分类模型构建流程图

分类模型构建流程图主要包括以下几个步骤：首先，收集和准备数据，包括数据清洗、特征选择等；其次，划分数据集为训练集和测试集；接着，选择合适的分类算法，如决策树、支持向量机、神经网络等；然后，使用训练集对模型进行训练，调整模型参数以优化模型性能；接下来，使用测试集对模型进行评估，如准确率、召回率等指标；最后，根据评估结果对模型进行优化和调整，直至达到满意的性能。在整个流程中，需要不断地迭代和优化，以提高模型的准确性和泛化能力。