机器学习全流程，读取数据，探索性分析，可视化，预处理，特征工程，异常值处理。建模，模型对比，交叉验证，超参数搜索，模型评估，特征变量重要性。

首先对7791条客户数据，很好的学习机器学习的案例，流程很全面充足，自己换个数据也很方便套用。可以用于课程作业。

(本人专注Python数据分析，更多种类数据和代码详见主页)