机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分析、和解决问题的技术。

一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。

定义问题

我们先来看第一步，定义问题。在定义问题这个环节中，我们要剖析业务场景，设定清晰的目标，同时还要明确当前问题属于哪一种机器学习类型。如果不搞清楚这些，我们后面就无法选择模型了。

收集数据和预处理

这一步包含了几个小步骤：

• 收集数据；
• 数据可视化；
• 数据清洗；
• 特征工程；
• 构建特征集和标签集；
• 拆分训练集、验证集和测试集。

选择算法并建立模型

在这一步中，我们需要先根据特征和标签之间的关系，选出一个合适的算法，并找到与之对应的合适的算法包，然后通过调用这个算法包来建立模型。

训练模型

训练模型就是用训练集中的特征变量和已知标签，根据当前样本的损失大小来逐渐拟合函数，确定最优的内部参数，最后完成模型。虽然看起来挺复杂，但这些步骤，我们都通过调用fit方法来完成。

fit方法是机器学习的核心环节，里面封装了很多具体的机器学习核心算法，我们只需要把特征训练数据集和标签训练数据集，同时作为参数传进fit方法就行了。

模型的评估和优化

我们刚才说，梯度下降是在用训练集拟合模型时最小化误差，这时候算法调整的是模型的内部参数。而在验证集或者测试集进行模型效果评估的过程中，我们则是通过最小化误差来实现超参数（模型外部参数）的优化。

对此，机器学习工具包（如scikit-learn）中都会提供常用的工具和指标，对验证集和测试集进行评估，进而计算当前的误差。比如R方或者MSE均方误差指标，就可以用于评估回归分析模型的优劣。

不过呢，在开始评估模型之前，我想请你思考一下：在我们这5个实战步骤里面，并没有“使用模型预测浏览量”这个环节，这是为什么呢？其实这个环节已经包含在第5步“模型性能的评估和优化”之中了，并且是我们在第5步中首先要去实现的。

具体来说，在“模型的评估和优化”这一步中，当我们预测完测试集的浏览量后，我们要再拿这个预测结果去和测试集已有的真值去比较，这样才能够求出模型的性能。而这整个过程也同样是一个循环迭代的过程，我把这个循环过程总结成了下面的图，你可以看看： 如果模型的评估分数不理想，我们就需要回到第3步，调整模型的外部参数，重新训练模型。要是得到的结果依旧不理想，那我们就要考虑选择其他算法，创建全新的模型了。如果很不幸，新模型的效果还是不好的话，我们就得回到第2步，看看是不是数据出了问题。

下面是一个典型的机器学习的实战项目：(35条消息) 机器学习实战——房价预测完整案例（建议收藏慢慢品）_机器学习房价预测_Dream丶Killer的博客-CSDN博客