构建回归预测模型的关键是数据准备、特征处理、模型选择和评估四环节。需检查缺失值与异常值，编码类别变量并缩放数值特征，从线性模型起步逐步尝试复杂模型，用交叉验证评估并诊断残差与特征重要性。
用Python构建回归预测模型不难，关键在数据准备、特征处理、模型选择和评估这四个环节。跳过任意一步，结果都可能偏差很大。
回归模型对异常值和缺失值敏感。先用pandas读入数据，检查是否有空值、重复行或明显离群点。
类别型变量要转成数值（如one-hot或target encoding），数值型特征建议标准化（尤其当算法含距离计算，如KNN或SVM）。
从简单线性模型起步，再逐步试更复杂模型。别一上来就上XGBoost——容易过拟合且难解释。
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不能只看R²。重点看残差图、MAE、RMSE，以及在业务场景中是否可接受。
基本上就这些。模型不是越复杂越好，而是越合适越稳。多花时间理解数据，比调十轮超参更有效。
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