1. 准备数据集，整理好特征和对应的标签。
  2. 划分训练集与测试集，分别用于模型训练和效果检验。
  3. 选择线性 / 逻辑回归模型，初始化模型参数。
  4. 用训练集数据训练模型，不断优化参数减小误差。
  5. 用测试集评估模型准确率，判断效果好坏。
  6. 模型达标后，即可用来做预测。
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