在构建呆板进修模型时，机能的晋升意味着更高的正确率、更好的泛化才能跟更快的猜测速度。机能指标是衡量模型成功与否的关键要素，因此，晋升模型机能对呆板进修项目至关重要。
数据清洗是处理数据中的异常值、乐音跟不分歧性等成绩，保证数据的正确性跟坚固性。常用的方法包含移除反复值、处理缺掉值跟处理异常值。
特点标准化是将差别标准的特点转化为同一的标准，以避免差别特点的权重差别形成的成绩。罕见的方法包含标准化（Z-Score）跟归一化（Min-Max）。
特点抉择是从原始数据中抉择最相干跟最重要的特点，以进步模型的正确性跟泛化才能。常用的特点抉择方法包含过滤法、包装法跟嵌入法。
网格查抄是一种简单但有效的参数调优方法，它穷举全部可能的参数组合，并经由过程穿插验证评价每个组合的机能，从而找到最佳参数组合。
随机查抄经由过程在参数空间中随机采样，评价每个参数组合的机能，从而找到最佳参数组合。比拟于网格查抄，随机查抄更实用于高维参数空间的优化。
贝叶斯优化是一种基于贝叶斯现实的参数调优方法，经由过程树破一个代办模型来估计参数的机能，并抉择存在最高似然性的参数组合停止评价。
集成方法如Bagging（比方随机丛林）跟Boosting（比方AdaBoost, Gradient Boosting）等技巧，可能经由过程结合多个模型的猜测来进步团体机能。
堆叠利用一个模型来组合其他模型的猜测成果，平日用于回归跟分类任务。
L1正则化鼓励模型权重稀少，即很多权重为零，有助于特点抉择跟简化模型。
L2正则化经由过程处罚大年夜的权重来避免模型过拟合。
ElasticNet是L1跟L2正则化的组合，供给了两者之间的衡量。
SGD实用于大年夜范围数据集，但收敛速度可能较慢。
这些优化算法结合了动量项跟自顺应进修率，平日用于深度进修模型。
经由过程以上五大年夜实战战略，你可能有效晋升呆板进修模型的机能，使其在现实利用中发挥更大年夜的价值。