由 dawei Python机器学习入门的关键在于理解核心概念和工具链。从数据处理开始，掌握Pandas库是基础，它能高效地清洗、转换和分析数据。
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接下来是特征工程，这一步决定模型的性能。通过标准化、归一化或编码分类变量，可以提升模型的学习效果。
选择合适的算法是关键。对于初学者，Scikit-learn提供了简单易用的接口，如线性回归、决策树和K近邻等，适合快速上手。
模型训练后需要评估其表现。使用准确率、精确率、召回率或F1分数等指标，能够判断模型是否有效。
超参数调优能进一步提升模型性能。网格搜索或随机搜索是常用的优化方法，帮助找到最佳参数组合。
•将模型部署到实际应用中，例如通过Flask构建API接口，让机器学习成果真正服务于业务场景。