建模流程

这里写的是无论接下来要学习什么样子的具体算法，机器学习的整体的建模流程总是不变的。 所以接下来是一个主线任务的学习。

主线任务

收集数据
    ↓
数据预处理（Data Preprocessing）
    ↓
特征工程（Feature Engineering）
    ↓
划分训练集/测试集
    ↓
选择模型
    ↓
训练模型（fit）
    ↓
预测（predict）
    ↓
评估（evaluate）

这里面其实有很多细节比较的，但是在这篇文章里不做赘述。主要写的就是建模流程。

本来想写一个距离的流程的，但是看来看去都不如去KNN第一个算法里能看到具体的流程。