北京时间5月7日，备受瞩目的2024-25赛季NBA东部半决赛G2，将在次日早晨7点激战打响，对阵双方为凯尔特人与尼克斯。这场比赛无疑是本赛季的焦点之一，引发了无数球迷的关注与期待。

在比赛前夕，凯尔特人队的主教练表达了对比赛的严谨态度。他表示，明天的比赛要从最基础的东西做起。主帅马祖拉深入剖析了之前的失利原因，他指出，在之前的比赛中，对手布里奇斯和阿奴诺比精准地抓住了空位投篮机会，并在转换进攻中找到了得分点，这让他们在某些擅长的地方被对手打穿。

马祖拉进一步强调，季后赛主场加时输球后，容易倾向于过度分析问题，列出许多需要改进的地方。然而，他强调，最难做到的往往是最简单的事。他坚信，要从最基本的技术、战术和心态做起，回归到篮球的本质。只有这样，才能在下一场的比赛中找到突破口，迎回胜利。

他的话语中透露出的是对比赛的尊重和对细节的追求。凯尔特人队上下一心，坚信只要从基本功做起，从细节抓起，必定能在第二天的比赛中找回状态，一展球队的风采。对于明日早上的这场较量，他们充满了期待和信心。...祝贺你们完成了训练集、验证集、测试集的划分和特征工程的流程！请问下一步该做什么？

下一步通常是对模型进行选择和训练。在机器学习中，选择合适的模型是至关重要的。在开始训练之前，你可能需要考虑以下几个步骤：

1. **模型选择**：根据问题的性质和数据的特性选择合适的模型。例如，对于分类问题，你可能选择逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）或神经网络等。对于回归问题，线性回归、决策树回归等模型可能是更好的选择。

2. **参数调优**：一旦选择了模型，你需要调整模型的参数以优化其性能。这通常通过交叉验证（如K折交叉验证）来完成，以找到最佳的参数组合。

3. **训练模型**：使用训练集对选定的模型进行训练。在这个阶段，你将使用选定的参数来调整模型的权重和偏差。

4. **评估模型**：在验证集上评估模型的性能。通过计算准确率、召回率、F1分数等指标来评估模型的性能。此外，你还可以使用其他指标如AUC-ROC、MSE等来评估模型的性能。

5. **调整与优化**：根据评估结果调整模型或参数以改进性能。如果发现模型在验证集上的性能不佳，你可能需要尝试不同的模型、调整参数或进行特征选择等操作来优化模型。

6. **测试集测试**：最后，使用独立的测试集来测试模型的泛化能力。这将为你提供关于模型在未见数据上的性能的客观评估。

以上步骤是机器学习工作流程中的一部分。完成这些步骤后，你就可以得到一个训练好的模型，并可以使用它来对新数据进行预测或分类了。请根据你的具体任务和数据进行相应的操作和调整。祝你在机器学习的旅程中取得成功！

以上是机器学习的一般流程的简要概述，针对你提到的具体步骤如有问题或需要更详细的解释，请随时提问。