1、明确问题及数据选择
明确问题：深度学习建模预测首先需要明确问题，即抽象为机器/深度学习的预测问题，以预测房价为例，需要输入与房价有关的数据信息作为特征x，对应的房价作为监督信息y，通过神经网络模型学习特征x到房价y的内在映射关系，从而进行预测。
数据选择：数据选择对于深度学习模型的效果至关重要，需要考虑数据的样本规模、代表性和时间范围，样本量越多越好，但受限于硬件支持和标注成本，通常是有限的，数据质量差或无代表性会导致模型拟合效果差，需要划定好数据时间窗口，避免数据泄漏问题。
2、特征工程
探索性数据分析：选择好数据后，可以进行探索性数据分析（EDA）来理解数据的内部结构及规律，这有助于了解数据分布、缺失、异常及相关性等情况。
特征表示：对于图像、文本等非数值类数据，需要转换为计算机能够处理的数值形式，图像可以用RGB三维矩阵表示，文本可以用独热编码或分布式表示（如word2vector）。
特征清洗：处理数据中的异常值和缺失值，异常值可能由人为或自然因素引起，需要根据业务含义删除或替换，缺失值的处理是必要的，可以使用插值、填充等方法。
3、模型构建
神经网络结构：使用多个隐藏层神经网络模型，通过大量的向量计算，学习到数据内在规律的高阶表示特征，全连接神经网络是常用的结构之一。
激活函数：激活函数用于特征空间的非线性转换，对于输出层，二分类任务常用sigmoid函数，多分类任务用softmax函数，隐藏层通常使用ReLU函数以提高学习效率。
权重初始化：权重参数初始化可以加速模型收敛速度，常用的初始化方法有uniform均匀分布和normal高斯分布，权重不能初始化为0，否则会导致多个隐藏神经元的作用等同于1个神经元。
批标准化：批标准化是神经网络模型常用的优化方法，可以加快收敛速度并提高模型泛化能力。
正则化：正则化用于抑制过拟合，常见的正则化策略有dropout、L1、L2和earlystop方法。
4、模型训练与优化
损失函数：衡量预测值与目标值之间的误差，回归任务常用均方误差损失函数，二分类任务用交叉熵损失函数。
超参数调整：包括验证集比例、batch size、单层神经元数、网络深度、选择激活函数类型、dropout率等，可以通过网格搜索或随机搜索等方法进行超参数调优。
训练过程：使用fit方法训练模型，设置迭代次数epochs和每次采样的训练样本数目batch_size，通过EarlyStopping及时停止在合适的epoch，减少过拟合。
5、模型评估及优化
评估指标：评估模型的预测误差常用损失函数的大小来判断，对于分类任务，还可以用f1-score等指标直接展现各类别正确分类情况。
查准率P和查全率R：查准率是指分类器预测为Positive的正确样本占所有预测为Positive样本的比例；查全率是指分类器预测为Positive的正确样本占所有的实际为Positive样本的比例。
F1-score：F1-score是查准率P和查全率R的调和平均。
深度学习模型预测是一个涉及数据准备、特征工程、模型构建、训练与优化以及评估的复杂过程，在普通电脑上进行深度学习建模预测时，需要注意选择合适的数据集、进行适当的特征工程、设计合理的神经网络结构、调整超参数以及使用合适的评估指标来确保模型的性能。
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