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如何为数据选择正确的机器学习模型？
机器学习（ML）正在从根本上改变行业，应对现实世界的挑战，并为企业和个人的新可能性奠定了基础。但是，为数据选择最合适的机器学习模型可能会带来一些挑战：该领域新手或当前正在参加某些机器学习的人...阅读更多»帖子如何为数据选择正确的机器学习模型？首先出现在大数据分析新闻中。
来源:大数据分析新闻机器学习（ML）正在从根本上改变行业，应对现实世界的挑战，并为企业和个人的新可能性奠定了基础。但是，为数据选择最合适的机器学习模型可能会带来一些挑战：该领域的新手或当前参加某些机器学习课程的人会发现选择非常令人生畏吗？因此，鉴于算法，用例和评估指标的洪流，应该如何选择最合适的数据模型？
机器学习课程在本详细指南中，我们将检查选择最合适的机器学习模型时应考虑的基本步骤和要求。从初学者的角度来看，随着通过机器学习课程促进知识，本指南将是一种有用的资源，以帮助在模型选择方面做出明智的决策。
为什么模型选择在机器学习中很重要？
模型选择是机器学习管道中的关键伪像，它极大地影响了预测系统的性能，可解释性和概括。选择适用哪种模型不仅应该是最复杂或最准确的；这应该意味着最适合有关数据，问题和现实世界约束的模型。
机器学习模型的优势不同。例如，决策树易于解释和可视化，使其对于解释性很重要的问题非常有用。但是，更准确的模型（例如支持向量机或神经网络）可能会为其准确性牺牲一定程度的解释性和计算效率。因此，在选择模型中，不仅准确性很重要。还有其他因素，例如可解释性，可伸缩性和速度以及与给定应用程序域中错误相关的成本。
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