10、机器学习算法与方法全面解析

机器学习算法与方法全面解析

1. 交叉验证方法

1.1 LOOCV的局限性

留一交叉验证（LOOCV）的主要缺点是计算成本高。所谓计算成本高，是指一个过程在执行时需要大量的计算时间和内存。

1.2 k折交叉验证

k折交叉验证在减轻LOOCV计算成本的同时，还能保持其在验证数据上对学习模型性能进行无偏估计的优点。其具体步骤如下：
1. 将数据集分成k个部分或折。例如，有一个包含20条记录的数据集，可将其分成四个部分。
2. 留出四个分割中的一个作为测试集，在其余分割上训练模型。重复此过程，直到所有分割都被用作测试集。
3. 报告整体误差指标。

需要注意的是，LOOCV是k = n时的特殊情况。

2. 模型性能提升方法

2.1 特征工程

在模型构建中，特征工程占据了大量时间。它是系统地检查数据集中每个特征，并研究其与目标的相关性的实践。通过特征工程，可以巧妙地组合一个或多个现有特征来引入新特征，这会影响模型的预测准确性，有时甚至是普通学习模型与竞赛获胜模型的区别所在。

2.2 集成方法

集成方法将较弱模型的输出组合起来，以产生性能更好的模型。主要的两类集成学习算法是：
- 提升（Boosting）
- 装袋（Bagging）

在实践中，像随机森林这样的集成方法在各种机器学习问题中表现出色，是机器学习竞赛中常用的算法。

2.3 超参数调优

在使用学习算法建模时，可以调整算法的某些配置，这些配置称为超参数。调优超参数是