机器学习项目全流程从业务理解到模型部署1. CRISP-DM 方法论CRISP-DM 流程 ├── 1. 业务理解明确目标和需求 ├── 2. 数据理解探索性数据分析 ├── 3. 数据清洗缺失值/异常值/重复值 ├── 4. 特征工程特征构造/选择/变换 ├── 5. 模型训练算法选择/训练/调优 ├── 6. 模型评估指标评估/A/B测试 ├── 7. 模型部署API服务/容器化 └── 8. 监控维护性能监控/模型更新2. 探索性数据分析EDAimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns# 基础统计data.describe()data.info()data.isnull().sum()# 分布可视化data.hist(figsize(12,8))plt.show()# 相关性矩阵corrdata.corr()sns.heatmap(corr,annotTrue,cmapcoolwarm)plt.show()# 目标变量分布data[target].value_counts().plot(kindbar)3. 模型部署Flask APIfromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpickleimportnumpyasnp appFlask(__name__)# 加载模型withopen(model.pkl,rb)asf:modelpickle.load(f)app.route(/predict,methods[POST])defpredict():datarequest.json featuresnp.array(data[features]).reshape(1,-1)predictionmodel.predict(features)returnjsonify({prediction:prediction.tolist()})if__name____main__:app.run(host0.0.0.0,port5000)4. Docker 部署FROM python:3.10-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . EXPOSE 5000 CMD [python, app.py]总结阶段关键产出业务理解问题定义、成功指标数据理解EDA 报告数据清洗干净数据集特征工程特征矩阵模型训练训练好的模型模型评估评估报告模型部署API 服务
