PySpark MLlib 提供了许多用于机器学习的模块和算法。每个模块都针对特定类型的问题。结合我们要解决的问题，应该选择哪个模块？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
在深入分析之前，先对问题有基本了解！随后学习如何用统计和可视化方式检查数据集。
真实数据很少是干净且可直接分析的。本章将学习如何删除不必要的信息、处理缺失值，并为分析补充更多数据。
本章将学习如何创建可供机器学习模型学习的新特征。我们将介绍通过合并字段生成特征、从混乱的列中提取值，或对数据进行编码以获得更好效果。
本章将学习如何选择合适的模型类型，然后将数据应用于模型并进行评估。最后，我们将学习如何解释结果并保存模型以供后续使用。
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