AI模型的构建过程是怎样的（下）

你好，我是舒旻。

上节课，我们讲了一个模型构建的前 2 个环节，模型设计和特征工程。今天，我们继续来讲模型构建的其他 3 个环节，说说模型训练、模型验证和模型融合中，算法工程师的具体工作内容，以及 AI 产品经理需要掌握的重点。

模型训练

模型训练是通过不断训练、验证和调优，让模型达到最优的一个过程。那怎么理解这个模型最优呢？下面，我拿用户流失预测模型这个例子来给你讲讲。

这里，我想先给你讲一个概念，它叫做决策边界，你可以把它简单理解为我们每天生活当中的各种决策。比如，当华为 Mate 降价到 5000 元的时候我就打算购买，那这种情况下我的决策边界就是 5000 元，因为大于 5000 元的时候我不会购买，只有小于 5000 元时我会选择购买。

那放到预测用户流失这个案例中，我们模型训练的目标就是，在已知的用户中用分类算法找到一个决策边界，然后再用决策边界把未知新用户快速划分成流失用户或者是非流失用户。