要的信息，去除冗余或无用的特征，以帮助模型更高效地学习。
第四步：选择魔法炼金阵 —— 模型选择
艾莉需要用魔法炼金阵来炼制宝石。魔法学院里有许多种炼金阵，每一种都有不同的特点：
基础炼金阵：简单但可靠，适合处理常见矿石。
复杂炼金阵：功能强大，适合处理奇特的矿石，但需要更多的魔力。
自动炼金阵：它可以根据矿石的特性自动调整炼制方法。
比喻： 这就像在机器学习中选择合适的模型。根据数据的特点和任务的需求，可以选择简单的线性回归、决策树、支持向量机，或者复杂的神经网络。
第五步：调整魔法阵的符文 —— 模型训练
艾莉选择了一座适合的炼金阵，并开始施法。她需要不断调整魔法阵上的符文，让炼金阵的力量更加稳定。
每次炼制失败后，艾莉都会根据炼出的矿石形状、色泽等特征，调整符文的排列方式。经过数百次尝试，她终于炼出了第一颗璀璨的宝石。
比喻： 这就像训练机器学习模型。在训练过程中，模型会通过算法不断调整内部的参数（如权重和偏置），以尽可能减少预测错误。
第六步：验证魔法阵的可靠性 —— 模型验证
在成功炼制出宝石后，艾莉决定测试一下炼金阵的可靠性。她拿出一批从未见过的矿石，让炼金阵判断这些矿石是否能炼成宝石。
如果炼金阵准确识别出宝石，说明它的魔法符文调整得很好。
如果判断错误，艾莉会进一步调整符文，直到炼金阵变得更加可靠。
比喻： 这就像在机器学习中进行模型验证和测试。使用一部分数据（测试集）来检验模型的表现，确保它不仅对训练数据有效，还能对新数据作出准确判断。
第七步：实际应用 —— 模型部署
经过层层考验，艾莉的炼金术技艺终于成熟了。村民们开始把各种矿石送到她的炼金阵前，让她帮助判断哪些矿石值得炼制。
比喻： 这就像机器学习模型的部署。训练好的模型会被应用到实际场景中，比如：
银行使用模型检测信用卡欺诈。