基本流程图

该基本流程图展示了一个典型的数据处理过程。首先，原始数据进入系统，然后经过数据清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性。接下来，数据被分成训练集和测试集，用于模型的训练和评估。在模型训练阶段，算法根据训练集的特征和目标变量进行学习，并调整模型参数以提高性能。一旦模型训练完成，它将用于对测试集进行预测，并评估其准确性和泛化能力。最后，模型可以应用于实际场景中，以解决特定的问题或任务。整个流程图简洁明了地展示了数据处理和模型训练的关键步骤，帮助用户理解和应用这个过程。