机器学习流程2

机器学习流程2主要包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估四个步骤。首先，数据预处理是整个流程的基础，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。接着，特征选择是关键步骤，通过选择与目标变量相关性最强的特征，可以提高模型的预测准确性。然后，模型训练是将预处理后的数据输入到选定的机器学习算法中，通过调整算法参数使模型能够拟合数据。最后，模型评估是对训练好的模型进行测试，以检验其泛化能力和预测准确性。