数据准备：收集大量与船期相关的数据，包括历史船期数据、船舶航行数据、气象数据、港口数据、货物数据等 。对数据进行清洗和预处理，去除异常值、填补缺失值，将数据转换为适合机器学习算法处理的格式 。例如，将文本形式的港口名称转换为数字编码，将时间数据进行标准化处理 。
特征工程：从原始数据中提取有价值的特征，如船舶类型、航速、载重、出发港口、目的港口、季节、气象条件等 。对特征进行筛选和优化，去除相关性低或对预测结果影响不大的特征，保留对船期预测有显著影响的特征 。例如，通过相关性分析，发现某些港口的潮汐数据与船期有较强的相关性，将其作为重要特征纳入模型 。
模型选择与训练：选择合适的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等 。根据数据特点和预测任务，调整模型参数，进行模型训练 。例如，使用随机森林算法时，调整树的数量、最大深度等参数，以提高模型的准确性和泛化能力 。在训练过程中，采用交叉验证等方法，评估模型的性能，避免过拟合和欠拟合 。
模型评估与优化：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算预测误差指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等 。根据评估结果，对模型进行优化，如调整模型参数、增加训练数据、改进特征工程等 。同时，定期更新模型，随着新数据的不断积累，重新训练模型，以适应海运环境的变化 。
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