在机器学习领域，错误排查是一个至关重要的环节。以下是一些常见的错误以及如何进行排查的指南。
常见错误
数据质量问题 🧐
- 缺失值：数据集中存在大量缺失值。
- 异常值：数据中存在偏离正常范围的异常值。
模型选择错误 🤖
- 不合适的模型：选择的模型不适合处理特定类型的数据或任务。
过拟合/欠拟合 📉
- 过拟合：模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳。
- 欠拟合：模型在训练数据上表现不佳。
超参数调整问题 ⚙️
- 超参数设置不合理：超参数的设置可能影响模型的性能。
排查步骤
数据清洗 🧹
- 检查数据集中是否存在缺失值和异常值，并进行相应的处理。
模型选择 🎯
- 根据数据类型和任务选择合适的模型。
交叉验证 📊
- 使用交叉验证来评估模型的性能。
调整超参数 🧠
- 尝试不同的超参数组合，以找到最佳设置。
可视化分析 🖼️
- 使用可视化工具来分析数据和模型输出。
图片示例
机器学习模型