机器学习时针对数据进行自动挖掘，找出数据的内在规律，并应用这个规律来预测新的数据。
分类或回归模型的机器学习项目可以分为以下六个步骤：
（1）定义问题
（2）理解数据
（3）数据准备
（4）评估算法
（5）优化模型
（6）结果部署
机器学习项目的Python模板
#Python机器学习项目的模板
#1.定义问题
#a)导入类库
#b)导入数据集
#2.理解数据
#a)描述性统计
#b)数据可视化
#3.数据准备
#a)数据清洗
#b)特征选择
#c)数据转换
#4.评估算法
#a)分离数据集
#b)定义模型评估标准
#c)算法审查
#d)算法比较
#5.优化模型
#a)算法调参
#b)集成算法
#6.结果部署
#a)预测评估数据集
#b)利用整个数据集生成模型
#c)序列化模型当有新的机器学习项目时，新建一个Python文件，并将这个模板粘贴进去，再按照前面章节介绍的方法将其填充到每一个步骤中。
各步骤的详细说明
步骤1：定义问题
主要是导入在机器学习项目中所需要的类库和数据集等，以便完成机器学习的项目，包括导入Python的类库，类和方法，以及导入数据。同时这也是所有的配置参数的配置模块。当数据集过大时，可以在这里对数据集进行瘦身处理，理想状态时可以在1分钟内，甚至时30秒内完成模型的建立或可视化数据集。
步骤2：理解数据
这是加强对数据理解的步骤，包括通过描述性统计来分析数据和通过可视化来观察数据。在这一步需要花费时间多问几个问题，设定假设条件并调查分析一下，这对模型的建立会有很大的帮助。
步骤3：数据准备
数据准备主要是预处理数据，以便让数据可以更好地展示问题，以及熟悉输入与输出结果的关系。包括：
a.通过删除重复数据，标记错误数值，甚至标记错误的输入数据来清洗数据
b.特征选择，包括移除多余的特征属性和增加新的特征属性
c.数据转化，对数据尺度进行调整，或者调整数据的分布，以便更好地展示问题
要不断地重复这个步骤和下一个步骤，知道找到足够准确的算法生成模型。
步骤4.评估算法
评估算法主要时为了寻找最佳的算法子集，包括：
a.分离出评估数据集，以便于验证模型
b.定义模型评估标准，用来评估算法模型
c.抽样审查线性算法和非线性算法
d.比较算法的准确度
在面对一个机器学习的问题时，需要花费大量的时间在评估算法和准备数据上，直到找到3~5种准确度足够的算法为止。
步骤5：优化模型
当得到一个准确度足够的算法列表后，要从中找到最合适的算法，通常由两种方法可以提高算法的准确度：
a.对每一种算法进行调参，得到最佳结果
b.使用集成算法来提高算法模型的准确度
步骤6：结果部署
一旦认为模型的准确度足够高，就可以将这个模型序列化，以便有新数据时使用该模型来预测数据。
a.通过验证数据集来验证被优化过的模型
b.通过整个数据集来生成模型
c.将模型序列化，以便于预测新数据
使用模板的小技巧
快速执行一遍：首先要快速地在项目中将模板中的每一个步骤执行一遍，这样会加强对项目每一部分的理解并给如何改进带来灵感。
循环：整个流程不是线性的，而是循环进行的，要花费大量的时间来重复各个步骤，尤其是步骤3~5，直到找到一个准确度足够的模型，或者达到预定的周期
尝试每一个步骤：跳过某个步骤很简单，尤其是不熟悉不擅长的步骤。坚持在这个模板的每一个步骤中做些工作，即使这些工作不能提高算法的准确度，但也许在后面的操作就可以改进并提高算法的准确度。即使觉得这个步骤不适用，也不要跳过这个步骤，而是减少该步骤所做的贡献。
定向准确度：机器学习项目的目标是得到一个准确度足够高的模型。每一个步骤都要为实现这个目标做出贡献。要确保每次改变都会给结果带来正向的影响，或者对他们的步骤带来正向的影响。在整个项目的每个步骤中，准确度只能向变好的方向移动。
按需使用：可以按照项目的需要来修改步骤，尤其是对模板中的每个步骤都非常熟悉之后。需要把握的原则是，每一次改进都以提高算法模型的准确度为前提。