【求组队】求大神，主要想熟悉下流程，顺便互相学习学习。

面对机器学习项目，从数据探索到选择合适的模型是一个循序渐进的过程。既然您已经完成了数据的初步探索，接下来可以按照以下步骤来规划您的机器学习实验：

1. 问题定义：首先明确您想要解决的具体问题是什么，是分类、回归、聚类还是其他更复杂的问题？这将直接影响到后续模型的选择。

2. 特征工程：这是机器学习中非常关键的一步。基于对数据的理解，您可以创建新的特征、转换现有特征或选择最有影响力的特征。阿里云提供了DataWorks和PAI Studio等工具，可以帮助您高效地进行数据清洗、特征选择和特征工程。

3. 模型选择：

   • 对于分类问题，可以尝试逻辑回归、支持向量机、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）以及神经网络（如深度学习模型）。
   • 对于回归问题，线性回归、岭回归、Lasso回归、支持向量回归、随机森林回归和神经网络也是常用的选择。
   • 对于聚类问题，K-means、DBSCAN等无监督学习算法较为常见。
   • 对于序列预测或文本分析，可以考虑使用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或Transformer架构的模型。

4. 模型训练与调优：阿里云的机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence）提供了一站式的服务，支持多种模型的快速训练和自动调参功能。您可以通过PAI DSW（Data Science Workshop）进行交互式编程，或者使用PAI AutoLearning进行自动化模型训练和超参数优化。

5. 模型评估：确保使用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力，避免过拟合。常用的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等。

6. 部署与监控：一旦模型训练完成并经过充分验证，您可以利用阿里云的ModelScope或PAI-EAS服务将模型部署为在线服务，实现模型的实时预测。同时，持续监控模型性能，根据实际应用效果进行迭代优化。

7. 社区与资源：虽然您提到论坛讨论较少涉及具体解决方案，但不妨尝试在阿里云开发者社区、GitHub、Kaggle等平台上寻找相关项目案例或开源代码，这些往往能提供宝贵的实践经验和思路启发。

记住，机器学习是一个迭代过程，不断试验、评估、调整是常态。希望这些建议能帮助您找到适合项目的解决方案！