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数据拆分步骤，将之前生成或者上传的数据，按比例拆分为训练数据和测试数据，通过使用数据拆分组件完成
模型训练部分，会用到回归，分类或者聚类算法组件，这些组件接收一个csv的输入，输出训练完的模型，以项目中的XGBoost回归为例，首先要指定数据的字段，特征字段（features）以及标识字段（label），如下图：
其次再填写模型的一些参数（参数都有默认值），模型在指定完字段后，即可运行，如下图：
模型预测组件，有两个输入，第一个是数据，第二个就是训练好的模型，输出是预测的结果（CSV形式） 与模型训练组件类似，模型预测组件同样需要指定特征字段和标识字段，同样也可以调整资源使用
将预测的结果与实际结果可视化，形成曲线图，直观比较两者之间的差异。这一步用到了曲线图组件。