sunmerain的博客

特征选择 看模型系数显著性。通过F检验给出各个特征的Ｆ值和Ｐ值，选出F值大、P值小的变量。 递归特征消除（ＲＦＥ）：反复构建模型，根据变量系数选择最好特征，然后再递归在剩余变量上重复该过程，直到遍历所有特征。特征被挑选出顺序就是特征重要性排序顺序。 稳定性选择:在不同特征子集、数据子集上运行算法，不断重复，最终汇总特征选择结果。统计，各个特征被认为是重要性特征的频率作为其...

大体流程如下 架构问题。关注蓝图 获取数据。 研究数据以获取灵感 准备数据以将底层模型暴露给机器学习算法 研究各种不同的模型，并列出最好的模型 微调模型，并将其组合成更好的解决方案 提出解决方案 监控，维护系统 ...

本文是对<Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering>一文的翻译+解读。看过我翻译文章的同学知道我翻译文章一般都不太老实，没有那么“忠于原著”，本篇也不例外，本篇对于原文的解读大概有三种形式： 原文翻译。对于作者本身阐述的比较好，而我也没什么可补充的部分，基本会原文翻译。 半翻译半解读。有的条目我觉得有些...