实时类分类器流程图

实时类分类器流程图描述： 1. 数据输入：开始于用户或系统上传的数据。 2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、标准化和转换。 3. 特征提取：从预处理后的数据中提取有意义的特征。 4. 模型选择：根据任务选择合适的分类算法。 5. 模型训练：使用已标注的训练数据训练分类器。 6. 模型评估：使用验证集评估模型的性能。 7. 模型优化：根据评估结果调整模型参数，如学习率、正则化等。 8. 预测：对新的未标注数据进行分类预测。 9. 结果反馈：将预测结果返回给用户或系统。 10. 结束：完成一次分类任务。