解释：在给定数据集上创建机器学习模型的一般流程有哪些阶段？

Explain the typical stages of building a machine learning model on a given dataset.

题目类型: 技术面试题

这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。

难度: medium

分类: Machine Learning

标签: pipeline, evaluation, deployment

参考答案摘要

答案 常见流程可按“问题定义→数据→建模→评估→上线迭代”拆分：①明确业务目标与指标；②数据采集/清洗/标注与EDA；③特征工程与数据划分（train/val/test）；④选择模型与训练（含超参调优、正则化、早停等）；⑤评估与误差分析（过拟合/偏差方差、混淆矩阵等）；⑥部署推理与监控（漂移、性能、回滚）；⑦持续迭代与再训练。

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