在模型选定后，一般还需进行模型的参数调优工作，介绍两种模型调优的基本方式：网格搜索寻优（Grid Search CV）和随机搜索寻优（Randomized Search CV）

模型选择，又称超参数选择，目的是确定模型使用的超参数具体的过程：首先在训练集和验证集上对多种模型选择（超参数选择）进行验证，选出平均误差最小的模型（超参数）。选出合适的模型（超参数）后，可以把训练集和验证集合并起来，重新把模型训练一遍，得到最终模型，然后再用测试集测试其泛化能力。

本文详细介绍了线性回归的基本原理和过程，展现了线性回归模型的scikit-learn实现，包括：普通线性回归、基于 L1 正则化的Lasso回归、基于 L2 正则化的岭回归、基于 L1 和 L2 正则化融合的ElasticNet回归四种，从结果看ElasticNet回归模型的性能最优不足的一点，模型的参数是随意取值的，由于没有做模型优化，所以四种模型的预测准确率都不是特别高，而且四种模型的区分度也

模型选择，又称超参数选择，目的是确定模型使用的超参数具体的过程：首先在训练集和验证集上对多种模型选择（超参数选择）进行验证，选出平均误差最小的模型（超参数）。选出合适的模型（超参数）后，可以把训练集和验证集合并起来，重新把模型训练一遍，得到最终模型，然后再用测试集测试其泛化能力。

机器学习是概率论、线性代数、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域交叉的学科传统编程模式：规则+数据——>传统编程——>答案机器学习模式：数据+答案——>机器学习——>规则机器学习特点：以计算机为工具平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心研究包括：（1）机器学习方法：旨在开发新的学习方法（2）机器学习理论：旨在探求机器学习的有效性和效率（3）机器学习应用：主要考虑机器学习模型应用到实际中去，解

K-Means 算法是一种无监督的聚类算法，其核心思想是：对于给定的样本集，按照样本点之间的距离大小，将样本集划分为K个簇，并让簇内的点尽量紧凑，簇间的点尽量分开算法流程图如下：K-Means算法流程如图，以为例：我们需要将图(a) 中的样本点划分为两类，则K-means聚类过程如下：第 1 步：从M个数据对象中任意选择2个对象作为初始聚类中心，如图(b) 所示。

一个完整的数据挖掘项目流程主要包含六大部分，分别是商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、方案实施，如图所示数据挖掘项目流程。

本文详细介绍了线性回归的基本原理和过程，展现了线性回归模型的scikit-learn实现，包括：普通线性回归、基于 L1 正则化的Lasso回归、基于 L2 正则化的岭回归、基于 L1 和 L2 正则化融合的ElasticNet回归四种，从结果看ElasticNet回归模型的性能最优不足的一点，模型的参数是随意取值的，由于没有做模型优化，所以四种模型的预测准确率都不是特别高，而且四种模型的区分度也

一个完整的数据挖掘项目流程主要包含六大部分，分别是商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、方案实施，如图所示数据挖掘项目流程。