4、机器学习中的数据处理与模型优化

机器学习中的数据处理与模型优化

1. 数据清理的重要性与方法

数据质量对机器学习系统的性能有着至关重要的影响。如果训练数据充满错误、异常值和噪声，系统将难以检测到潜在模式，从而影响性能。因此，花时间清理训练数据是很值得的，大多数数据科学家都会花费大量时间在这上面。以下是一些需要清理训练数据的情况及处理方法：
- 异常值处理 ：如果某些实例明显是异常值，可以直接丢弃它们，或者手动修正错误。
- 缺失特征处理 ：当某些实例缺少一些特征时，有以下几种处理方式：
- 完全忽略该属性。
- 忽略这些实例。
- 填充缺失值，例如使用中位数。
- 分别训练包含该特征和不包含该特征的模型。

2. 特征工程

“垃圾进，垃圾出”，训练数据需要包含足够的相关特征，且无关特征不能过多，系统才能有效学习。特征工程是机器学习项目成功的关键部分，包括以下步骤：
- 特征选择 ：从现有特征中选择最有用的特征进行训练。
- 特征提取 ：组合现有特征以生成更有用的特征，降维算法可以在此发挥作用。
- 创建新特征 ：通过收集新数据来创建新的特征。

3. 过拟合与欠拟合问题

3.1 过拟合

过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上泛化能力差。就像在国外遇到一个出租车司机宰客，就认为该国所有出租车司机都是小偷一样，这是过度泛化。复杂模型如深度神经网络可能会检测到数据中