在该项目中我选择了商品销售预测作为项目主题，在深入了解了机器学习的实际应用，并提升了解决实际问题的能力。 实施步骤 1.数据收集与清洗：使用公开可用的销售数据集，进行数据清洗，处理缺失值和异常值。 2.特征工程：提取与销售额相关的特征，进行数据标准化和归一化处理。 3.模型选择：尝试多种回归模型，如线性回归、决策树回归和随机森林回归，并比较它们的性能。 4.模型训练与评估：将数据集划分为训练集和测试集，训练模型并评估其在测试集上的性能。 5.调优和优化：使用交叉验证技术进行模型调优，尝试调整超参数以提高模型的泛化能力。 6.可视化与解释：利用 Matplotlib和 Seaborn 等工具，对模型的预测结果进行可视化，并解释模型的决策原理。 7，项目文档编写：撰写项目文档，包括数据处理步骤、模型选择和性能评估等内容，以便他人理解项目流程。