由 dawei 在Python机器学习的开发过程中，0到1的突破是每个开发者必须经历的关键阶段。这个过程不仅仅是代码的编写，更涉及对问题的理解、数据的处理以及模型的选择。
项目开始前，明确目标至关重要。你需要清楚地知道要解决的问题是什么，例如分类、回归还是聚类。这将直接影响后续的数据收集和特征工程。
数据是机器学习的核心。在实际开发中，数据往往不干净，需要进行清洗、缺失值处理和标准化等操作。使用Pandas库可以高效完成这些任务。
特征工程是提升模型性能的重要步骤。通过特征选择、降维或构造新特征，可以显著提高模型的准确性和泛化能力。Scikit-learn提供了丰富的工具支持。
模型选择与调参是另一个关键环节。从简单的线性回归到复杂的神经网络，不同的模型适用于不同场景。尝试多种算法并进行交叉验证，有助于找到最佳方案。
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•部署模型是实现价值的最后一步。使用Flask或FastAPI可以快速构建API接口，让模型服务于实际应用。