由 dawei 在机器学习领域，0到1的破局意味着从零开始构建一个完整的模型。这不仅是技术上的挑战，更是对问题理解与数据处理能力的考验。
选择合适的Python库是关键一步。Scikit-learn、Pandas和NumPy等工具提供了强大的支持，能够帮助开发者快速实现数据清洗、特征工程和模型训练。
数据预处理是整个流程中不可或缺的一环。缺失值处理、标准化、编码分类变量等步骤直接影响模型的表现，必须细致入微地完成。
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模型选择与调参同样重要。不同的算法适用于不同场景，通过交叉验证和网格搜索可以找到最优参数组合，提升模型泛化能力。
评估指标是衡量模型效果的标准。准确率、精确率、召回率和F1分数等指标帮助我们全面了解模型性能，指导后续优化方向。
•部署模型并持续监控其表现，确保在实际应用中稳定运行。这标志着从实验到落地的完整闭环。