提供一个标准的ML模型训练流程，包括数据清洗、特征工程、模型选择与训练、评估等环节。
标准的机器学习模型训练流程如下：1.目标定义：首先，您需要定义您的机器学习模型的目标。在这个阶段，您需要明确模型要解决的问题以及模型需要达到的最终目标。2.数据收集：收集已经处理好的数据或者原始的数据集，以便后续建立和训练模型。3.数据清洗：在这个阶段，您需要对数据进行预处理以减少数据中的错误、重复和缺失值。这是一个重要的步骤，因为它将影响后续的特征选择和模型训练。4.特征工程：进行特征选择和特征提取，获得可供训练的特征。这个步骤也是一个关键步骤，因为它将影响模型的性能。您可以使用多种技术来进行特征工程，如PCA，LDA，特征缩放等。5.数据划分：根据数据的数量，您可以将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用