避免構建成功的機器學習計劃的9個陷阱

  1. 選取偏差
  2. 無關的特徵選擇
  3. 數據洩露
  4. 缺失數據
  5. 不准確的比例和標準
  6. 忽略異常值
  7. 財務分析功能
  8. 忽略多元共線性的輸入
  9. 效能不佳的KPI

 

由於技術和工具的進步,機器學習培訓計劃比以往更容易執行。但需要對數據科學和統計學原理有深入的了解,才可確保團隊能夠成功構建堅固基礎數據集。

https://venturebeat.com/2018/05/01/9-pitfalls-to-avoid-in-building-a-successful-machine-learning-program/

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