本文将通过一个简单案例（根据水果外观特征判断是否为橘子），逐步拆解机器学习项目的完整流程，帮助读者掌握从数据收集到模型部署的全流程方法论。
通常，一个完整的机器学习项目可以分为以下几个步骤：
• 数据收集 – 获取训练模型所需的数据
• 数据预处理 – 清洗并整理数据，使其适合模型使用
• 特征工程 – 提取和选择有用的特征作为模型输入
• 模型选择 – 确定要使用的机器学习算法或模型类型
• 模型训练 – 用已有的数据让模型学习参数
• 模型评估 – 检测模型在未见过的数据上的效果，调整优化
• 模型部署 – 将训练好的模型投入实际使用，进行预测