基于机器学习的库函数建议.pptx

该【基于机器学习的库函数建议 】是由【科技星球】上传分享，beplayapp体育下载一共【28】页，该beplayapp体育下载可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于机器学习的库函数建议 】的内容，可以使用beplayapp体育下载的站内搜索功能，选择自己适合的beplayapp体育下载，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此beplayapp体育下载到您的设备，方便您编辑和打印。,确保准确性、完整性和相关性。,包括特征变换、降维和特征选择,以优化模型性能。,选择与问题相关的特征和数据预处理方法。,根据性能、复杂性和训练时间进行比较。。,以确保其在生产环境中的实用性。、贝叶斯优化或其他技术对超参数进行调优,以提高模型性能。,如学****率、正则化参数和树的深度。,避免过拟合并提高泛化能力。、梯度增强等集成算法,提高预测的精度和稳定性。,创建更强大的模型。,如袋装、提升和堆叠。机器学****模型构建准则自动化机器学****AutoML),自动执行模型构建过程,无需手动调优。,如自动特征工程、超参数优化和模型选择。,并根据具体问题和目标进行人工干预。,检测性能下降并采取纠正措施。,使用新数据和反馈来提高其准确性和鲁棒性。:根据统计度量(如方差、相关性)自动清除无关或冗余的特征。:使用机器学****模型评估不同特征子集的性能,选择最佳子集。:在训练机器学****模型的过程中自动执行特征选择,通过正则化技术或稀疏建模来减小特征权重。:将分类特征转换为二进制特征,每个类别一个特征。:将特征值缩放或转换到特定范围内,以减小不同特征量纲的影响。:将特征值减去均值并除以标准差,使其具有零均值和单位方差。:明确你要预测或建模的目标变量,并从相关数据源收集相应数据。:确定与目标变量有相关性的独立变量,并收集这些特征的数据。考虑数据的类型(数值、分类等)和范围。:从多个来源收集数据,例如内部数据库、公开数据集和网络爬虫,以获得更全面和代表性的数据集。:删除异常值、处理缺失值、纠正错误和不一致性,以提高数据的质量。可以使用统计方法、机器学****算法或人工审查来完成此过程。:将数据转换为建模算法所需的格式,例如归一化、标准化或编码分类特征。转换过程需要考虑数据的分布和算法的特定要求。:在训练模型之前,验证数据的质量和完整性。这包括检查数据的缺失情况、一致性和数据的准确性。