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一、确定特征：（收集训练数据）
1 > 数据探索：（为什么要进行数据探索呢：有助于选择 合适的 数据预处理方法 和 建模方法）
（1）数据质量分析
-- 缺失值
-- 异常值
（2）特征分布特性的分析
-- 统计量
-- 直方图
（3）特征之间相关性分析
2 > 数据预处理：
3 > 特征选择：
二、确定模型：（暂定确切的模型）
三、模型训练：（根据样本数据计算模型参数）
四、模型评估： （根据测试数据，评估模型的预测性能）
note：深度学习可学习 feature
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—–>确定特征—->数据探索——>数据质量分析——–> 缺失值：
1.统计含有缺失值的样本数目 及 缺失率
2.缺失值的处理：
1> 删除含有（一个或多个）缺失值的样本 (从 行 的角度考虑)
2> 删除缺失值太多的特征(从 列 的角度考虑)
3> 对缺失值进行插补
—— 均值mean(默认的方法)
—— 中位数median
—— 众数 most_frequent
—— 固定值插补 （根据背景知识用某些常量进行插补）
—— 最近邻插补 （寻找最相似的样本，用该样本对应的属性进行插补）
—— 回归方法 （用没有缺失的数据建立回归方程预测不完整的样本数据）
—— 插值法 （利用该变量已有数据 建立合适的插值函数 进行插补）
4> 不处理（有些框架可处理数据缺失的情况，如：xgboost）