昨天刷论坛看到有人问skada是啥玩意儿，正好手头项目要用，就顺手研究了下。结果发现这玩意儿上手还挺简单，折腾半小时就摸到门道了。赶紧把实践记录整理出来，大伙儿跟着步骤走准没错！
第一步：翻说明书认家门
打开官网直奔文档区，先搞清楚skada到底能干原来就是个数据分析的工具包，专门处理机器学习里的数据对齐问题。把文档里那些功能模块截图存了个文件夹，重点圈出两个玩意儿：DomainAdapter和Estimator，后面全靠它俩干活。
第二步：配环境踩坑记
掏出自个儿的旧笔记本，pip install scikit-adaptation直接开装。结果报错缺依赖，又折腾着装了numpy和scikit-learn。测试安装成没成功的时候贼实在：
import skadaprint(skada.__version__)
看到蹦出0.0.4这串数字才放心，差点以为要重装python解释器。
第三步：抄作业开卡车
在文档里扒拉了个现成代码段，准备用月亮数据集试水。代码贴到Jupyter里直接跑：
from * import make_moons_da
X, y, sample_domain = make_moons_da()
结果发现报维度错误，原来忘记导numpy了。补上import numpy as np后终于看到俩月亮形状的点阵图，当场笑出声。
第四步：改参数瞎折腾
看文档说适配器要调参数，把默认的mmd参数改成DAN的：
from skada import DAN
adapter = DAN(reg=1, layer_name="fc1")
跑完发现损失函数曲线抖得跟心电图似的，又把reg参数从1调到0.3才平缓。顺手把epochs从10改到50，看着进度条慢悠悠往前爬...
第五步：换数据真干活
拿手头快递单数据试刀：
- 源数据：去年双十二的物流记录
- 目标数据：今年618刚扒的订单
套用训练好的模型跑预测，准确率从原本58%飙到79%。虽然还是错了好几单，但比之前两眼一抹黑强多了！
整个过程最逗的是第三步，当时盯着报错信息看了五分钟才想起没导包。建议新手直接把我这五个步骤当模板套，比啃文档快多了。有啥问题评论区甩出来，看到必回！
