本文主要是介绍模型选择和特征选择经验总结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
模型以及特征选择
机器学习的关键部分无外乎是模型以及特征选择
模型选择
常见的分类模型有：SVM，LR，Navie Bayesian，CART以及由CART演化而来的树类模型，Random Forest，GBDT，最近详细研究了GBDT，RF发现它的拟合能力近乎完美，而且在调整了参数之后可以降低过拟合的影响，据说高斯过程的拟合能力也比不过它，这次就决定直接采用GBDT来做主模型。
特征缺失
数据中的某列特征丢失了在模型训练的时候是很正常的。目前了解到的解决方案是：
- 直接扔掉这行数据（数据多任性）
- 对于缺失的数据统一给一个新的label，让模型来学出给这种label多大的权值（感觉数据量大的情况才能训出来）
- 这个特征的缺失率很高
- 直接扔掉这列特征
- 搞一个模型来拟合这维度的特征
- 给一个默认值，这个值可以是均值，或者众数。（感觉这个方法其实和上一个方法的拟合很相似，通过均值or众数来拟合其实可理解为人工的最大似然。。。）
数据量实在不够，没有训练出来年龄的特性，因此降低候选特征的空间大小，在数据不够的时候，模型更能学习出来 。
增加数据
后面继续挑了几个case，感觉都是一些很明显的特征，模型应该能拟合出来，可是预估出来的值在0.5上下波动，于是乎：把训练集随机复制了几份扔回去一起训练，一下子提升到80＋％的精确度，这里抛出一个问题：感觉数据量不充足的时候，* GBDT中数据随机复制加倍的效果比增加迭代次数的效果更好*，我的见解是这样的：增加迭代次数的话，容易造成过拟合，而随机增加其中的数据，更容易让GBDT学习出数据的特性。
这篇关于模型选择和特征选择经验总结的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
