机器学习模型训练指南 🧠
模型训练是机器学习的核心环节，以下是关键步骤与建议：
1. 训练流程概览
- 📌 数据准备：清洗与标注数据（如
data_preprocessing） - 📌 模型选择：根据任务选择算法（如
logistic_regression或deep_learning） - 📌 训练执行：使用框架（如TensorFlow、PyTorch）进行迭代优化
- 📌 评估验证：通过准确率、F1分数等指标测试模型性能
2. 常见工具推荐
3. 注意事项
- ⚠️ 避免过拟合：使用正则化技术（如L2正则化）
- ⚠️ 数据平衡：通过SMOTE等方法处理类别不均衡问题
- ⚠️ 超参数调优：尝试网格搜索或随机搜索
如需深入理解训练原理，可参考 模型训练进阶教程。