第一次机器学习分析
Statground学习方案：避免数据泄漏，先评估基准模型。
开始前须知: 需要Python、pandas和基础统计知识。
目标与基准
确定预测目标和基准，在预处理前划分训练集与测试集。
6 小时查找相关课程 →安全的Pipeline
在Pipeline中处理缺失值与缩放，建立线性基准模型。
6 小时查找相关课程 →统一标准比较
固定评价指标，通过交叉验证比较两个模型。
6 小时查找相关课程 →最终评估与报告
最后仅评估一次预留测试集，完成误差分析与模型报告。
6 小时查找相关课程 →
时间是包含练习的建议学习安排，不是课程视频时长。
参考资料
