數(shù)據(jù)科學(xué)工作通常需要大幅度提高工作量才能提高所開發(fā)模型的準(zhǔn)確性。這五個建議將有助于改善您的機器學(xué)習(xí)模型，并幫助您的項目達(dá)到其目標(biāo)。

如果您已經(jīng)完成了一些自己的數(shù)據(jù)科學(xué)項目，那么您現(xiàn)在可能已經(jīng)意識到，達(dá)到80％的準(zhǔn)確性還不錯！但是在現(xiàn)實世界中，有80％不會削減它。實際上，我工作過的大多數(shù)公司都期望至少90％的最低準(zhǔn)確性（或他們所關(guān)注的任何度量標(biāo)準(zhǔn)）。
因此，我將討論可以極大地提高準(zhǔn)確性的5件事。 我強烈建議您仔細(xì)閱讀所有五點內(nèi)容， 因為其中包含了許多大多數(shù)初學(xué)者都不知道的細(xì)節(jié)。
到此為止，您應(yīng)該理解，在決定機器學(xué)習(xí)模型的性能方面，有比您想象的更多的變量。
話雖如此，您可以做以下五件事來改善您的機器學(xué)習(xí)模型！

1.處理缺失值

我看到的最大錯誤之一是人們?nèi)绾翁幚砣笔У膬r值觀，這不一定是他們的錯。網(wǎng)絡(luò)上有很多資料說，您通常通過均值插補來處理缺失值 ， 將空值替換為給定特征的均值，這通常不是最佳方法。
例如，假設(shè)我們有一個顯示年齡和健身得分的表，并且假設(shè)一個八十歲的孩子缺少健身得分。如果我們將平均健身得分從15到80歲的年齡范圍內(nèi)進(jìn)行計算，那么八十歲的孩子似乎將獲得比他們實際應(yīng)該更高的健身得分。
因此，您要問自己的第一個問題是 為什么 數(shù)據(jù)一開始會丟失。

接下來，考慮除均值/中位數(shù)插補外的其他處理丟失數(shù)據(jù)的方法：
特征預(yù)測建模：回到我關(guān)于年齡和健身得分的示例，我們可以對年齡和健身得分之間的關(guān)系進(jìn)行建模，然后使用該模型查找給定年齡的預(yù)期健身得分。這可以通過多種技術(shù)來完成，包括回歸，ANOVA等。

K最近鄰插補：使用KNN插補，缺失數(shù)據(jù)中填充了另一個相似樣本中的值，對于不知道的數(shù)據(jù)，KNN中的相似性使用距離函數(shù)（即歐幾里德距離）確定。

刪除行：最后，您可以刪除該行。通常不建議這樣做，但是當(dāng)您有大量數(shù)據(jù)開始時，它是可以接受的 。

2.特征工程

可以顯著改善機器學(xué)習(xí)模型的第二種方法是通過特征工程。特征工程是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更好地表示人們正在試圖解決的潛在問題的特征的過程。沒有具體的方法可以執(zhí)行此步驟，這就是使數(shù)據(jù)科學(xué)與科學(xué)一樣多的藝術(shù)。話雖如此，以下是您可以考慮的一些事項：

轉(zhuǎn)換DateTime變量以僅提取一周中的一天，一年中的月份等。

為變量創(chuàng)建箱或桶。（例如，對于高度變量，可以為100–149厘米，150–199厘米，200–249厘米等）

組合多個功能和/或值以創(chuàng)建一個新功能。例如，針對泰坦尼克號挑戰(zhàn)的最準(zhǔn)確模型之一設(shè)計了一個新變量“ Is_women_or_child”，如果該人是女人還是孩子，則為True，否則為false。

3.特征選擇

可以大大提高模型準(zhǔn)確性的第三個領(lǐng)域是特征選擇，即選擇數(shù)據(jù)集中最相關(guān)/最有價值的特征。特征太多會導(dǎo)致算法過擬合，而特征太少會導(dǎo)致算法不足。

我喜歡使用兩種主要方法來幫助您選擇功能：

功能重要性：某些算法（例如隨機森林或XGBoost）可讓您確定哪些功能在預(yù)測目標(biāo)變量的值時最“重要”。通過快速創(chuàng)建這些模型之一并進(jìn)行功能重要性，您將了解哪些變量比其他變量更有用。

降維：主成分分析（PCA）是最常見的降維技術(shù)之一，它具有大量特征，并使用線性代數(shù)將其簡化為更少的特征。

4.集成學(xué)習(xí)算法

改善機器學(xué)習(xí)模型的最簡單方法之一就是簡單地選擇更好的機器學(xué)習(xí)算法。如果您還不知道什么是集成學(xué)習(xí)算法，那么現(xiàn)在該學(xué)習(xí)它了！
集合學(xué)習(xí) 是一種結(jié)合使用多種學(xué)習(xí)算法的方法。這樣做的目的是，與單獨使用單個算法相比，它可以實現(xiàn)更高的預(yù)測性能。
流行的整體學(xué)習(xí)算法包括隨機森林，XGBoost，梯度提升和AdaBoost。為了解釋為什么集成學(xué)習(xí)算法如此強大，我將以隨機森林為例：

隨機森林涉及使用原始數(shù)據(jù)的自舉數(shù)據(jù)集創(chuàng)建多個決策樹。然后，模型選擇每個決策樹的所有預(yù)測的模式（多數(shù)）。這有什么意義？通過依靠“多數(shù)勝利”模型，它降低了單個樹出錯的風(fēng)險。

例如，如果我們創(chuàng)建一個決策樹，第三個決策樹，它將預(yù)測0。但是，如果我們依靠所有4個決策樹的模式，則預(yù)測值為1。這就是集成學(xué)習(xí)的力量！

5.調(diào)整超參數(shù)

最后，調(diào)整模型的超參數(shù)并不經(jīng)常被談?wù)?，但仍然非常重要。在這里，必須清楚地了解正在使用的ML模型。否則，可能很難理解每個超參數(shù)。

看一下隨機森林的所有超參數(shù)：

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None, ccp_alpha=0.0, max_samples=None)

例如，了解什么是min_impurity_decrease可能是一個好主意，這樣，當(dāng)您希望機器學(xué)習(xí)模型更加寬容時，可以調(diào)整此參數(shù)！;）

審核編輯 黃昊宇