机器学习项目全流程：从业务理解到模型部署

机器学习项目全流程：从业务理解到模型部署

1. CRISP-DM 方法论

CRISP-DM 流程： ├── 1. 业务理解：明确目标和需求 ├── 2. 数据理解：探索性数据分析 ├── 3. 数据清洗：缺失值/异常值/重复值 ├── 4. 特征工程：特征构造/选择/变换 ├── 5. 模型训练：算法选择/训练/调优 ├── 6. 模型评估：指标评估/A/B测试 ├── 7. 模型部署：API服务/容器化 └── 8. 监控维护：性能监控/模型更新

2. 探索性数据分析（EDA）

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns# 基础统计data.describe()data.info()data.isnull().sum()# 分布可视化data.hist(figsize=(12,8))plt.show()# 相关性矩阵corr=data.corr()sns.heatmap(corr,annot=True,cmap='coolwarm')plt.show()# 目标变量分布data['target'].value_counts().plot(kind='bar')

3. 模型部署（Flask API）

fromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpickleimportnumpyasnp app=Flask(__name__)# 加载模型withopen('model.pkl','rb')asf:model=pickle.load(f)@app.route('/predict',methods=['POST'])defpredict():data=request.json features=np.array(data['features']).reshape(1,-1)prediction=model.predict(features)returnjsonify({'prediction':prediction.tolist()})if__name__=='__main__':app.run(host='0.0.0.0',port=5000)

4. Docker 部署

FROM python:3.10-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . EXPOSE 5000 CMD ["python", "app.py"]

总结