你好，我是舒旻。

上節課，我們講了一個模型構建的前 2 個環節，模型設計和特征工程。今天，我們繼續來講模型構建的其他 3 個環節，說說模型訓練、模型驗證和模型融合中，算法工程師的具體工作內容，以及 AI 產品經理需要掌握的重點。

模型訓練

模型訓練是通過不斷訓練、驗證和調優，讓模型達到最優的一個過程。那怎么理解這個模型最優呢？下面，我拿用戶流失預測模型這個例子來給你講講。

這里，我想先給你講一個概念，它叫做決策邊界，你可以把它簡單理解為我們每天生活當中的各種決策。比如，當華為 Mate 降價到 5000 元的時候我就打算購買，那這種情況下我的決策邊界就是 5000 元，因為大于 5000 元的時候我不會購買，只有小于 5000 元時我會選擇購買。

那放到預測用戶流失這個案例中，我們模型訓練的目標就是，在已知的用戶中用分類算法找到一個決策邊界，然后再用決策邊界把未知新用戶快速劃分成流失用戶或者是非流失用戶。