大数据模型训练通俗易懂

大数据分析建模方法大数据分析和建模总共有五个步骤：模型选择-模型训练-模型评估-英雄模型-模型结构优化，下面我们将逐步介绍每个步骤。
章节步骤。1：选择型号/定制型号。例如，如果要预测产品销量，可以选择数值预测模型。（可以使用回归模型和时间序列预测。）
第2步：虽然训练模型被称为模型，因为每个模型的大致模式是固定的，但内部仍然存在一些不确定的变量。这使得模型具有通用性，训练模型意味着寻找最优参数。一旦找到最佳参数，模型就基本上可以使用了。
第三步：从字面意义上评估模型，但模型的质量必须在特定的业务场景下评估。通常用于评估模型质量的指标包括平均错误率和决定系数R2。评价分类预测模型质量常用的指标（见下图）：准确率、召回率、查准率、ROC曲线、AUC值等。
第4步：一旦应用模型经过评估和测量后，必须将其应用于基本的业务实践，以解决工作场所的业务问题，例如预测客户行为，例如：分开的客户群体。
第五步：优化模型。这通常发生在两种情况下：1.在评估模型时，如果发现模型欠拟合或过拟合，则说明需要对模型进行优化。2.在实际应用场景中，应该定期进行优化，甚至在发现模型在实际业务场景中表现不佳时启动优化。