开启机器学习项目就像穿越复杂的迷宫。本指南基于典型的大学作业结构，将整个过程分解为清晰、可重复的工作流程。无论您是学生还是初出茅庐的数据科学家，都可以将此框架用于任何监督学习任务。
第一阶段：项目设置和数据理解
任何成功的机器学习项目的基础都是对问题和数据的透彻理解。不要操之过急！
1. 明确目标
首先，看看你的目标变量。它是一个连续的数字（比如价格）还是一个独特的类别（比如某种花）？
- 回归：预测连续值（例如房价）。
- 分类：预测离散标签（例如，葡萄酒质量等级）。
2. 加载并探索数据
亲自处理数据集。
- 加载数据：使用 pandas 等库将数据加载到 DataFrame 中。
- 初步探索：提出以下关键问题：
- 有多少个样本（行）和特征（列）？
- 这些特征的名称是什么？
- 对于分类，有多少个类别并且它们是否平衡？
3. 分离功能和目标
将您的 DataFrame 拆分为两个不同的实体：
- X：特征矩阵（您的输入变量）。
- y：目标向量（您想要预测的内容）。
第二阶段：模型开发和训练
准备好数据后，就可以开始构建和训练模型了。
1. 分割数据集
您需要根据从未见过的数据来评估您的模型。
- 操作：将 X 和 y 拆分为训练集和测试集。常见的拆分方式是将 80% 的数据用于训练，剩余 20% 用于测试。scikit-learn 的 train_test_split 函数非常适合这种情况。
2. 选择并训练模型
选择几种不同的算法，看看哪种效果最好。对于标准的监督学习任务，好的起点是：
- 线性/逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 简单的神经网络
使用训练数据（X训练，y训练）上的 .fit() 方法训练每个模型。
第三阶段：评估与分析
训练好的模型在你了解其性能之前是无用的。这时你需要严格评估你的工作。
1. 做出预测
使用训练好的模型对测试数据（X_test）进行预测。
2. 评估绩效
使用标准指标来评分您的模型。
- 对于回归：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、R 平方。
- 对于分类：
- 准确性：最简单的指标，但对于不平衡的数据集可能会产生误导。
- 混淆矩阵：一个强大的工具，可以查看模型在哪里出现混淆（例如，它错误标记了哪些类别）。
- 分类报告：来自 scikit-learn 的综合报告，包括每个类别的精确度、召回率和f1 分数。
3.比较和讨论
分析评估指标。
- 哪个模型的准确率最高或误差最低？
- 某个模型对于某个特定类别是否表现得特别好？
- 使用评估数据来证明您选择“最佳”模型的合理性。
第四阶段：更深入的洞察和优化
超越基础来完善您的模型并更深入地了解您的数据。
1. 找到重要特征
对于许多模型（例如随机森林），你可以提取特征重要性。这可以告诉你哪些输入变量对预测的影响最大。这对于理解潜在问题非常有价值。
2. 优化你的最佳模型
尝试从性能最佳的模型中榨取更多的性能。
- 超参数调整：使用 GridSearchCV 或 RandomizedSearchCV 等技术为您的模型找到最佳设置。
- 特征预处理：在您的特征上试验诸如规范化或标准化（StandardScaler）之类的技术，看看它是否能提高模型准确性。
通过遵循这四个阶段，您可以为任何机器学习项目创建一个结构化且全面的方法，确保从头到尾涵盖所有关键步骤。
原文： https://atlassc.net/2025/06/27/a-step-by-step-guide-to-completing-a-machine-learning-project