✅ 模型训练是机器学习的核心环节，涉及数据预处理、特征工程、算法选择及参数调优等步骤。
1. 数据预处理关键点
- 清洗数据：去除缺失值和异常值（⚠️注意：数据质量直接决定模型效果）
- 标准化/归一化：使用
MinMaxScaler或StandardScaler（示例代码：from sklearn.preprocessing import StandardScaler） - 特征编码：对分类变量进行One-Hot编码或Label编码
2. 常见优化技巧
- 学习率调整：采用指数衰减或Adam优化器
- 正则化方法：L1/L2正则化防止过拟合（🔗了解更多正则化技术）
- 早停机制：监控验证集损失，避免训练过头
3. 实战案例：图像分类
使用深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）训练CNN模型，可参考：
🔗深度学习入门教程
📌 扩展建议：尝试在Jupyter Notebook中运行代码片段，观察训练过程中的损失曲线变化。