机器学习仿真应该如何调优？这里有三大改进策略

有数据。

特点必需

添加越来越多特点这不只不过好的。去除不具体和杂乱的特点最大限度减少建模操练时长并越来越较高建模效率。scikit-learn 中所有多种特点必需方法有可以用来去除不具体的特点。

写入统计有数据外泄（data leakage）特点

正如上文提到的，一种桥段是建模的效率「相当好」。但是在调遣建模并在原材料中所使用这些建模时，效率时会变得不太好。造成这个诱因的诱因或许是「统计有数据外泄」，这是建模操练的一个常用诡计。统计有数据外泄是指使用一些发生在远距离数据类型便的特点，并包含远距离数据类型的数据。然而现实生活中所的得出推论不时会有那些统计有数据外泄特点。

例如希望得出推论应用程序有否时会打开电邮，特点或许就包括应用程序有否点击了电邮。建模一旦看到应用程序点击了它，那么就得出推论应用程序 100% 时会打开它。然而在现实生活中所，我们无法真的有否有人在打开电邮先前无法点击它。

我们可以使用 SHAP 值 debug 统计有数据外泄诱因，用 SHAP 库绘出图表可以揭示出不良影响最大的特点以及它们如何定向不良影响建模的编码器。如石榴特点与远距离数据类型较高度具体并且权重相当较高，那么它们或许是统计有数据外泄特点，我们可以将它们从操练统计有数据中所写入。

越来越多统计有数据

利用越来越多操练统计有数据是越来越较高建模效率一种引人注意而有效性的方法有。越来越多的操练统计有数据尽可能让建模寻觅越来越多见解，并获极低的准确率。

那么，什么时候该中断调优了？

你必需真的如何开始，也必需真的在何时中断，很多时候怎样仍要越来越多是一个不足以说道的诱因。建模的强化仿佛是无限的，无法终点：总时会有原先点子产生原先统计有数据、建立原先基本功能或插值的原先优化。首先，最低限度的新标准是建模效率至少应比不上终端测试方法有。一旦保证了最低新标准，我们应引入不限报表来改良建模并判断何时中断：

想法所有改良建模的思路。 将建模效率与你必须实验者的其他一些测试方法有同步进行比较，以实验者建模有否有本质。 在同步进行了几轮建模优化后，评量一下继续重写和效率强化百分点二者之间的优点。 如石榴建模表现良好，并且在想法了一些点子后几乎无法继续改良，请将建模调遣到原材料处理过程中所并测量实际效率。 如石榴真实前提条件下的效率和测试环境中所近似于，那你的建模就算可以用了。如石榴原材料效率比操练中所的效率差，则说明操练中所依赖于一些诱因，这或许是因为过也就是说或者统计有数据外泄。这意味着还必需重原先优化建模。

推论

建模调优是一个漫长而复杂的处理过程，包含建模的重原先操练、原先点子的试验、功效评量和测试方法有对比。通过本文介绍的思路，借此你可以将自己的建模技术强化到极低的水平。

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