🌟 在机器学习（ML）的世界里，掌握一些小技巧可以让你事半功倍！首先，数据清洗是关键。脏数据会让模型跑偏，所以记得用`pandas`检查缺失值和异常点，比如`df.isnull().sum()`能快速定位问题所在。💡
其次，特征工程是提升模型表现的秘密武器。尝试创建新的特征，或者对现有特征进行归一化处理，比如使用`StandardScaler`，这样能让算法更高效地学习。🎯
超参数调优也很重要！网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）都是不错的选择，但别忘了结合实际场景灵活调整。🚀
最后，不要忽视模型评估的重要性。准确率虽好，但别忘了结合召回率、F1分数等指标全面考量。交叉验证更是必不可少，它能帮你更好地判断模型的泛化能力。💪
不断实践这些技巧，你也能成为ML高手！💪
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