主要观点：

• CI/CD 管道的速度和可靠性直接影响开发者速度和发布质量，部署持续时间因多种因素而差异大，可通过构建机器学习回归模型预测部署时间。
• 预测部署时间可改善发布计划、识别延迟瓶颈等，自定义 ML 解决方案比静态基准测试更有优势。
• 介绍了用于建模的关键 CI/CD 数据特征，包括管道元数据、代码属性等。
• 详细阐述了 ML 回归工作流程，包括数据摄取和预处理、单变量和多变量分析、数据质量检查、处理缺失和偏斜数据、异常值检测和去除、特征工程、训练/测试分割、模型训练和验证评估等。
• 列举了在实时中的使用案例，如左移策略启用、引入新工具或阶段、热修复加速等。

关键信息：

• 多种回归模型测试，最终选择 XGBoost 因其在性能、可解释性和速度间的最佳平衡。
• 关键数据特征包含管道元数据、代码属性等多类。
• 各步骤在模型构建中的作用及相关代码示例，如数据处理、特征工程等。
• 实时使用案例中各策略及示例，如左移策略中开发者根据预测调整新阶段等。

重要细节：

• 数据处理中对时间特征的提取，如将 timestamp 转换为 hour 和 weekday。
• 不同分析方法的应用，如单变量分析的直方图和多变量分析的相关性热图等。
• 数据质量检查中的缺失值处理、重复记录去除等。
• 模型训练和评估中的各种指标及示例结果，如 MAE、RMSE、R² Score 等。
• 实时使用案例中具体的策略和操作细节，如根据预测结果调整新工具运行时间等。