4推一般包含数据采集、数据预处理、特征提取和分类器构建四个部分。
数据采集是获取数据集的第一步，数据预处理是为了剔除数据中的噪声、重新采样或填补缺失值等，特征提取是从原始数据中提取出有用的特征，分类器构建是为了对新的数据进行分类。
在实际应用中，4推的各个部分的技术和方法都很重要。
数据采集需要考虑数据来源和数据质量，数据预处理需要根据具体情况选择适当的方法，特征提取需要根据数据的类型和应用场景选择不同的技术，分类器构建需要考虑准确率和计算效率等方面的因素。
同时，还需要注意特征选择、交叉验证和模型调参等方面的问题。
