本文只是對機器學習的流程做一個簡單的描述，每個環節涉及的東西很多，不是本文介紹的範圍，對其中比較重要的知識點稍微提及一下，具體的可以參考其他文章學習。先上一張流程圖。

機器學習從資料準備到上線流程：

接下來根據流程圖，逐步分析機器學習的流程。

1. 資料來源：

機器學習的第一個步驟就是收集資料，這一步非常重要，因為收集到的資料的質量和數量將直接決定預測模型是否能夠建好。我們可以將收集的資料去重複、標準化、錯誤修正等等，儲存成資料庫檔案或者csv格式檔案，為下一步資料的載入做準備。

2. 分析：

這一步驟主要是資料發現，比如找出每列的最大、最小值、平均值、方差、中位數、三分位數、四分位數、某些特定值（比如零值）所佔比例

3. 特徵選擇：

特徵的好壞很大程度上決定了分類器的效果。將上一步驟確定的自變數進行篩選，篩選可以手工選擇或者模型選擇，選擇合適的特徵，然後對變數進行命名以便更好的標記。命名檔案要存下來，在預測階段的時候會用到。

4. 向量化：

向量化是對特徵提取結果的再加工，目的是增強特徵的表示能力，防止模型過於複雜和學習困難，比如對連續的特徵值進行離散化，label值對映成列舉值，用數字進行標識。這一階段將產生一個很重要的檔案：

5. 拆分資料集：

需要將資料分為兩部分。用於訓練模型的第一部分將是資料集的大部分。第二部分將用於評估我們訓練有素的模型的表現。通常以8:2或者7:3進行資料劃分。不能直接使用訓練資料來進行評估，因為模型只能記住“問題”。

6. 訓練：

進行模型訓練之前，要確定合適的演算法，比如線性迴歸、決策樹、隨機森林、邏輯迴歸、梯度提升、SVM等等。選擇演算法的時候最佳方法是測試各種不同的演算法，然後通過交叉驗證選擇最好的一個。但是，如果只是為問題尋找一個“足夠好”的演算法，或者一個起點，也是有一些還不錯的一般準則的，比如如果訓練集很小，那麼高偏差/低方差分類器（如樸素貝葉斯分類器）要優於低偏差

7. 評估：

訓練完成之後，通過拆分出來的訓練的資料來對模型進行評估，通過真實資料和預測資料進行對比，來判定模型的好壞。模型評估的常見的五個方法：混淆矩陣、提升圖&洛倫茲圖、基尼係數、ks曲線、roc曲線。混淆矩陣不能作為評估模型的唯一標準，混淆矩陣是算模型其他指標的基礎。

混淆矩陣

備註：X₁為作出正確判斷的否定記錄

  X₂為作出錯誤判斷的肯定記錄

  X₃為作出錯誤判斷的否定記錄

  X₄為作出正確判斷的肯定記錄

可以通過以下三個指標來評估模型的好壞：

準確率：P = X₄/ ( X₂ + X₄)

召回率：R = X₄/ ( X₃ + X₄)

調和平均數：F = 2PR/ ( R + P )

完成評估後，如果想進一步改善訓練，我們可以通過調整模型的引數來實現，然後重複訓練和評估的過程。

8. 檔案整理：

模型訓練完之後，要整理出四類檔案，確保模型能夠正確執行，四類檔案分別為：Model檔案、Lable編碼檔案、元資料檔案（演算法，引數和結果）、變數檔案（自變數名稱列表、因變數名稱列表）。

9. 介面封裝：

通過封裝封裝服務介面，實現對模型的呼叫，以便返回預測結果。

10. 上線：