一个清理过的数据集包含的特征，其量级差异可能达到几个数量级。为了在生产环境中最大化预测准确性，在建模之前应遵循哪个步骤序列？

正确的步骤是先将数据集拆分为训练集、验证集和测试集，然后对训练集进行重新缩放，并将训练集计算出的缩放参数应用于验证集和测试集。这样做可以防止数据泄露，因为验证集和测试集在模型训练过程中是不可见的。如果先对整个数据集进行缩放，或者对每个子集独立缩放，那么验证集和测试集的信息就会通过缩放参数“泄露”到训练过程中，导致模型在未知数据上的泛化能力下降，预测准确性降低。随机抽样不是处理特征量级差异的方法。