由 dawei Python机器学习实战项目从0到1，需要先明确目标。选择一个具体的问题，例如分类、回归或聚类任务，这有助于聚焦学习方向。
接下来是数据准备。获取相关数据集后，需进行数据清洗和预处理。包括处理缺失值、去除异常值、标准化或归一化特征等步骤。
然后是模型选择与训练。根据问题类型，选择合适的算法，如线性回归、决策树或神经网络。使用Scikit-learn等库可以快速实现模型搭建。
模型评估是关键环节。通过交叉验证、准确率、精确率、召回率等指标，判断模型性能是否满足需求。必要时调整参数优化结果。
AI绘图结果，仅供参考
最后是部署与应用。将训练好的模型封装为API或集成到应用程序中，使其能够实际解决问题。同时记录整个过程，便于后续维护与改进。