我刚开始使用Python进行机器学习。我的编程背景是Fortran，所以你可以想象，Python是一个巨大的飞跃。我在化学领域工作，并且开始参与化学信息学（将数据科学技术应用于化学）。因此，Python广泛的机器学习库的应用非常重要。我的代码也需要高效。我已经编写了一个可以运行且看起来运作正常的代码。我想知道的是：
1 如何最好地改进它/使其更高效。
2 对我的代码中使用的其他方法有何建议，如果可能的话，请说明为什么其他方法可能更优越？
我通常处理连续数据和回归模型。
任何建议都将不胜感激，提前感谢您的帮助。
这段代码不需要翻译，保持原样回答：
您还可以对数据进行特征选择：
scikit-learn提供了一些特征选择技术，您可以使用它们来改善数据挖掘项目的某些方面
