使用Python和Scikit-learn库进行机器学习实战，涵盖数据加载、预处理、特征工程、模型训练与评估的完整流程。以鸢尾花数据集为例，首先加载数据并进行必要的预处理。接着，进行特征选择与工程，为支持向量机（SVM）模型的训练做准备。通过交叉验证等方法对模型进行评估，并根据结果进行调优。此流程适用于具有一定Python编程和机器学习基础的研发人员与学生，旨在加深对机器学习项目流程的理解，提升模型训练与调优能力。学习过程中，结合代码实践可以更好地掌握Scikit-learn库的使用技巧及机器学习的核心技能。