由 dawei Python机器学习是数据科学领域的重要组成部分，适合初学者快速入门。掌握基础语法后，可以开始接触相关库如NumPy、Pandas和Scikit-learn。
数据预处理是机器学习的关键步骤。包括数据清洗、缺失值处理、特征编码等，确保数据质量直接影响模型效果。
选择合适的算法是实战的核心。常见的有线性回归、决策树、随机森林和K近邻等，根据问题类型（分类或回归）进行匹配。
模型训练与评估同样重要。使用Scikit-learn的train_test_split划分数据集，通过准确率、F1分数等指标衡量模型性能。
超参数调优能进一步提升模型表现。可借助网格搜索或随机搜索寻找最佳参数组合，提高预测精度。
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实战中应注重代码简洁与可读性，合理注释有助于后续维护与分享。同时，持续学习新方法与工具，保持技术更新。