🚀 项目启动前的必备准备
- 明确目标：用💡定义项目核心问题，例如分类/回归/聚类任务
- 数据收集：确保数据质量，使用🔍工具进行数据探查
- 环境搭建：推荐使用Jupyter Notebook或Colab进行原型开发
📊 数据预处理的关键技巧
- 清洗数据：处理缺失值和异常值时，记得使用🛠️工具如Pandas
- 特征工程：尝试使用✅标准化/归一化/编码技巧
- 数据分割：按70-30比例划分训练集和测试集
🧠 模型选择与调优建议
- 算法选择：根据问题类型选择合适模型（如随机森林/神经网络）
- 交叉验证：使用5折交叉验证评估模型稳定性
- 调参技巧：尝试网格搜索/GridSearchCV进行参数优化
📈 项目迭代优化策略
- A/B测试：对比不同模型的性能差异
- 可视化分析：使用📈Matplotlib/Seaborn展示结果
- 持续学习：定期更新数据集和模型参数
📦 项目部署注意事项
- 容器化：使用Docker打包环境
- API接口：通过Flask或FastAPI提供服务
- 监控系统：部署Prometheus进行性能监控