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作者按：本来打算给英文版，但是考虑到易于使用就直接给中文版了，其次有些术语不知道用中文该如何准确表达，所以直接用了英文。
作为一个具有良好习惯的数据科学家，在拿到一个问题时，要做的第一件事就是制作出您的机器学习项目清单。 这个笔记给出了一个可供参考的机器学习项目清单，它应该适用于大多数机器学习项目，但要确保适应您的需求。
此清单可以指导您完成大多数机器学习项目。 有八个主要步骤：
1.问题框架化，视野宏观化
2.获取数据
3.探索数据以获得 深层次见解
4.准备数据以更好地将基础数据模式提供给机器学习算法
5.探索不同的模型并列出最优模型
6.微调模型并将它们组合成一个很好的解决方案
7.展示您的解决方案
8.运行，监控和维护您的系统
实际操作中您可以随意调整此清单以满足您的具体需求
1. 问题框架化，视野宏观化-Frame the Problem and Look at the Big Picture
1.用术语定义项目目标
2.您的解决方案将如何使用？
3.目前的解决方案/解决方法是什么（如果有的话）？
4.你应该如何构建这个问题（监督/无人监督，在线/离线等等）？
5.如何衡量表现？
6.表现衡量标准是否与项目目标一致？
2. 获取数据-Get the Data
注意：尽可能自动化，以便您轻松获取新数据。
1.列出您需要的数据以及您需要的数据数量
2.查找并记录您可以从哪里获取该数据
3.检查需要多少内存空间
4.检查法律义务，并在必要时获得授权
5.获取访问权限
6.创建工作区（具有足够的存储空间）
7.获取数据
8.将数据转换为您可以轻松操作的格式（不更改数据本身）
9.确保删除或保护敏感信息（例如，匿名）
10.检查数据的大小和类型（时间序列，样本，地理位置等）
11.对测试集进行采样，将其放在一边，不要看它（没有数据窥探！）
3. 探索数据-Explore the Data
注意：尝试从相关领域专家那里获取有关这些步骤的见解。
1.创建用于探索的数据副本（将其抽样为可管理的大小如有必要）
2.创建一个Jupyter笔记本以记录您的数据探索
3.研究每个属性及其特征：
- 名称
- 类型（分类，整数/浮点数，有界/无界，文本，结构化等）
- 缺失值的百分比
- 噪音和噪音类型（随机，异常值，舍入误差等）
- 可能对任务有用吗？
- 分布类型（高斯，均匀，对数等）
4.对于监督学习任务，确定目标属性
5.可视化数据
6.研究属性之间的相关性
7.研究如何手动解决问题
8.确定您可能想要应用的有希望的转换
9.确定有用的额外数据（请返回上一步“获取数据”）
10.记录你学到的东西
4. 准备数据-Prepare the Data
注意：
- 处理数据副本（保持原始数据集完整）
- 为您应用的所有数据转换编写函数，原因有五：
— 您可以在下次获得新数据集时轻松准备数据
— 您可以在将来的项目中应用这些转换
— 清洁和准备测试集
— 在解决方案生效后清理和准备新的数据实例
— 使您可以轻松地将您的准备选择视为超参数
1.数据清理：
- 修复或删除异常值（可选）
- 填写缺失值（例如，零，均值，中位数......）或删除它们的行（或列）
2.特征选择（可选）：
- 删除不为任务提供有用信息的属性
3.特征工程，适当时：
- 使连续特征具体化
- 分解特征（例如，分类，日期/时间等）。
- 添加有用的特征转换（例如，
等）
- 将特征聚合为有用的新特征
- 有两种编码方式：labelEncoding和OneHotEncoding。对于回归问题，更多使用labelEncoding。对于分类问题，更多使用OneHotEncoding。
4.特征缩放：将特征 standardize or normalize
5. 探索不同的模型并列出最优模型-Short-List Promising Models
注意：
- 如果数据量很大，您可能需要对较小的训练集进行采样，以便进行训练
在合理的时间内有许多不同的模型（请注意，这会对诸如大型神经网络或随机森林等复杂模型进行处罚） - 再次尝试尽可能自动化这些步骤
1.训练quick and dirty models from different categories（例如，线性，朴素贝叶斯，SVM，随机森林，神经网络等）使用标准参数（默认参数）
2.衡量并比较他们的表现
- 对于每个模型，使用N-fold 交叉验证并计算平均值和 N folds 上的性能测量的标准偏差
3.分析每种算法的最重要变量
4.分析模型所犯的错误类型
- 人类用什么数据来避免这些错误？
5.进行快速的特征选择和特征工程
6.对前面五个步骤进行一次或两次快速迭代
7.列出前三到五个最有希望的模型，更倾向于那些出现不同类型错误的模型
6. 微调模型并将它们组合成一个很好的解决方案-Fine-Tune the System
注意：
- 您将希望在此步骤中使用尽可能多的数据，尤其是在进行到微调快结束时
- 始终如一地尽可能实现自动化
1.使用交叉验证微调超参数
- 将数据转换选择视为超参数，尤其是在你不确定它们时（例如，我应该用零或中值更换缺失值？ 或者直接删除这一行？）
- 除非要探索的超参数值非常少，否则更倾向于使用随机搜索网格搜索。 如果训练时间很长，您可能更喜欢贝叶斯训练优化方法（例如，使用高斯过程先验，as described by Jasper Snoek，Hugo Larochelle和Ryan Adams）
2.尝试Ensemble方法。 结合最佳模型通常会表现得更好,而不是单独运行它们
3.一旦你对自己的最终模型充满信心，就可以在测试集上来估计泛化误差进而衡量它的表现
在测量泛化误差后不要调整模型：您只需要开始过拟合测试集（此处颇为不解）
7. 展示您的解决方案-Present Your Solution
1.记录你所做的事情
2.创建一个漂亮的演示文稿
- 确保首先突出显示大图
3.解释为什么您的解决方案可以实现项目目标
4.不要忘记提供沿途注意到的有趣点
- 描述哪些有效，哪些无效
- 列出您的假设和系统的限制
5.确保通过精美的可视化或易于理解的表达来阐述您的关键点
（例如，“收入中位数是房价的第一预测因素“）
8. 运行，监控和维护您的系统-Launch!
1.准备好生产解决方案（插入生产数据输入，写入单元测试等）
2.编写监控代码，以定期检查系统的实时性能，并在它下降时触发警报。
- 谨防缓慢退化：随着数据的发展，模型往往会“腐烂”。
- 测量性能可能需要人工管道（例如，通过众包服务）。
- 同时需要监控输入的质量（例如，发送随机值的故障传感器，或其他团队的输出变得陈旧）这对在线学习系统尤为重要
3.定期根据新数据重新训练模型（尽可能自动化）
