【摘要】 我们在学习机器学习的时候总会遇到很多的问题，而这些问题总是导致很多的问题，其实这些都是正常的，我们只有正视这些错误才能够更好地进

我们在学习机器学习的时候总会遇到很多的问题，而这些问题总是导致很多的问题，其实这些都是正常的，我们只有正视这些错误才能够更好地进行操控机器学习，而机器学习的常见错误有很多，我们在这篇文章中给大家介绍一下机器学习的常见错误，那就是只有模型没有系统。那么究竟是怎么一回事呢？下面我们就给大家介绍一下这个情况。

相信大家已经知道机器学习的核心知识吧，其实机器学习系统的核心是各种机器学习模型，但并不能说模型是系统的全部，甚至都不一定是系统中最重要的部分。如果把一个完整的机器学习系统比喻成一部手机，那么模型可以算作是手机的处理器，但是我们知道除了处理器以外，影响手机最终性能的因素还有非常的多，比如说屏幕，做工等等，而有了高端处理器并不能说明这是一款好手机。

当然，用这个比喻说机器学习也是一样的，要想让模型充分发挥作用，这就需要在系统构建时具有充分的大局观意识，把模型当做系统的一部分来看待。在这里需要提醒大家的是，在注意优化模型的同时，更要注意模型的提升是否对系统整体最终效果产生了提升，如果没有，那么要从系统中模型以外的部分找问题。而在所以在开发系统的过程中，不能只关注模型本身的好坏，更重要的是要关注模型对系统最终影响，以调优系统为目标，而不是仅仅调优模型为目标。如果只看到模型而看不到系统，很可能会做出指标漂亮但是没有实效的花瓶系统来。

当然，还有人在学习机器学习的时候忽视模型过程和细节。很多人觉得机器学习模型只需要把样本和特征放进去，就会有好用的模型参数生成，其实并不是这样的，如果这样想，会让人习惯性地忽略模型的细节，比如说某个参数为何是这个取值，这个取值是否合理，这个取值对应的样本数据是什么样子等问题，我们需要做的事情就是把精力都花在调一些外部参数之类的工作上。当然，如果硬要这样做的话，得到的后果就是如果模型效果不好，不一定能够通过调整外部参数来达到调优效果。在样本收集处理过程中，掺入了一些噪音数据没有去除，那么这些噪音数据会影响最终的模型参数，进而影响模型效果。这种问题通过调一些诸如正则化参数之类的参数是无法解决的，真正有效的解决方法是深入的具体参数中，找到表现异常的参数，然后深入到该参数对应的正负样本及其特征，这样逐层渗透地查找问题。典型的LR模型作为当今最流行的模型，很多人只看到了训练速度和扩展性这些优点，而没有充分利用模型简洁性这一特点。LR简洁的参数形式非常适合使用上面描述的问题查找方法来定位问题。

通过这篇文章相信大家已经知道了只有模型没有系统这一错误的来源了吧？大家在进行机器学习中一定要去避免这些问题，这样才能够更好地学习机器学习的知识。