機器學習項目構建

前言 構建機器學習項目，包含主要的學習步驟： 1、 數據清理和格式化； 2、 探索性數據分析； 3、 特徵工程和特徵選擇； 4、 在性能指標上比較學習模型； 5、 對最佳模型執行超參數調整； 6、 解釋模型結果； 7、 結果分析； 從數據清理，到數據分析，到特徵工程，再到Baseline的構建。逐步熟悉機器學習的構建過程。在整體上，構建機器學習的項目都很相似。該項目的總體實現有利於今後對機器學習項

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