11、机器学习模型性能提升与可解释性探索

机器学习模型性能提升与可解释性探索

在机器学习领域，提升模型性能和增强模型可解释性是两个关键的研究方向。下面将详细介绍相关的技术和方法。

提升机器学习模型性能

在处理大规模数据集时，数据的质量和相关性对模型性能有着重要影响。可以通过排除低置信度数据，并在高置信度部分数据上微调模型，来减少对生成更多高质量数据的需求。

正则化提升模型泛化能力

高模型复杂度可能导致过拟合，而正则化是控制模型复杂度、减少影响模型泛化能力特征影响的有效方法。在训练过程中，会在损失函数中考虑一个正则化或惩罚项。以下是常见的正则化方法：
| 方法 | 正则化项 | 参数 |
| — | — | — |
| L2 正则化 | ( \Omega(W) = \lambda \sum_{j=1}^{p} w_{j}^{2} ) | ( \lambda )：决定正则化强度的正则化参数 |
| L1 正则化 | ( \Omega(W) = \lambda \sum_{j=1}^{p} \vert w_{p} \vert ) | ( \lambda )：同 L2 正则化 |
| L2 和 L1 | ( \Omega(W) = \lambda ( \frac{1 - \alpha}{2} \sum_{j=1}^{p} w_{j}^{2} + \alpha \sum_{j=1}^{p} \vert w_{j} \vert ) ) | ( \lambda )：同 L1 和 L2 正则化；( \alpha )：确定 L1 与 L2 在正则化过程中影响的参数 |

L1 正则化的参数约束区域的角点会导致一些参数被消除，即相关权重变为零；而 L