由 dawei Python机器学习的入门可以从安装必要的库开始，例如NumPy、Pandas和Scikit-learn。这些工具能够帮助处理数据、进行特征工程以及构建模型。
数据是机器学习的核心，获取数据后需要进行清洗，包括处理缺失值、去除重复数据和标准化数值。这一步直接影响模型的效果。
特征选择与工程是提升模型性能的关键步骤。通过相关性分析或使用PCA等方法，可以减少冗余信息，提高计算效率。
模型训练阶段可以选择合适的算法，如线性回归、决策树或随机森林。根据问题类型（分类或回归）选择对应的模型，并进行参数调优。
AI绘图结果，仅供参考
评估模型时，常用指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。交叉验证可以帮助更全面地衡量模型的泛化能力。
部署模型前，需将其保存并封装成API，便于集成到实际应用中。同时，持续监控模型表现，确保其在真实场景中的稳定性。