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第633章 求和解机器学习的步骤用故事解析（第2页）

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填补缺失值：用合理的数值填补数据中的空白。

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数据标准化：把数据调整到相同的尺度，以便模型更容易处理。

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第三步：挑选矿石特征

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特征工程

在清洗之后，艾莉开始仔细观察矿石，寻找决定矿石价值的特征。她注意到：

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矿石的颜色：宝石通常颜色鲜艳。

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矿石的硬度：坚硬的矿石往往含有贵重元素。

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矿石的光泽：闪光的矿石更可能是宝石。

她用一本古老的魔法书记录下这些特征，并决定只关注最有价值的特征，而忽略无关的细节。

比喻：

这就像机器学习中的特征工程。我们从数据中提取出最重要的信息，去除冗余或无用的特征，以帮助模型更高效地学习。

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第四步：选择魔法炼金阵

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模型选择

艾莉需要用魔法炼金阵来炼制宝石。魔法学院里有许多种炼金阵，每一种都有不同的特点：

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基础炼金阵：简单但可靠，适合处理常见矿石。

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复杂炼金阵：功能强大，适合处理奇特的矿石，但需要更多的魔力。

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自动炼金阵：它可以根据矿石的特性自动调整炼制方法。

比喻：

这就像在机器学习中选择合适的模型。根据数据的特点和任务的需求，可以选择简单的线性回归、决策树、支持向量机，或者复杂的神经网络。