由 dawei Python机器学习入门，可以从安装必要的库开始。推荐使用Anaconda，它集成了Python和常用的数据科学库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn。安装完成后，打开Jupyter Notebook或PyCharm等编辑器，即可开始编码。
数据是机器学习的核心。通常需要从CSV文件或数据库中加载数据。使用Pandas库可以轻松读取和处理数据，例如通过`pd.read_csv()`函数加载数据，并用`df.head()`查看前几行数据，了解数据结构。
数据预处理是关键步骤。包括处理缺失值、删除重复数据、标准化数值以及对分类变量进行编码。Scikit-learn提供了`SimpleImputer`和`StandardScaler`等工具，帮助完成这些任务。
模型选择与训练是核心环节。常见的算法有线性回归、决策树、随机森林和K近邻。使用Scikit-learn的`train_test_split`分割数据集，然后调用`fit()`方法训练模型。
评估模型性能时，可使用准确率、精确率、召回率或F1分数等指标。Scikit-learn的`classification_report`能快速生成评估结果，帮助判断模型是否过拟合或欠拟合。
AI绘图结果，仅供参考
•保存模型便于后续使用。使用`joblib`或`pickle`库将训练好的模型保存为文件，之后只需加载文件即可直接预测新数据。