零基礎入門數據挖掘-建模調參

  調整數據類型，減少內存佔用，提高訓練效率 數據標籤呈現長尾分佈，使用線性迴歸，需要轉化成正態分佈 通過對便籤進行 log(x + 1) 變換，使之接近正太分佈 對比發現，log變換前後，預測值與實際值差異明顯變小了（左圖爲log變換前，右圖爲log變換後） 五折交叉驗證 升級版五折交叉驗證（考慮時間順序關係構造訓練集和驗證集） 學習率曲線和驗證曲線 針對線性迴歸模型，使用嵌入式特徵選擇優化 L

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