由 dawei Python机器学习入门可以从安装必要的库开始。常用的库包括NumPy、Pandas和Scikit-learn。使用pip安装这些库非常简单，只需在终端输入pip install numpy pandas scikit-learn即可。
数据是机器学习的核心。通常需要先加载数据，可以使用Pandas读取CSV文件或Excel表格。数据加载后，需要进行清洗，处理缺失值和异常值，确保数据质量。
特征工程是提升模型性能的关键步骤。可以通过标准化、归一化或编码分类变量来优化数据。Scikit-learn提供了丰富的预处理工具，帮助快速完成这些操作。
选择合适的模型是实战中的重要环节。对于初学者，线性回归和逻辑回归是很好的起点。Scikit-learn的API设计简洁，直接调用fit()和predict()方法即可训练和预测。
模型评估不能忽视。使用准确率、精确率、召回率等指标衡量效果。交叉验证能更可靠地评估模型泛化能力，避免过拟合。
AI绘图结果，仅供参考
实战中要不断迭代优化。尝试不同的特征组合、调整超参数，甚至更换算法，逐步提升模型表现。记录每一步的改动和结果，有助于后续分析。