由 dawei Python机器学习实战项目从0到1的过程，需要明确目标和步骤。首先确定一个实际问题，例如分类、回归或聚类任务，这有助于后续的模型选择和数据处理。
数据准备是关键环节。需要收集相关数据集，可能来自公开平台或自行采集。数据清洗包括处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量。
AI绘图结果，仅供参考
特征工程是提升模型性能的重要步骤。通过特征选择、缩放和转换，可以更好地反映数据内在规律。同时，划分训练集和测试集，保证模型评估的准确性。
选择合适的算法并进行训练是核心内容。根据问题类型选择逻辑回归、决策树、随机森林或神经网络等模型。调整超参数以优化模型表现。
模型评估使用准确率、精确率、召回率或F1分数等指标，帮助判断模型效果。若结果不理想，需回溯数据或尝试其他算法。
•将训练好的模型部署到实际环境中，例如通过API接口或集成到应用中，实现预测功能。持续监控模型表现，必要时进行更新和优化。