这里提供了 ML-Projects 的一些常用训练模板。以下是一些基础模板，用于指导您进行模型训练。

  • 数据预处理

    • 数据清洗：去除无效、异常数据。
    • 数据增强：通过旋转、缩放、翻转等操作增加数据多样性。

  • 模型选择

    • 线性模型：适用于线性关系较强的场景。
    • 决策树模型：适用于分类和回归问题。
    • 神经网络：适用于复杂非线性关系的问题。

  • 模型训练

    • 数据加载：从数据集中加载训练数据。
    • 模型训练：使用训练数据对模型进行训练。
    • 模型评估：使用验证数据对模型进行评估。

更多关于数据预处理的细节，请参阅。

机器学习模型训练过程

  • 模型调优
    • 调整超参数：例如学习率、批大小等。
    • 使用交叉验证：通过交叉验证来评估模型的泛化能力。

更多调优技巧，可以查看模型调优指南。

模型调优示例

希望这些模板能够帮助您更高效地进行模型训练。如果您有其他问题或需求，欢迎在社区论坛中提问。

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