机器学习实战步骤与案例

机器学习实战需要结合理论和实践，以下是一个清晰的实战步骤指南，涵盖关键工具、常见任务示例以及避坑建议，帮助你快速上手：

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一、机器学习实战核心步骤

1. 明确问题与数据准备

   • 任务类型: 分类、回归、聚类、强化学习？
   • 数据来源: Kaggle、UCI、公开API、爬虫或业务数据库。
   • 数据格式: 结构化数据（CSV/SQL）或非结构化数据（图片/文本）。
   • 工具推荐:
     • 数据清洗: Pandas、NumPy
     • 可视化: Matplotlib、Seaborn、Plotly

2. 数据预处理

   • 缺失值处理: 删除、均值填充、插值法或模型预测填充。
   • 特征工程:
     • 类别特征编码: One-Hot Encoding、Label Encoding
     • 数值特征归一化: MinMaxScaler、StandardScaler
     • 特征构造: 组合特征（如日期拆分成月/日/周）
   • 数据分割: train_test_split 划分训练集/测试集