题数据的过程也叫做数据清洗。
统计方法应用于数据清洗中例子有：
4. 数据选择
在建模时，不是所有观察值或所有变量都是相关的。
压缩这些要素的数据区间，有助于生成预测结果，这个步骤称为要素筛选。
应用在数据选择的两种统计学方法：
5. 数据准备
数据一般不会直接拿来建模。
调整数据形态，使其更适配特定问题框架，或满足学习模型需求，必须执行必要的转换过程。
数据准备也会用到统计模型，例如：
6. 模型评估
预测模型问题的一个重要部分是对学习方法进行评估。
对模型的能力的评估主要是对未经过训练的数据进行预测。
一般而言,确定训练环节与判定预估成效的安排称作方案构思,这属于统计学的一个分支。
为了合理运用现有资料并检验模型的性能，采用统计手段对数据集进行重新取样，这个操作服务于两个不同的统计目标，它们分别代表了该学科下的两个分支方向。
7. 模型配置
机器学习模型一般配备一组超参数，这些参数能够调整学习过程以匹配特定任务的需求。
超参数的设定往往凭借经验开yun体育app入口登录，而非通过分析得出。这要求进行大量实验，用以考察各种超参数数值对模型表现的作用。
两种统计学分支的方法能够用于阐释和对比不同超参数组合所生成的数据，具体包括：
8. 模型选择
在预测建模任务中，众多机器学习算法里或许存在一种与该任务最为匹配的方法。
选择一种方法作为解决方案的过程称为模型选择。
此事关乎项目参与者的个人资质，也关系到评估问题所采用方法的估算能力，看其能否对相关细节进行充分说明。
评估各类模型的预测能力，可以借助两种不同的统计分析手段，这些方法也适用于模型的挑选，具体包括：
9. 模型表示
一旦最终模型训练成功，可以先把模型展示给相关人员审阅，然后再用于对真实数据进行预测。
展示最终模型的一个环节包括展示模型的估计技能。
统计方法能借助容忍界限和置信界限，来衡量机器学习评估的模糊性程度。
10. 模型预测
最终模型能够针对未知的输入数据，进行结果预测。
作为预测的一部分，量化预测的置信度非常重要。
依照模型呈现的流程开yunapp体育官网入口下载手机版，能够借助推断数据科学的方法，对这类模糊性进行度量，诸如可信范围和预估界限。
总结
本指南已阐明，统计分析对于预测建模任务全程具有关键作用。
具体来讲你学到了：
对数据进行深入剖析，探索其内在规律性，并识别其中蕴含的关键信息，有助于提升模型构建的精确度，同时增强预测结果的可靠性，最终促进项目整体效能的显著提升。
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