在进行机器学习时，有几个关键方面需要注意：

数据方面

训练数据量：需要大量数据才能让大多数机器学习算法正常工作，复杂问题如图像或语音识别可能需要数百万样本。

数据分布情况：训练数据需要具有代表性，样本太小可能导致样本噪声，样本偏差，即使样本量很大也可能没有代表性。

数据质量：数据中的错误、异常值和噪声太多会降低系统检测潜在规律的能力，从而降低性能。

特征工程：有效的学习需要足够的相关特征和少量非相关特征。特征工程包括特征选择、特征提取和创建新特征。

数据不平衡问题

在分类问题中，数据集的正负样本比例不平衡会导致模型学习错误的内容。可以通过增加正样本数量、减少负样本数量或调整损失函数来解决。

异常值处理

异常值会影响模型的性能，需要根据算法特性选择合适的处理方式，如直接丢弃或使用特定算法进行鲁棒性训练。

过拟合问题

过拟合是由于训练数据太少、模型太复杂或训练数据中存在噪声点导致的。可以通过增加数据量、简化模型、正则化等方法来缓解。

特征预处理

输入数据必须是数值类型，对于类别型数据需要进行转换，如one hot编码或标签编码。

时间序列数据的交叉验证

时间序列数据不能使用一般的k折交叉验证或留一法，需要采用前向链式策略等特殊方法。

结果的可解释性

除了追求模型的复杂度和性能指标，还应关注模型结果的可解释性和实际应用价值。

诚实报告结果

在撰写论文时，要诚实地报告实验结果，包括成功和失败的案例，而不是只选择性地报告正面结果。

选择合适的工具和库

可以选择如Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch等开源机器学习库来简化实现过程。

数据来源和尽职调查

确保数据来自可靠的来源并以可靠的方式收集，避免使用可能存在偏差的数据集。

通过注意以上这些方面，可以显著提高机器学习模型的性能和可靠性。