根据模型的评估结果，我们可以选择表现最好的模型，并根据实际需求（如准确率、解释性、计算效率等）来决定最终的模型。同时，根据模型的性能，可能需要进一步优化特征工程或尝试其他模型。最后，将模型部署到生产环境中，以便在实际应用中使用。# 选择最佳模型else:# 保存模型在这个项目实战案例中，我们通过数据探索、特征工程、模型训练与优化、模型评估与验证，最终选择了一个适合实际应用的机器学习模型。这个过程展示了Scikit-Learn在实际项目中的应用，以及如何利用其功能来提高模型性能。
