由 dawei Python机器学习实战项目从0到1，需要明确目标和步骤。选择一个具体的应用场景，例如分类、回归或聚类问题，是开始的关键。
数据准备是整个流程的基础。需要收集相关数据集，并进行清洗、预处理和特征工程，确保数据质量满足模型训练需求。
AI绘图结果，仅供参考
选择合适的算法是实现项目的核心。根据问题类型，可以尝试逻辑回归、决策树、随机森林或神经网络等方法，逐步验证效果。
模型训练过程中，需合理划分数据集为训练集和测试集，使用交叉验证评估模型性能，避免过拟合或欠拟合问题。
在模型调优阶段，通过调整超参数、增加特征或使用更复杂的模型结构，提升预测准确率和泛化能力。
•将训练好的模型部署到实际环境中，如Web应用或API接口，让机器学习成果真正服务于业务需求。