将数据集划分为训练集和测试集，使用训练数据拟合模型，并通过交叉验证评估模型性能。特征工程是提升模型性能的关键环节。通过对原始数据进行变换、组合和筛选，可以提取出对预测目标更有意义的特征。常见的操作包括数值标准化、类别变量编码、特征交叉等，这些处理能显著提高模型的准确性和泛化能力。好的模型不仅要在训练数据上表现良好，更要具备良好的泛化能力。随着新数据的积累和业务需求的变化，需要定期重新训练模型，调整