如何提高机器学习模型的准确性?
功能工程是从原始数据中选择,转换和创建相关特征的过程,用于机器学习模型.这种过程通过识别和提供最相关的预测数据来提高模型的准确性.通过选择和创建捕获数据的重要特征的特征,模型可以通过识别原始数据单独使用的模式和关系来做出更好的预测.例如,将日期转换为周日或月份可能突出预测中重要的季节性模式. 此外,功能工程可以通过减少数据的维度来提高模型的准确性.通过删除不相关或冗余的特征,模型可以更有效地学习和更好地将新数据概括起来,从而提高了性能.功能学习可以通过提供信息输入和更准确的信息,并允许更简单的,更准确的预测.