查找缺失值。删除重复项。将数据转换为可供分析的格式。 现在，选择与您要预测的结果最相关的特征（或变量）。这也可能是您的团队意识到需要向模型添加更多功能以提高其准确性的地方。 选择您的模型！您选择的模型取决于您要解决的问题。注意：我们将在下一节中深入探讨各种模型。 训练不只是运动员的专利。确保你的模型“训练完毕”并准备就绪是至关重要的。从一小部分数据样本开始这一过程。此时模型将学会识别特征与结果之间的模式或关系。 测试和验证的时间到了。
您正在评估模型的准确性——它在处理新的、未见过的数据时表现如何？ 现在是时候在现实环境中全面部署您的模型并开始进行预测了。 预测模型并非“设置后就忘了”的情况——它需要不 克罗地亚电话号码数据 断监控和更新。随着数据（和模式）的变化，某些模型会随着时间的推移而退化。 总结一下（或 TL; DR），以下是 7 步建模过程： 数据收集 数据清理 特征选择 模型训练 测试和验证 部署 监控、更新、迭代 不存在放之四海而皆准的模型。
针对不同情况，有不同的预测模型。 有哪些不同的预测模型？ 打破鸡蛋的方法不止一种（模型预测分析）。 下面简要回顾一下最常用的 6 种模型。 1.分类模型 该模型将数据分类为预定义的标签或类别。它可以是二元的（两个类别）或多项的（几个类别）。 二进制示例：检查电子邮件并将其归类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。 多项式示例：将客户支持票分类为各种类型，例如“计费”，“技术支持”或“一般查询”。 当输出（预测）将每个输入数据点分配给离散类别或类之一时，分类模型是有益的。