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，我们先简单回顾一下之前学习的机器学习基础内容。数据质量对于构建高效的机器学习系统至关重要，我们学习了不同类型的数据、常用的探索性数据分析（EDA）技术来理解数据质量，以及用于填补数据缺口的基本预处理技术。

在监督学习方面，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，并且这些方法也有用于回归的相关函数。另外，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。

在无监督学习中，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）则可将高维数据降为低维，以实现高效计算。例如以下代码展示了如何使用PCA对鸢尾花数据集进行降维并可视化：

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()
Y = iris.target
fig = plt.figure(1, figsize=(4, 3))
ax = Axes3D(fig, elev=-150, azim=110)
X_reduced = PCA(n_components=3).fit_transform(iris.data)
ax.scatter(X_reduced[:, 0],