16、机器学习模型诊断与调优指南

机器学习模型诊断与调优指南

1. 机器学习基础回顾

在机器学习中，我们运用了多种技术和模型来处理不同类型的问题。例如，主成分分析（PCA）可用于降低数据维度，提高计算效率。以下是一个使用PCA对鸢尾花数据集进行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()
X = iris.data
Y = iris.target

fig = plt.figure(1, figsize=(8, 6))
ax = Axes3D(fig, elev=-150, azim=110)
X_reduced = PCA(n_components=3).fit_transform(iris.data)
ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], X_reduced[:, 2], c=Y, 
cmap=plt.cm.Paired)
ax.set_title("First three PCA directions")
ax.set_xlabel("1st eigenvector")
ax.w_xaxis.set_ticklabels([])
ax.set_ylabel("2nd eigenvector")
ax.w_yaxis.set_ticklabels([])
ax.set_zlabel("3rd eigenv