如何提高分类模型的准确率?
简介
机器学习很大程度上依赖于分类模型，这些模型的准确率是关键的性能指标。提高分类模型的准确率可能很困难，因为它取决于许多变量，包括数据质量、模型复杂度、超参数等。
在本文中，我们将介绍几种提高分类模型精度的方法。
提高准确率的方法
数据预处理
每个机器学习项目都必须包括数据预处理，因为模型的性能可能会受到训练数据质量的极大影响。预处理有各种过程，如清理、规范化和特征工程。以下是一些准备数据以提高分类模型准确性的建议:
清理数据 删除缺失值、异常值和重复数据点以清理数据。均值插补、中位数插补或消除缺失数据的行或列等技术都可用于实现此目的。
为确保所有特征都得到同等缩放，请对数据进行规范化。可以使用最小-最大规范化、z-分数规范化或对数转换等技术来实现此目的。
特征工程是从现有特征构建新特征的过程，以便更准确地反映基础数据。可以使用多项式特征、交互特征或特征选择等技术来实现此目的。
特征选择
从数据集中选择可能有助于分类的最相关特征的过程称为特征选择。使用特征选择可以降低模型的复杂性并避免过度拟合。特征选择方法包括:
相关性分析:在相关性分析期间确定每个特征与目标变量之间的相关性。高相关性特征可用于模型。
根据特征在分类过程中的重要性对其进行排序称为"特征重要性排名"。可以使用基于决策树的特征重要性或排列重要性等技术来实现这一点。
降维:通过使用 PCA 等降维技术，可以减少数据集中的特征数量，同时保留大部分数据。
模型选择
分类算法的选择会极大地影响模型的准确性。不同的数据类型或分类任务可能适合不同的算法，但效果会更好。以下是一些典型的分类方法:
逻辑回归:可以应用于二元分类的线性模型是逻辑回归。它通过根据输入的属性计算二元结果的可能性来运行。
决策树:决策树是非线性模型，可应用于多类分类和二元分类。根据输入特征，它们将输入空间划分为更易于管理的块。
支持向量机 (SVM):SVM 是一种非线性模型，可应用于多类分类和二元分类。该方法根据输入特征找到最大限度隔离输入数据的超平面。
随机森林:为了提高模型的准确性，随机森林是一种混合不同决策树的集成方法。它通过组合来自许多决策树的预测来运行。
超参数调整
称为超参数的模型配置选项无法从数据中推断出来。调整超参数可以提高模型的性能。下面列出了调整超参数的多种方法:
网格搜索:在网格搜索中，使用超参数值网格来评估模型对每种可能组合的性能。
随机搜索:在随机搜索中，从分布中随机选择模型超参数的值，并评估每组超参数的模型性能。
贝叶斯优化涉及使用概率模型来预测模型在给定不同超参数值的情况下的表现，以便选择能够最大化模型性能的超参数。
交叉验证
交叉验证是一种评估模型有效性和防止过度拟合的方法。当模型在训练数据上表现良好但在测试数据上表现不佳时，这被称为过度拟合。在交叉验证中，将模型分为训练集和验证集，然后在数据的各个子集上进行测试。以下是几种典型的交叉验证方法:
K 倍 K 倍交叉验证在交叉验证中，将数据分成 k 个大小相等的子集，在 k-1 个子集上训练模型，然后在剩余的子集上测试模型。在整个过程中，每个子集都用作验证集一次，重复 k 次。
分层交叉验证需要确保每个折叠的目标变量分布与整个数据集的分布相当。当目标变量不平衡时，这可能会有所帮助。
留一法交叉验证:在留一法交叉验证中，模型在除一个数据点之外的所有数据点上进行训练，并在其余数据点上进行测试。每个数据点都经过一次此过程，从而产生 n 个不同的模型，其中 n 是数据点的总数。
集成方法
诸如集成方法之类的技术将许多模型组合在一起以提高分类准确性。当多个模型无法充分表示数据集时，集成方法可能会有所帮助。以下是一些流行的集成技术:
Bagging:在 bagging 中，各种模型在数据的各种子集上进行训练，然后组合预测以获得最终预测。这可能有助于降低模型的方差并提高其准确性。
Boosting 是连续训练许多模型的过程，每个模型都专注于早期模型错误分类的数据点。这可能有助于降低模型的偏差并提高其准确性。
Stacking 是训练大量模型并将这些模型的预测输入元模型的过程。然后由元模型进行最终预测。通过 Stacking 结合许多模型的优点可以提高整体准确性。
不平衡数据
在分类任务中，当一个类别的数据点数量与另一个类别相比不成比例时，经常会出现不平衡数据。不平衡数据可能会导致模型出现偏差，并且对少数类别的表现不佳。以下是处理不平衡数据的一些方法:
过采样:为了均衡每个类别中的数据点数量，过采样需要重现少数类别的数据点。
欠采样:为了平衡每个类别中的数据点数量，欠采样需要任意从多数类别中消除数据点。
对成本敏感的学习需要将各种错误分类成本分配给各个类别。这有助于减少模型对多数类别的偏见。
结论
总之，提高分类模型的准确性需要一种系统的方法，包括数据预处理、特征选择、模型选择、超参数调整、交叉验证、集成方法和管理不平衡数据。通过将这些策略付诸实践，您可以大大提高分类模型的稳健性和效率以及其准确性。虽然获得 100% 的准确率可能并不总是可以实现或可行的，但考虑其他指标(如精度、召回率和 F1 分数)仍然至关重要。
