在这个部分，我们将提供一个基础的代码模板，帮助您开始您的 AI 项目。

快速开始

以下是一个简单的 Python 代码模板，用于机器学习项目：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载数据集
data = np.load('data.npy')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.2)

# 创建模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(f'模型准确率: {score:.2f}')

更多资源

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数据预处理

数据预处理是机器学习项目中的重要步骤。以下是一些常见的数据预处理技术：

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