由 dawei Python机器学习项目从0到1的构建过程，可以分为数据准备、模型选择、训练与评估、部署应用四个主要阶段。
数据是机器学习的基础。在开始之前，需要明确项目的任务类型，比如分类、回归或聚类。根据任务选择合适的数据集，并进行数据清洗，处理缺失值和异常值，确保数据质量。
AI绘图结果，仅供参考
接下来是特征工程，包括数据标准化、编码分类变量以及特征选择。这一步对模型性能有直接影响，合理的特征可以显著提升模型效果。
在模型选择阶段，可以根据问题类型尝试多种算法，如逻辑回归、决策树、随机森林或神经网络。通过交叉验证比较不同模型的表现，选出最优方案。
训练完成后，使用测试集评估模型的准确率、精确率、召回率等指标。如果结果不理想，可能需要调整参数或更换模型。
•将训练好的模型封装为API或集成到应用程序中，实现实际价值。同时，持续监控模型表现，定期更新数据以保持预测准确性。