这里是一些关于机器学习项目模板的资料。你可以在这里找到不同的模板，帮助你更快地开始你的项目。
数据预处理
数据预处理是机器学习项目中的关键步骤。以下是一些常用的数据预处理模板：
- 数据清洗
- 数据转换
- 特征工程
数据清洗
数据清洗通常包括以下步骤：
- 删除缺失值
- 删除重复数据
- 去除异常值
数据转换
数据转换包括以下几种：
- 编码类别数据
- 归一化或标准化数值数据
特征工程
特征工程是提高模型性能的重要手段：
- 选择特征
- 特征组合
- 特征选择
模型训练
模型训练是机器学习项目中的核心步骤。以下是一些常见的模型训练模板：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
线性回归
线性回归是一种简单的预测模型，适用于回归问题。
逻辑回归
逻辑回归是一种分类模型，适用于二分类问题。
决策树
决策树是一种基于树的分类与回归模型。
希望这些信息能帮助你更好地理解机器学习项目的模板。如果你有更多问题，欢迎访问我们的问答社区。