机器学习模型开发的要点主要包括以下几个方面：

1、数据准备

机器学习模型需要训练数据来进行学习，因此数据准备是模型开发的重要一环。需要收集足够多、有代表性的数据，并进行清洗、预处理和特征工程等操作，以确保数据的质量和可用性。

2、特征选择

选择合适的特征对于机器学习模型的性能至关重要。需要根据具体问题和数据特点，选择能够反映问题本质的特征，并尽可能地减少冗余和无关特征的影响。

3、模型选择

不同的机器学习模型适用于不同的问题和数据特点，因此需要根据具体问题选择合适的模型。同时，还需要考虑模型的复杂度、泛化能力和计算效率等因素。

4、参数调优

机器学习模型的参数对其性能有很大影响，因此需要进行参数调优以提高模型性能。可以通过交叉验证、网格搜索等方法来寻找最佳参数组合。

5、模型评估

在模型训练完成后，需要对模型进行评估以了解其性能。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等，需要根据具体问题和数据特点选择合适的评估指标。

总之，机器学习模型开发需要综合考虑数据、特征、模型、参数和评估等方面，以提高模型的性能和泛化能力。