數據挖掘之建模調參

數據挖掘之建模調參 一般建模與調參大致流程內容（以天池二手車預測爲例） 1.線性迴歸模型： 線性迴歸對於特徵的要求； 處理長尾分佈； 理解線性迴歸模型； 2.模型性能驗證： 評價函數與目標函數； 交叉驗證方法； 留一驗證方法； 針對時間序列問題的驗證； 繪製學習率曲線； 繪製驗證曲線； 3.嵌入式特徵選擇： Lasso迴歸； Ridge迴歸； 決策樹； 4.模型對比： 常用線性模型； 常用非線性模

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