一、算法与模型的关系

在机器学习领域，算法和模型是两个核心概念。算法是一种偏抽象的概念，它定义了计算机解决问题的步骤和流程。而模型则是更加具体的概念，通过代码实现特定算法来完成任务。数学上，一个简单的模型可以表示为 y=f(x)，其中 x 是样本特征，y 是样本标签，模型的目标就是将输入特征 x 映射到输出标签 y。

二、机器学习项目流程

• Step1: 项目分析

  首先明确项目的外部特性，包括输入和输出是什么，并确定这是一个分类还是回归问题。例如，在鸢尾花识别项目中，输入是一朵花的特征（如花萼长度、宽度等），输出是该花所属的子品种。

• Step2: 数据采集
  数据采集是构建数据集的过程，基于输入和输出的需求进行。本质上是数理统计问题，采集总体的一个样本集，通过样本集的统计量来估计总体的统计量，

  人工智能项目的本质，通过对样本的分析，来评估/估计 总体的情况。

  数据采集之后的结果是结构化数据：成行成列，确保每行代表一个样本，各行之间保持独立同分布，每列代表一个特征，各个特征之间是独立的，每一个列也代表一个变量，变量分为离散型变量和连续型变量，

  离散型变量：有限个状态，不同的状态值，状态之间无大小、程度等概念，状态之间是严格对立的！！！，比如男或者女，高或者矮，天晴或者下雨，

  连续型变量：无限个数值，数值之间是大小、程度的差异，内涵是一致的，长度，深度等程度问题，比如长度10.5米。

  怎么理解独立同分布？
  这包含2个意思，独立性和同分布，
  独立性指的是样本之间没有直接的关系或影响。具体来说，如果两个样本X1和X2是独立的，那么知道X1的信息不会给你关于X2的任何额外信息。换句话说，每个样本点的生成过程不受其他样本点的影响。
  同分布意味着所有样本都来自于同一个概率分布。这意味着每一个样本都有相同的分布函数，包括均值、方差等统计特性都是相同的。如果一个样本集是同分布的，那么无论你选择哪一个样本，它都应该具有相似的概率分布特征。

• Step3: 数据预处理
  包括数据清洗（去除重复值、缺失值、异常值、无效特征）、数据切分（训练集、验证集、测试集）以及数据预处理（中心化、归一化、标准化）等步骤。

  训练集：训练过程中，用来训练模型（模型的学习数据）

  验证集：在训练过程中，用来验证模型的效果（不参与学习过程）

  测试集：训练完成后，用来评估模型的效果（不参与学习过程）

  在实际工作中，经常把验证集和测试集合并，一起使用

• Step4: 模型选择
  根据问题是分类还是回归来选择合适的模型，主要是根据标签来判断是分类还是回归。例如，对于分类问题可以选择逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、集成学习等；对于回归问题，则可能选择线性回归、KNN、支持向量机、决策树、集成学习等。

• Step5: 训练模型
  使用训练集的数据对模型进行训练，即让模型学习如何将输入特征映射到输出标签。把训练集的特征 X_train 和标签 y_train 给模型 fit 方法，进行训练，

  本质：模型学习的过程！学习如何把 X 映射为 y

• Step6: 评估模型
  评估模型的效果，分类问题可以通过准确率accuracy、召回率recall、精准率precision、F1-score等指标；回归问题则常使用MAE：平均绝对误差、MSE：平均平方误差等指标。

• Step7: 保存和部署模型
  最后，保存训练好的模型以便后续加载和部署应用。

三、示例：鸢尾花识别项目

1. 项目分析
   项目需求：鸢尾花有3个子品种，想通过机器学习算法来做分类预测！进一步思考：

- 任务：给定一朵花，让模型识别到底是哪个子品种！
- 输入：一朵花- 一朵花是不能直接输入计算机中- 特征工程：- 数字化转型- 抽取/构建跟这朵花的类别有关系的特征来代表这朵花！！！- 跟业务专家详细咨询：- 花萼长度 x1- 花萼宽度 x2- 花瓣长度 x3- 花瓣宽度 x4
- 输出：子品种:- 分类问题：- 对状态进行编码：- N个状态:- 0, ..., N-1- 3个类别：- 0- 1- 2

目标是对鸢尾花的3个子品种进行分类预测。输入为花朵的四个特征（花萼长度、宽度，花瓣长度、宽度），输出为目标子品种编码。

2. 加载数据
   使用sklearn.datasets.load_iris()加载鸢尾花数据集，并检查其基本信息。

from sklearn.datasets import load_iris
result = load_iris()
dir(result)
print(result.DESCR)
X, y = load_iris(return_X_y=True)
# X.shape
# (150, 4)
# y.shape
# (150,)

['DESCR','data','data_module','feature_names','filename','frame','target','target_names']

3. 切分数据
   利用train_test_split函数按比例分割数据集。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

4. 套用模型
   采用K近邻算法作为模型，并对其进行训练。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 实例化对象
knn = KNeighborsClassifier()
# 训练模型
knn.fit(X=X_train, y=y_train)
# 模型预测
y_pred = knn.predict(X=X_test)
# 预测结果
y_pred
# 真实结果
y_test

5. 模型评估
   计算预测结果的准确性。

acc = (y_pred == y_test).mean()
# 0.9666666666666667

6. 模型的保存和加载
   使用joblib库保存和加载模型。

import joblib
# 模型的保存
joblib.dump(value=knn, filename="knn.model")
# 模型的加载
model = joblib.load(filename="knn.model")