本文详细介绍了机器学习的七个核心步骤，从数据收集到模型预测，为初学者提供了一条清晰的学习路径，帮助他们理解并掌握机器学习项目从开始到完成的全过程。

近两年来 AI 产业已然成为新的焦点和风口，各互联网巨头都在布局人工智能，不少互联网产品经理也开始考虑转型 AI 产品经理，入门AI产品经理，或许你应该了解一些相关技术，本文将为你介绍机器学习的7个步骤

机器学习（Machine Learning, ML）是教会计算机从数据中自动发现规律，并利用这些规律进行预测或决策的技术。

简单来说，就是让机器像人类一样“学习经验”，而无需被明确编程每一步该怎么做。

机器学习不是某种具体的算法，而是很多算法的统称。机器学习包含了很多种不同的算法，深度学习就是其中之一，这些算法能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。

机器学习在实际操作层面一共分为7步：收集数据、数据准备、选择一个模型、训练、评估、参数调整、预测

01 收集数据

获取与问题相关的原始数据（如用户行为记录、传感器数据、图片等）

（1）数据来源

公开数据集（如Kaggle）、爬虫抓取、传感器采集（如摄像头图像）。

（2）常见问题

• 数据量不足（如只有100条样本）
• 数据偏差（如只收集了某地区的房价）

02 数据准备

清洗数据、处理缺失值、标准化、特征提取等

如何定义B端产品及B端产品经理方法论

相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。

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（1）数据清洗

处理缺失值（如删除缺失行或用平均值填充）、去除重复或错误数据（如年龄字段出现负数）。

（2）特征工程

• 提取特征：从日期中拆分“月份”和“星期几”。
• 转换数据：将文本转为数值（如“男/女”编码为0/1）。
• 标准化：将身高数据从“厘米”统一为“米”。

（3）划分数据集

• 训练集（70%）：用于模型学习。
• 验证集（15%）：调参时评估效果。
• 测试集（15%）：最终考核模型。

03 选择一个模型

根据问题类型选择算法模型

• 分类任务 （如垃圾邮件识别）→ 逻辑回归、随机森林、神经网络。
• 回归任务 （如房价预测）→ 线性回归、梯度提升树。
• 聚类任务 （如用户分群）→ K-means、层次聚类。

新手建议：从简单模型（如线性回归）开始，再尝试复杂模型（如深度学习）

04 训练

让模型从数据中学习规律评估

（1）核心过程

• 模型通过调整内部参数（如权重）拟合数据。
• 使用优化算法（如梯度下降）最小化预测误差（损失函数）

（2）关键参数

• 学习率：控制参数调整幅度（太大可能“跳过”最优解，太小训练慢）
• 迭代次数（Epochs） ：数据被模型学习的轮次

05 评估模型

用测试集验证模型效果，判断模型是否“学得好”

（1）评估指标

• 分类任务：准确率、精确率、召回率、F1分数。
• 回归任务：均方误差（MSE）、R²分数。
• 聚类任务：轮廓系数、类内距离。

（2）验证方法

交叉验证：将数据分成多份，轮流用其中一份作为验证集，提高评估可靠性。

（3）常见问题

• 过拟合：模型在训练集表现好，测试集差（像死记硬背的学生）。
• 欠拟合：训练集和测试集都表现差（没学会规律）。

06 参数调整

调整模型的超参数（如学习率、树的深度）提升效果

（1）调整内容

• 模型超参数：如神经网络的层数、决策树的深度。
• 训练参数：如学习率、批量大小（Batch Size）。

（2）调参方法

• 网格搜索：遍历所有可能的参数组合，寻找最优解（计算成本高）。
• 随机搜索：随机尝试参数组合，效率更高。
• 自动化工具：如AutoML（自动机器学习）

07 预测

将训练好的模型投入实际使用

（1）部署方式

封装成API、嵌入到App或硬件设备中。

（2）持续监控

模型上线后可能出现性能下降（如数据分布变化）