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很多博客、教程中都对机器学习、深度学习的具体方法有很详细的讲解，但却很少有人对机器学习问题的流程进行总结，而了解解决机器学习问题的一般流程对于新手而言还是非常必要的，所以本文是非常适合机器学习入门者的一篇文章，它会让你对机器学习的整个流程有很好的理解。
当我们拿到一个机器学习问题时，通常处理的流程分为以下几步，如图1所示：
图1 机器学习的一般流程
业界有一句非常著名的话：“数据决定了机器学习的上界，而模型和算法只是逼近这个上界。”由此可见，数据对于整个机器学习项目至关重要。通常，我们拿到一个具体的领域问题后，可以使用网上一些具有代表性的、大众经常会用到的公开数据集。相较于自己整理的数据集，显然大众的数据集更具有代表性，数据处理的结果也更容易得到大家的认可。此外，大众的数据集在数据过拟合、数据偏差、数值缺失等问题上也会处理的更好。但如果在网上找不到现成的数据，那我们只好收集原始数据，再去一步步进行加工、整理，这将是一个漫长的过程，需要我们足够细心。
即使我们能够拿到大众认可度比较高的代表性数据集，该数据集也会或多或少存在数据缺失、分布不均衡、存在异常数据、混有无关紧要的数据等诸多数据不规范的问题。这就需要我们对收集到的数据进行进一步的处理、包括数据的清洗、数据的转换、数据标准化、缺失值的处理、特征的提取、数据的降维等方面。我们把对数据的这一系列的工程化活动，叫做“特征工程”。我们通常使用sklearn库来处理数据、提取特征，sklearn是机器学习中最常见的一个第三方模块，里边封装了大量特征处理的方法，详细方法请参阅sklearn官方手册：http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#preprocessing。
当我们处理好数据之后，就可以选择合适的机器学习模型进行数据的训练了。常见的机器学习模型我们在本章第二小节已经给出，每种模型详细的介绍和用法，同样可以参阅sklearn官方手册：http://scikit-learn.org。可以看到可供选择的机器学习模型有很多，每个模型都有自己的适用场景，那么如何选择合适的模型呢？
首先我们要对处理好的数据进行分析，判断训练数据有没有类标，若是有类标则应该考虑监督学习的模型，否则可以划分为非监督学习问题。其次分析问题的类型是属于分类问题还是回归问题，当我们确定好问题的类型之后再去选择具体的模型。在模型的实际选择时，通常会考虑尝试不同的模型对数据进行训练，然后比较输出的结果，选择最佳的那个。此外，我们还会考虑到数据集的大小。若是数据集样本较少，训练的时间较短，通常考虑朴素贝叶斯等一些轻量级的算法，否则的话就要考虑SVM等一些重量级算法。
之前我们大概介绍了一些模型评估的指标和方法。例如：我们可以选择查准率、查全率、AUC指标表现更好的模型；还可以通过的交叉验证法用验证集来评估模型性能的好坏；当然，也可以针对一种模型采用多种不同的方法，每种方法给予不同的权重值，来对该模型进行综合“评分”。在模型评估的过程中，我们可以判断模型的“过拟合”和“欠拟合”。若是存在数据过度拟合的现象，说明我们可能在训练过程中把噪声也当作了数据的一般特征，可以通过增大训练集的比例或是正则化的方法来解决过拟合的问题；若是存在数据拟合不到位的情况，说明我们数据训练的不到位，未能提取出数据的一般特征，要通过增加多项式维度、减少正则化参数等方法来解决欠拟合问题。最后，为了使模型的训练效果更优，我们还要对所选的模型进行调参，这就需要我们对模型的实现原理有更深的理解。
此外，在实际项目中，我们还会对机器学习的模型进行模型的融合，根据模型的重要程度对每个模型设置不同的权重等，以调高模型的准确率。
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