16、机器学习模型诊断与调优全解析

机器学习模型诊断与调优全解析

1. 机器学习基础回顾

在深入模型诊断与调优之前，先简单回顾一下机器学习的基础概念和技术。数据质量是构建高效机器学习系统的重要方面，我们需要了解不同类型的数据、常用的探索性数据分析（EDA）技术来评估数据质量，以及基本的预处理技术来填补数据缺口。

监督学习模型，如线性和非线性回归技术，可用于建模模式以预测连续数值数据类型。而逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和 k 近邻（kNN）则适用于解决分类问题（也有回归相关的函数可用）。此外，自回归积分滑动平均模型（ARIMA）是时间序列预测的关键模型之一。

无监督学习技术中，k - 均值和层次聚类可用于对相似项目进行分组，主成分分析（PCA）则可将高维数据降维，以实现高效计算。以下是一个 PCA 降维并可视化的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig, elev=-150, azim=110)
X_reduced = PCA(n_components=3).fit_transform(iris.data)
Y = iris.target
ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], X_reduced[:, 2