ai智能建模的流程

　　智能建模的流程包括数据收集与预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与调优以及模型部署与应用。

　　首先，收集并清洗数据，处理缺失值和异常值。

　　然后，进行特征工程，选择合适的特征并进行编码或转换。

　　接下来，选择适当的模型算法，并使用训练数据进行模型训练。

　　然后，使用测试数据对模型进行评估，并根据评估结果进行模型调优。

　　最后，将优化后的模型部署到实际应用中，并进行监控和更新。整个流程需要不断迭代和优化，以提高模型的准确性和性能。