機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論與實踐教程3.調(diào)優(yōu)技巧：從“能跑通”到“效果優(yōu)”（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理缺失值處理：數(shù)值型用均值/中位數(shù)填充（如`df.fillna(df.mean())`），類別型用眾數(shù)或“Unknown”填充。類別編碼：one-hot編碼（`pd.get_dummies()`）或標(biāo)簽編碼（`LabelEncoder`），避免模型將類別視為有序關(guān)系。特征縮放：線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需標(biāo)準(zhǔn)化（`StandardScaler`），樹模型可跳過（但不影響）。（2）超參數(shù)調(diào)優(yōu)網(wǎng)格搜索（GridSearchCV）：遍歷超參數(shù)組合（如決策樹的`max_depth`、`min_samples_split`），找到最優(yōu)解。隨機(jī)搜索（RandomizedSearchCV）：在超參數(shù)空間隨機(jī)采樣，適合大參數(shù)范圍的場景。貝葉斯優(yōu)化：通過概率模型預(yù)測超參數(shù)的“收益”，高效探索（需第三方庫如`hyperopt`）。（3）模型評估與選擇分類任務(wù)：除準(zhǔn)確率外，關(guān)注召回率（查全率）、F1-score（平衡準(zhǔn)確率與召回率）、AUC-ROC（二分類場景）?；貧w任務(wù)：關(guān)注均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE），或業(yè)務(wù)指標(biāo)（如房價預(yù)測的“誤差率<5%”占比）。交叉驗證：用`KFold`或`StratifiedKFold`（分類）將數(shù)據(jù)拆分為多份，多次訓(xùn)練評估，避免單次測試的偶然性?？偨Y(jié)與進(jìn)階方向機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)路徑是“理論理解-實踐驗證-問題驅(qū)動”的循環(huán)：先通過經(jīng)典算法（如線性回歸、決策樹）建立“輸入-模型-輸出”的直覺，再通過深度學(xué)習(xí)探索復(fù)雜模式，最終結(jié)合業(yè)務(wù)場景（如醫(yī)療、金融）優(yōu)化解決方案。進(jìn)階方向建議：算法深度：學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)（XGBoost/LightGBM）、注意力機(jī)制（Transformer）、自監(jiān)督學(xué)習(xí)（BERT訓(xùn)練邏輯）。工程實踐：掌握模型部署（如TensorRT加速推理、Flask搭建API）、分布式訓(xùn)練（如Horovod）。領(lǐng)域結(jié)合：深入行業(yè)場景（如醫(yī)療影像分析、金融風(fēng)控），理解數(shù)據(jù)特點與業(yè)務(wù)約束，設(shè)計針對性方案。通過持續(xù)的理論學(xué)習(xí)與項目實踐，你將逐步從“機(jī)器學(xué)習(xí)使用者”成長為“問題解決者