数据预处理：

step1：查看数据，分析数据

step2: 检查数据

step3: 把数据样本里的 ？ 填充为该特征的众数

step4：数据转换，把字符串转换为 int

训练、测试：

step5：运用 sklearn 训练单个 model

step6：测试单个模型的准确度

step7：挑出比较好的模型进行融合

step8: 测试准确度

step9: 可视化每个特征对最终结果的影响程度

ste10: 只使用影响程度最大的几个特征，再次训练，测试

尝试提升准确度的过程：

step1: 挑出准确度较高的几个模型，进行融合

调参：

step2：微调单个模型的参数 (dt,knn,log = 9,7,1)

step3：调节融合模型的权重比例 (dt:knn:log = 23：3：0, 准确率： 0.8602051471039862)

一开始：log、knn、dt的准确度分别是：0.785,0.779,0.842,通过微调参数分别得到：0.8006,0.802,0.8573 的准确度

从单个模型的预测准确度来看，dt 的效果明显好于 log 和 knn，所以在模型融合时给 dt 分配较高的权重

step4：可视化出每个特征对最终结果的影响程度，挑出决定作用最大的几个特征

step5：微调单个模型的参数 (dt,knn,log = 9,13,1)

此时微调后的：log、knn、dt 的准确度分别是：0.803，0.8378，0.8497，log 有略微提升、knn 提升显著、dt 有一定下降

step6：调节融合模型的权重比例 （dt:knn:log = 7: 5：1，准确率：0.858731036177139）