由 dawei Python机器学习入门可以从安装必要的库开始，推荐使用Anaconda，它集成了Python和常用的数据科学库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn。
数据是机器学习的核心，通常从CSV文件或数据库中读取。Pandas库提供了强大的数据处理功能，可以轻松加载、清洗和预处理数据。
AI绘图结果，仅供参考
特征工程是提升模型性能的关键步骤，包括标准化、编码分类变量和处理缺失值。Scikit-learn的预处理模块能高效完成这些任务。
选择合适的模型是实战中的重要环节，常见的有线性回归、决策树和随机森林。Scikit-learn提供了统一的API，让模型训练变得简单。
模型评估需使用测试集，常见的指标包括准确率、精确率和F1分数。交叉验证能更可靠地评估模型泛化能力。
超参数调优可借助网格搜索或随机搜索，Scikit-learn的GridSearchCV工具能自动寻找最佳参数组合。
•将训练好的模型保存并部署到生产环境，可以使用Joblib或Pickle库进行序列化，方便后续调用。