Python是机器学习领域最常用的编程语言之一，其丰富的库和简洁的语法使得初学者也能快速上手。从数据处理到模型训练，Python提供了完整的工具链。

项目开始前，需要明确目标。例如，预测房价、分类邮件或识别图像中的物体。明确任务后，可以收集相关数据集，如使用公开的Kaggle数据或自行采集。

数据预处理是关键步骤。包括清洗缺失值、标准化数值、编码分类变量等。这一步直接影响模型的效果，需仔细处理。

AI绘图结果，仅供参考

选择合适的算法是下一步。常见的有线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。根据问题类型（分类或回归）和数据特征进行选择。

训练模型后，需评估性能。常用指标有准确率、精确率、召回率、F1分数等。交叉验证能更可靠地衡量模型表现。

•将模型部署为可运行的应用。可以通过Flask或FastAPI构建API接口，或将其集成到Web应用中，实现实际价值。