本文将深入探讨机器学习的第六步，介绍机器学习中的特征工程和模型调参两个重要部分。
一、特征工程
特征工程是指通过对原始数据进行处理和转换，提取出适合机器学习模型使用的特征。在特征工程中，我们需要对数据进行清洗、缺失值填充、特征选择、特征变换等操作，以提高模型的准确性和泛化能力。
二、模型调参
模型调参是指通过对模型的参数进行优化，提高模型的性能。在模型调参中，我们需要对模型的超参数进行调整，如学习率、正则化参数、神经网络层数等。同时，我们也需要对模型进行交叉验证，以避免过拟合和欠拟合。
特征工程和模型调参是机器学习中非常重要的两个部分，它们直接影响到模型的性能和泛化能力。在实际应用中，我们需要不断地探索和优化特征工程和模型调参的方法，以提高机器学习的效果和应用价值。
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