五、模型性能评估和优化:

训练完成后，我们需要对机器学习的算法模型进行性能评估，具体包括以下几个方面：
（1）训练时长：
指需要花多长时间来训练这个模型。对一些海量数据的训练可能需要1个月甚至更长的时间，这个时候算法的训练性能就变得很重要了。
（2）判断数据集是否足够多：
一般而言，对于复杂特征系统，训练数据集越大越好。然后，还需要判断模型的准确性，即对一个新的数据能否准确地进行预测。
（3）判断模型是否能满足应用场景的性能要求：
如果不能满足要求，就需要优化，然后继续对模型进行训练和评估，或者更换为其他模型。

六、模型应用:

训练出来的模型可以把参数保存起来，下次使用时直接加载即可。 一般来讲，模型训练需要的计算量很大，需要的时间也较长，这是因为一个好的模型参数，需要对大型数据集进行训练后才能得到。
而真正使用模型时，其计算量是比较少的，一般是直接把新样本作为输入，然后调用模型即可得出预测结果。

七、提问

机器学习应用开发的典型步骤有哪些？