1、收集所需的训练数据集，包含要预测的特征变量和对应的目标变量。2、对收集到的数据进行清洗和预处理操作，包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等。3、根据熵权法确定的权重选择对预测目标最具相关性的特征变量，将选择的特征变量用于模型训练。4、根据选择的特征变量和目标变量使用机器学习算法或统计模型进行训。5、使用预留的测试数据集对模型进行评估，比较预测结果和真实值之间的误差或准确率。6、经过模型训练和评估后可以使用新的数据样本输入到模型中进行预测，根据模型的输出结果来预测目标变量的数值或分类结果。