Выбор модели в Data Science происходит в несколько этапов: 5

1. Постановка проблемы. 5 Определяются задачи проекта и ожидаемые результаты. 5
2. Сбор данных. 5 Получаются данные из всех идентифицированных внутренних и внешних источников. 5
3. Подготовка данных. 5 Перед разработкой модели их необходимо обработать, очистить и подготовить к анализу. 5
4. Разработка модели. 5 Определяются метод и техника построения связи между входными переменными. 5 Планирование модели осуществляется с помощью различных статистических формул и средств визуализации. 5
5. Построение модели. 5 Разделяются наборы данных для обучения и тестирования. 5 К первому набору применяются такие методы, как ассоциация, классификация и кластеризация. 5 Эффективность модели далее определяется с помощью тестирования на тестовом наборе. 5
6. Операционализация. 5 Разрабатывается окончательная базовая модель с отчётами, кодом и техническими документами. 5 Она развёртывается в производственной среде после тщательного тестирования. 5
7. Презентация результатов. 5 Полученные результаты и предложения решения проблем презентуются заказчикам проекта. 5 На основе входных данных модели определяется, являются ли результаты проекта успешными или неудачными, и соответствуют ли они ожиданиям. 5

Выбор модели зависит от структуры, размера и качества данных. 2 Можно выбрать одну или несколько моделей и протестировать их. 2 Лучшей признаётся та модель, у которой меньше ошибок. 2