15、提升机器学习模型性能的方法与策略

提升机器学习模型性能的方法与策略

在机器学习领域，要让算法更好地工作，就如同辩论俱乐部的成员一样，需要收集事实性且重要的数据，并从多个角度论证不同观点。通过收集重要或相关的数据输入模型，并尝试不同方法解决同一问题，我们能迭代找到最佳模型组合。下面将详细探讨提升模型性能的几种关键方法。

挑选优质数据

挑选优质数据的目标是找到最紧凑、最简单且能支持待解决问题的数据。通常有两种改进数据的方法：特征选择和特征转换算法。

选择优质数据的动机在于，机器学习方法更适合与数据高度相关的低维数据。数据维度过多可能导致过拟合、纠缠或追踪不准确等问题，所以找到最佳映射数据集至关重要。

特征选择

以测量天气数据为例，我们想根据“Matt的咖啡消费量”、“冰淇淋消费量”和“季节”这三个变量来预测温度。以下是西雅图的天气数据：
| 平均温度 (°F) | Matt的咖啡消费量 (杯) | 冰淇淋消费量 (勺) | 月份 |
| — | — | — | — |
| 47 | 4.1 | 2 | 1月 |
| 50 | 4 | 2 | 2月 |
| 54 | 4 | 3 | 3月 |
| 58 | 4 | 3 | 4月 |
| 65 | 4 | 3 | 5月 |
| 70 | 4 | 3 | 6月 |
| 76 | 4 | 4 | 7月 |
| 76 | 4 | 4 | 8月 |
| 71 | 4 | 4 | 9月 |
| 60 | 4 | 3 | 10月 |
| 51 | 4 | 2 | 11月 |
| 46 | 4.1 | 2