11、机器学习模型性能提升与可解释性技术

机器学习模型性能提升与可解释性技术

一、提升机器学习模型性能

1.1 数据处理策略

在处理包含不同标签置信度的大型数据集时，可排除极低置信度的数据，然后在高置信度部分对模型进行微调。这种方法有助于减少对生成更多高质量数据的需求，但如果可能，拥有更多高质量且高度相关的数据仍是更优选择。

1.2 正则化技术

1.2.1 正则化原理

高模型复杂度可能导致过拟合，控制模型复杂度并减少影响模型泛化能力的特征的影响的一种方法是正则化。在正则化过程中，我们在训练过程中要优化的损失函数中考虑一个正则化或惩罚项。以线性建模的简单情况为例，在优化过程中，正则化可以如下添加到损失函数中：
其中第一项是损失，$Ω(W)$ 是作为模型权重或参数 $W$ 的函数的正则化项。正则化可用于不同的机器学习方法，如支持向量机（SVMs）或LightGBM。

1.2.2 常见正则化方法

方法	正则化项	参数
L2 正则化	$Ω(W) = λ\sum_{j=1}^{p} w_{j}^{2}$	$λ$：确定正则化强度的正则化参数
L1 正则化	$Ω(W) = λ\sum_{j=1}^{p} \vert w_{p} \vert$	$λ$：与 L2