19、机器学习与文本挖掘技术全解析

机器学习与文本挖掘技术全解析

1. 模型诊断与调优

在机器学习过程中，模型的准确性会受到多种常见问题的影响。比如，在创建类别时未选择最优的概率截断点，以及方差和偏差问题。为了提升模型性能，有多种调优技术可供使用，像装袋（Bagging）、提升（Boosting）、集成投票（Ensemble Voting），还有用于超参数调优的网格搜索/随机搜索以及贝叶斯优化技术等。

同时，对于物联网数据，也有降噪技术。以下是一段对传感器数据进行降噪处理的代码示例：

y = new_wp.reconstruct(update=False)[:len(x)]
df[column] = y
return df
# denoise the sensor data
df_denoised = wp_denoise(df.iloc[:,3:4])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
plt.figure(1)
ax1 = plt.subplot(221)
df['4030CFDC'].plot(ax=ax1, figsize=(8, 8), title='Signal with noise')
ax2 = plt.subplot(222)
df_denoised['4030CFDC'].plot(ax=ax2, figsize=(8, 8), title='Signal without noise')
plt.tight_layout()

以下是一些用于模型调优和数据处理的额外资源表格：
| 名称 | 网页地址 | GitHub 仓库 |
| —