你是在造模型之前还是之后做EDA？

Question

我可以看到这两种方式，但似乎大多数情况下，它是在建模之前完成的。据我所知，EDA的目的是提供一些见解，可以帮助建立模型。

我还可以理解在构建模型之后(在迭代过程中)这样做，在迭代过程中，您可以使用任何EDA来构建初始模型，然后使用EDA来改进最初构建的模型。

你们觉得怎么样？

Answer 1

以前做EDA总是有帮助的。它有助于创建一个更好的模型。假设您有一个图像数据集，并且通过查看它包含的各种大小和它包含的各种类型的图像来执行EDA。它给了你一个概念，你将在网络中使用的图像有多大，以及你将使用哪种类型的增强。其他类型的数据也是如此。

如果您事后这样做，您会经历相同的过程，但您只是浪费了网络的第一次运行(您可以使用更快地获得解决方案的资源)。

先熟悉数据，然后耐心点，然后去做模特。

Answer 2

那得看情况。如果您正在构建一个神经网络，您将受益于对错误进行EDA而不是原始数据，以查看您的神经网络没有捕获哪些模式。

EDA对于发现与目标相关的特性是很棒的，如果您有问题感，您可以构建复杂的特性并测试它们的相关性。神经网络摆脱了特征工程的需求，建立快速模型后进行误差分析可能更有利于模型流水线的细化。