Git机器学习应用提交记录一定要写得详细。以前我也习惯写“update model”这种毫无意义的提交信息，现在每次提交都会写清楚：“添加时间序列特征，在测试集上准确率提升2.3%”。这样过了几周回头
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刚开始我也觉得Git在ML项目里用处不大，毕竟数据集和模型文件动不动就几个GB，Git根本存不下。但后来发现，真正需要严格版本控制的其实是代码、配置文件和实验记录。只要把大文件排除在Git之外，用Git来管理ML项目简直再合适不过了。
我们团队现在每个实验都对应一个Git分支。比如说，我在dev分支上开发基础模型，想尝试新的特征组合就直接新建一个feature/adding_time_features分支。在这个分支上随便折腾，改坏了也不会影响主分支。如果实验结果比之前好，就把这个分支合并回去，清清楚楚。
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