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一个机器学习项目的数据处理流程
1.真实数据观察全局
2.选择性能指标、检查假设
3.获取数据
创建工作区，快速查看数据结构，创建测试集
4.从可视化中探索数据
将数据可视化、寻找相关性、试验不同的属性组合
5.机器学习前的数据准备
数据清理、自定义转换器、特征缩放、转换流水线
6.选择训练模型
评估训练集、交叉验证、分析最佳模型及其错误、测试集评
7.模型调优
8.分析最佳模型和测试集评估
9.系统维护金额监控
