Как происходит выбор модели в Data Science ?

Выбор модели в Data Science происходит в несколько этапов: proglib.io

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

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