 פּלאַן אַן אַלגערידאַם באזירט אויף אַ געגעבן דאַטאַסעט.
צו פּלאַן אַן אַלגערידאַם באזירט אויף אַ געגעבן דאַטאַסעט מיט 10 פאַרשידענע וועריאַבאַלז אַריבער 50 אַבזערוויישאַנז, אַ מאַשין לערנען צוגאַנג קען זיין געוויינט. דאָ זענען די סטעפּס צו נאָכפאָלגן: 1. דאַטאַ פּרעפּראָסעססינג: איידער דיזיינינג די אַלגערידאַם, עס איז וויכטיק צו צוגרייטן די דאַטן דורך רייניקונג עס, רימוווינג נאַל וואַלועס און האַנדלינג קיין אַוטלייערז. נאָרמאַלייזינג אָדער סקיילינג די דאַטן קען אויך זיין נוציק, ספּעציעל אויב די וועריאַבאַלז האָבן פאַרשידענע וניץ אָדער ריינדזשאַז. 2. שטריך סעלעקציע: זינט עס זענען 10 פאַרשידענע וועריאַבאַלז, עס קען זיין נוציק צו באַשליסן וואָס זענען די מערסט פּרידיקטיוו אָדער וויכטיק פֿאַר די אַלגערידאַם. שטריך סעלעקציע טעקניקס, אַזאַ ווי טשי-סקווערד, ANOVA אָדער קעגנצייַטיק אינפֿאָרמאַציע, קען העלפֿן אין דעם פּראָצעס, רידוסינג די קאַמפּלעקסיטי און ויסמיידן אָוווערפיטטינג. 3. מאָדעל סעלעקציע: דעפּענדינג אויף די נאַטור פון די דאַטאַסעט, און די פּראָבלעם צו סאָלווע, אַ פּאַסיק מאַשין לערנען מאָדעל קען זיין אויסגעקליבן. פֿאַר בייַשפּיל, אויב די אַרבעט איז צו פאָרויסזאָגן אַ קעסיידערדיק בייַטעוודיק, אַ ראַגרעשאַן אַלגערידאַם קען זיין געוויינט, בשעת פֿאַר אַ קלאַסאַפאַקיישאַן פּראָבלעם אַ באַשלוס בוים, טראַפ - וואַלד אָדער שטיצן וועקטאָר מאַשין אַלגערידאַם קען זיין געווענדט. 4. טראַינינג: נאָך סאַלעקטינג אַ מאָדעל, עס זאָל זיין טריינד אויף די דאַטאַסעט. דער שריט ינוואַלווז ספּליטינג די דאַטן אין טריינינג און טעסטינג שטעלט, פּאַסן די מאָדעל אויף די טריינינג דאַטן און יוואַליוייטינג זייַן פאָרשטעלונג אויף די טעסטינג דאַטן. 5. מאָדעל אפשאצונג: די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל זאָל זיין עוואַלואַטעד ניצן פאַרשידענע מעטריקס, אַזאַ ווי אַקיעראַסי, פּינטלעכקייַט, צוריקרופן אָדער מיינען סקווערד טעות, דיפּענדינג אויף די נאַטור פון די פּראָבלעם. קרייַז-וואַלאַדיישאַן קען זיין געניצט צו צושטעלן אַ מער פאַרלאָזלעך אָפּשאַצונג פון די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל. 6. פיין-טונינג: אויב די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל איז סאַבאָפּטימאַל, זיין כייפּערפּאַראַמאַטערז קען זיין טונד מיט טעקניקס אַזאַ ווי גריד זוכן אָדער טראַפ זוכן, וואָס ינוואַלווז סיסטאַמאַטיקלי טעסטינג פאַרשידענע קאַמבאַניישאַנז פון כייפּערפּאַראַמעטער וואַלועס צו געפֿינען די וואָס צושטעלן די בעסטער פאָרשטעלונג. 7. לעצט מאָדעל: אַמאָל די אָפּטימאַל כייפּערפּאַראַמאַטערז האָבן שוין געפונען, דער מאָדעל קען זיין ריטריינד אויף די גאנצע דאַטאַסעט, און עס זאָל זיין גרייט צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף נייַע דאַטן. נאָך די סטעפּס, אַ אַלגערידאַם קען זיין דיזיינד באזירט אויף די געגעבן דאַטאַסעט מיט 10 פאַרשידענע וועריאַבאַלז איבער 50 אַבזערוויישאַנז.