本文系统阐述用Python进行回归分析的实操路径：以pandas/numpy完成数据清洗与特征构造，选用scikit-learn或statsmodels训练线性、正则化与GLM模型，结合交叉验证、MAE/RMSE/R²评估与残差诊断确保稳健性；通过Pipeline与版本管理构建自动化流程，并以API与容器方式部署到生产；在协作层面引入项目管理工具（如Jira、Azure DevOps），在研发闭环场景下可考虑PingCode配合模型卡与知识库强化可追溯与合规管理；文章同时给出工具对比与代码示例，强调MLOps与可解释性在2024之后的重要性。

本文系统回答了在Python中如何更改训练模型：通过算法替换与超参数调整、在scikit-learn中使用Pipeline与GridSearch插拔式切换、在PyTorch与TensorFlow中进行架构变更与迁移学习，以及围绕数据与特征的兼容策略、评估指标与A/B测试的实验设计，最后以MLflow、Weights & Biases与云端工具实现版本治理、部署与回滚。核心建议是以明确目标与风险评估为起点，通过模块化与配置化提升试错效率，并将协作与文档纳入流程，在项目系统如PingCode中统一管理需求与实验记录，确保模型更改可追踪、可复现、可落地。