特征提取、模型选择和训练、评估和调整模型：

特征提取是指从原始数据中提取有用的特征，以便用于训练模型。这可能涉及到数据预处理、特征选择或提取等技术，目的是为了减少冗余信息和噪声，提高模型的表现。

模型选择和训练是指根据数据集和问题选择适当的模型，并使用训练数据来训练模型。这涉及到选择适当的算法和参数，以及设计有效的训练策略和损失函数。在训练期间，模型会根据已知的数据来学习，以便能够对未知的数据进行预测。

评估和调整模型是指使用测试数据集对训练好的模型进行评估和调整，以获得更好的性能。评估模型需要使用一些指标来衡量模型的准确性、精度和效率等方面的表现。如果模型的表现不佳，我们需要对模型进行调整，例如修改模型架构、调整参数或使用不同的算法等。