在机器学习项目中，模型选择是决定性能的关键步骤。以下为实用指南：
1. 基础概念 🔍
- 模型选择：根据数据特性和任务需求挑选合适算法
- 核心目标：在偏差与方差之间取得最佳平衡
- 常见场景：分类/回归任务中选择逻辑回归、决策树、SVM等
2. 常用方法 📊
| 方法 | 适用场景 | 优势 |
|---|---|---|
| 交叉验证 | 小样本数据集 | 更可靠评估泛化能力 |
| 贝叶斯优化 | 复杂超参数空间 | 高效寻找最优参数组合 |
| Learning Curve | 观察拟合趋势 | 判断是否需要更多数据 |
3. 评估指标 📈
- 准确率（Accuracy）：分类任务通用指标
- F1分数：不平衡数据集的优选
- RMSE：回归任务的误差基准
- ROC-AUC：二分类模型的性能度量
4. 实战建议 🛠️
- 从简单模型开始（如线性回归）
- 使用网格搜索/GridSearchCV进行参数调优
- 注意特征工程对模型选择的影响
- 可视化对比不同模型的性能差异
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