这个页面提供了一个机器学习项目的模板，帮助你快速启动和规划你的项目。

项目结构

以下是一个基本的机器学习项目目录结构：

  • data/
    • raw/
    • processed/
  • models/
    • saved_models/
  • notebooks/
  • scripts/
  • requirements.txt

数据处理

数据处理是机器学习项目的重要部分。以下是一些常见的数据处理步骤：

  • 数据收集
  • 数据清洗
  • 数据探索
  • 特征工程

数据处理流程图

模型训练

在完成数据处理后，你可以开始训练模型。以下是一些流行的机器学习模型：

  • 线性回归
  • 决策树
  • 随机森林
  • 支持向量机
  • 深度学习模型

机器学习模型

模型评估

模型训练完成后，需要对其进行评估。以下是一些常用的评估指标：

  • 准确率
  • 召回率
  • F1 分数
  • AUC

模型评估指标

模型部署

最后，你可以将模型部署到生产环境中。以下是一些常见的部署方式：

  • API
  • 微服务
  • 容器化

模型部署

更多关于机器学习项目部署的信息，请访问机器学习部署指南。