特征工程

特征提取: 将任意数据转换为可用于机器学习的数学特征.

特征预处理: 预先处理, 包括归一化, 标准化, 异常样本清洗, 样本数据不平衡问题处理

特征降维: 降低的对象是多维数组. 降低的特征是个数. 得到一组不相关的主变量的过程

过拟合

机器学习训练的模型在训练集中表现很好, 但缺乏泛化性, 导致在测试集上很差

1. 添加训练数据
2. 减少特征个数
3. 增加lambda值
4. 正则化

欠拟合

机器学习训练的模型在训练集中表现很差

1. 增加特征个数
2. 降低lambda值