机器学习分类算法运行结果精度低怎么办?(SVM为例)

2020-02-13  本文已影响0人  冬天都会过去

13日的第二篇  傍晚 天气晴 

今日研究:机器学习分类算法运行结果精度低怎么办?(SVM为例)


当算法用代码运行后发现分类精度不高

一、先对数据进行预处理,然后在运行一次,如果还是精度低的话,按照第二步进行;

二、观察训练集的精度(特征工程);

如果训练集的精度就不高,模型欠拟合。那么需要增加数据特征维度、样本总数和模型复杂度。

如果训练集精度很高,但是验证集精度很低,模型过拟合。那么需要压缩数据维度,降低模型复杂度。

三、用网格搜索、学习曲线等方法调优SVM超参;

四、试把模型做一下ensemble;(集成)

五、以上都试过之后精度还不行,考虑换算法。

调整算法分类精度步骤

Libsvm调参的函数使用总结:https://blog.csdn.net/sherry_gp/article/details/51823380

上一篇 下一篇

猜你喜欢

热点阅读