由 dawei Python是机器学习领域最常用的编程语言之一，其丰富的库和简洁的语法使得构建模型变得高效且直观。从数据获取到模型部署，整个流程都可以通过Python实现。
数据准备是机器学习的第一步，通常需要对原始数据进行清洗、转换和标准化。Pandas库在处理结构化数据时非常强大，可以轻松完成缺失值处理、类型转换等任务。
特征工程是提升模型性能的关键环节，包括特征选择、编码和降维等步骤。Scikit-learn提供了多种工具，如OneHotEncoder和PCA，帮助简化这一过程。
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模型选择与训练阶段，常见的算法有线性回归、决策树、随机森林和神经网络等。根据问题类型（分类或回归）选择合适的模型，并使用交叉验证评估其表现。
模型调优通常涉及超参数搜索，GridSearchCV和RandomizedSearchCV是常用的优化方法。通过调整参数，可以进一步提升模型的准确性和泛化能力。
•将训练好的模型保存并部署到生产环境，可使用Joblib或Pickle库进行序列化。同时，确保模型在实际应用中持续监控和更新，以应对数据分布的变化。