AutoML 工作流程教程

AutoML（自动化机器学习）是一种利用机器学习技术来自动化机器学习流程的方法。它可以帮助数据科学家和工程师更快地构建和部署机器学习模型。以下是一个基本的 AutoML 工作流程教程。

工作流程步骤

1. 数据准备 📊

   • 收集和清洗数据。
   • 确保数据质量。

2. 特征工程 🔍

   • 选择和创建特征。
   • 处理缺失值和异常值。

3. 模型选择 🤖

   • 选择合适的算法。
   • 考虑模型的复杂度和性能。

4. 模型训练 💪

   • 使用训练数据训练模型。
   • 调整模型参数。

5. 模型评估 📊

   • 使用验证数据评估模型性能。
   • 选择最佳模型。

6. 模型部署 🚀

   • 将模型部署到生产环境。
   • 监控模型性能。

7. 模型监控与更新 🔍

   • 定期监控模型性能。
   • 根据需要更新模型。

扩展阅读

想要了解更多关于 AutoML 的信息，可以阅读以下教程：

• AutoML 简介

AutoML 工作流程图