假如，你手头上正有一个机器学习的项目。你通过各种渠道手机数据，建立你自己的模型，并且得到了一些初期的结果。你发现，在你的测试集上你只有80%的正确率，这远远地低于你的预期。现在怎么办，你怎么来改进你的模型？

当今的商业决策对基于天的数据依赖越来越强烈。然而，正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。这个过程叫做数据建模。 为了避免认为错误并且加快进度，我们需要使用专业的软件来帮助我们建立数据逻辑模型和物理模型、生成DDL，并且能够生成报告来描述这个模型，同时分享给其他伙伴。本文列出的工具都是从…

在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型就被认为是过拟合。训练数据用来训练模型；验证集用于在每一步测试构建的模型；测试集用于最后评估模型。 如果验证集和测试集的损失…