数据科学模板

数据科学模板是一个用于指导数据科学项目流程的框架。它涵盖了从数据收集到模型部署的各个环节。

模板结构

1. 数据收集：确定数据来源，进行数据清洗和预处理。
2. 数据探索：分析数据的基本统计信息，探索数据之间的关系。
3. 特征工程：创建或选择有助于模型预测的特征。
4. 模型选择：选择合适的模型进行训练。
5. 模型训练：使用训练数据训练模型。
6. 模型评估：评估模型的性能。
7. 模型部署：将模型部署到生产环境中。

图片示例

这里有一个数据清洗的示例图片：

扩展阅读

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