human: 解释机器学习工作流程的不同阶段。
 bot: 机器学习工作流程的不同阶段包括问题定义、数据收集和预处理、特征工程、模型选择和训练、模型评估和调优等。在问题定义阶段，我们需要明确问题的目标和需求，并确定适用的机器学习方法。在数据收集和预处理阶段，我们会收集和清洗与问题相关的数据，并进行数据预处理，以便后续的分析和建模。特征工程阶段是为了提取和选择最具代表性的特征，以便模型能够更好地学习和预测。在模型选择和训练阶段，我们会选择适合问题的模型，并使用训练数据对模型进行训练。模型评估和调优阶段是为了评估模型的性能，并对模型进行调整和优化，以提高其预测准确性和泛化能力。