19、机器学习与文本挖掘技术综合解析

机器学习与文本挖掘技术综合解析

在机器学习的实践中，我们会遇到各种影响模型准确性的问题，同时也有许多技术可以用于模型诊断、调优以及处理特定类型的数据，如物联网数据和文本数据。下面将详细介绍相关内容。

模型诊断与调优

在模型构建过程中，存在一些常见问题会阻碍模型的准确性，比如未选择创建类别的最佳概率截断点、方差和偏差问题等。针对这些问题，有多种模型调优技术可供使用：
- Bagging ：通过对数据集进行多次采样，训练多个模型并进行综合，以降低方差。
- Boosting ：迭代地训练模型，重点关注之前模型预测错误的样本，逐步提高模型性能。
- Ensemble Voting ：结合多个模型的预测结果，通过投票的方式确定最终结果。
- Grid Search/Random Search ：在超参数空间中进行搜索，寻找最优的超参数组合。
- Bayesian Optimization ：利用贝叶斯定理，根据已有的超参数评估结果，智能地选择下一组超参数进行评估。

此外，对于物联网数据，还可以采用小波变换等降噪技术。以下是一个简单的传感器数据降噪代码示例：

y = new_wp.reconstruct(update=False)[:len(x)]
df[column] = y
return df
# denoise the sensor data
df_denoised