初步接触要求时，从上图选自己数据所适用的方法，

首先看数据的样本是否 >50，小于则需要收集更多的数据

然后看问题适合分类、回归、聚类、降维中的哪一大类

Sklearn解决问题的一般步骤：

1.导入模块

2.建立数据集

3.选择合适模型，进行fit，选择-训练-预测

4.评价模型

保存模型：

  1.  from sklearn.externals import joblib #jbolib模块
  2.  
  3.  #保存Model(注:save文件夹要预先建立，否则会报错)
  4.  joblib.dump(clf, 'save/clf.pkl')
  5.  
  6.  #读取Model
  7.  clf3 = joblib.load('save/clf.pkl')
  8.  
  9.  #测试读取后的Model
  10.  print(clf3.predict(X[0:1]))

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