如何准备训练数据
在 ML中训练模型，第一步是把数据整理成一张大宽表。你需要把特征列和目标列都放在同一张表里，每行代表一个样本。记得检查数据类型是否匹配，比如数值型特征要用，分类特征可以用。还要处理缺失值，可以删除含空值的行，也可以用函数填充默认值。数据量建议至少几千行，否则模型容易欠拟合。
选择什么模型类型
ML支持多种模型，你得根据任务来选。做二分类预测用逻辑回归，多分类用reg。预测连续数值用线性回归。如果想用更复杂的效果，可以尝试深层神经网络或。时间序列预测就用。此外还有矩阵分解做推荐系统、k-means做聚类。新手建议从逻辑回归开始，参数少，训练快。
模型训练参数怎么调
创建模型时，用 MODEL语句并设置关键参数。比如对于逻辑回归，可以指定为目标列，设置迭代次数，默认20次，数据量大可以加到50。还可以调正则化系数防止过拟合，一般从0.01开始试。神经网络需要设置隐藏层结构和激活函数。记得用参数明确模型类型。调参时先跑默认参数看效果，再逐步修改。
如何评估模型效果
模型训练完成后，用ML.函数查看评估指标。分类模型看ROC曲线下面积AUC，越接近1越好；还要看精确率、召回率和F1分数。回归模型看均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE，数值越小越准。时间序列模型看平均绝对百分比误差MAPE。如果效果不理想，返回上一步调整特征工程或模型参数。你也可以用ML.在测试集上跑一遍，直观对比预测值和真实值。
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