七爪源码：你想知道什么是数据科学吗？ 读者此内容以了解。

始数据后，就该顺利完成系统会性并赢取想像力了。勘探原始生物个人信息学（EDA）中的相似的系统会性是单函数系统会性、双函数系统会性、不足之处个数应付问题、异常个数应付问题、函数傅立叶、特征工程和相关性系统会性。

在我们的金融卡盗窃检验示例中的，系统会性示例可以回答下述应付办法：

- 该前方是不是都会不良影响金融卡盗窃？

- 什么时候出现来得多的盗窃不当？哪几个月底？一周中的的哪一天？

- 我们可以革新哪些功能性以来得熟悉地认识盗窃不当？ （特征工程）。

创立很好的系统会性和功能性以创立很好的预测器颇为关键性。

自然科学模型构建和评核

这是我们选择用到某种评核高效率体能训练的最佳自然科学模型的前期。

当我们将原始数据集划分为体能训练集和测试集时，最相似的评核高效率是留存。体能训练集用作自然科学模型（或自然科学模型集）来拟合原始数据并了解模式。测试原始数据是一个看不见的原始数据集，我们将用到它来通过观察自然科学模型在某些加权不足之处的表现。一个颇为常用的评核加权是相关性和 f1-score。

在这个前期也相似动手自然科学模型超函数优化。例如，在解析器中的，我们可以测试最深处函数的各不相同个数并通过观察 f1-score 度量的结果。

表达出来自然科学模型结果

对话是每个原始数据地质学家都必需的一项颇为关键性的技能。因为，您首先必需对话来确实原始数据自然科学工程项目是不是可行，然后您必需为工程项目利益管理者创立自然科学模型结果的故事。

展览品您的自然科学模型如何帮助应付该公司应付办法颇为关键性。实习生们对您的函数优化如何达到最佳评核加权倒是。这就是为什么原始数据地质学家必需很好的讲故事善于。

自然科学模型侦察和维护

在这个前期，并不是所有的原始数据地质学家都这样动手。有时，机器研习总工程师都会寄送自然科学模型并将其所设计主要用途生产厂。在金融卡盗窃检验的示例中的，您可以想象当用户无论如何在银行应主要用途程序中的登记注册时可以用到该自然科学模型。

所以，事情没那么颇为简单。我们必需认识应主要用途程序中的用到了哪些高效率。此外，我们必需创立一个应主要用途程序接口 (API) 来创立应主要用途程序和金融卡盗窃预测自然科学模型之间的通信。

为了使其来得加复杂，有时必需重新体能训练自然科学模型。这就是为什么我们必需创立加权和。我们可以用到new relic、grafana、cloud watch等程序。

举例公开信

原始数据地质学家的定义还不是很典雅。 甚至原始数据自然科学前期也可能因的公司和古籍而异。

。

艾得辛艾拉莫德片与羟氯喹比哪个疗效好
芬必得和英太青哪个止痛效果好
每天早上起来手指关节僵硬疼
治疗颈肩腰腿痛用什么药
什么药能缓解关节僵硬