机器学习基本流程包含哪些？

机器学习基本流程是让模型从原始数据走向可用预测的标准工作流，构成上包括数据预处理、模型学习、模型评估与新样本预测四步，其中预处理完成特征处理、幅度缩放、维度约减与采样并划分训练集和测试集，解决的是从杂乱数据到稳定模型的全流程衔接问题，并不解决数据缺失与标注错误造成的偏差。

数据预处理：输入（未处理的数据 + 标签）→处理过程（特征处理+幅度缩放、特征选择、维度约减、采样）→输出（测试集 + 训练集）。

模型学习：模型选择、交叉验证、结果评估、超参选择。

模型评估：了解模型对于数据集测试的得分。

新样本预测：预测测试集。

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