sklearn机器学习通用模式

1. 数据准备：收集、清洗、处理和准备数据集。
2. 特征工程：选择并提取有用的特征，并将其编码为机器可读的格式。
3. 数据分割：将数据集分为训练集和测试集。
4. 模型选择：选择适合问题类型的ML模型。
5. 超参数调整：通过交叉验证和网格搜索等技术来调整模型参数和超参数，以获得最佳性能。
6. 模型训练：使用训练数据训练模型。
7. 模型评估：使用测试数据来评估模型性能。
8. 模型调整：对于不符合预期的模型，进行模型调整，以获得更好的性能。
9. 模型部署：将模型集成到实际应用程序中，以进行实时预测和决策等任务。
10. 模型维护：定期监控模型性能，并根据需要进行更新和优化。