🎯 明确需求
在选择模型时，首先需要明确任务类型（分类、回归、生成等）和数据特征。例如：
- 分类任务：推荐使用逻辑回归、随机森林或深度学习模型（如CNN、RNN）
- 回归任务：可选择线性回归、支持向量机（SVM）或神经网络
- 生成任务：Transformer、GPT系列或VAE模型更合适
📊 评估指标
根据任务类型选择合适的评估指标：
- 分类：准确率（Accuracy）、F1分数、AUC-ROC曲线
- 回归：均方误差（MSE）、R²值
- 生成：BLEU、ROUGE、Perplexity
🧠 模型类型对比
| 模型类型 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| CNN | 图像处理 | 局部特征捕捉能力强 | 参数量大，需大量数据 |
| RNN | 时序数据 | 保留序列上下文 | 梯度消失问题 |
| Transformer | NLP任务 | 并行计算，长距离依赖 | 训练成本高 |
🧪 验证方法
- 交叉验证：确保模型泛化能力
- 验证集划分：按80%/20%比例分配数据
- 梯度检查：使用工具如PyTorch的
torchviz可视化计算图
🛠️ 工具推荐