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1. 数据准备

• 数据收集：获取与问题相关的数据（如CSV文件、数据库、图像、文本等）。
• 数据清洗：
  • 处理缺失值（删除、填充均值/中位数/众数、使用预测模型补全）。
  • 去除重复或异常数据。
  • 标准化/归一化（如将数据缩放到[0,1]区间）。
• 特征工程：
  • 特征选择：筛选对目标变量影响大的特征（如通过相关性分析、卡方检验）。
  • 特征构建：创建新特征（如从日期中提取“星期几”，或组合多个特征）。
  • 编码分类变量：如独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）。
• 划分数据集：
  • 训练集（60-80%）：用于模型学习。
  • 验证集（10-20%）：用于调参和模型选择。
  • 测试集（10-20%）：用于最终评估模型性能。

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2. 选择模型

• 根据问题类型选择合适模型&#x