机器学习模型调优是提高模型性能的关键步骤。以下是一些调优的常见方法和技巧。
调优方法
- 参数调整：调整学习率、批大小、迭代次数等参数。
- 特征选择：选择对模型性能有显著影响的特征。
- 正则化：使用L1、L2正则化防止过拟合。
- 交叉验证：使用交叉验证来评估模型的泛化能力。
工具和库
- Scikit-learn：提供丰富的机器学习工具和算法。
- TensorFlow：用于构建和训练复杂的机器学习模型。
- PyTorch：一个灵活的深度学习框架。
实践案例
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机器学习模型调优