机器学习进阶：这个模型优化技巧让精确度提升了30%！

通过数据预处理、特征工程和模型调优等优化技巧，可显著提升机器学习模型精确度，部分场景下可实现30%的提升。具体优化方法及实施步骤如下：一、数据预处理：奠定模型优化基础数据预处理是模型优化的第一步，直接影响后续特征工程和模型训练的效果。缺失值处理避免盲目使用均值填充，需根据数据分布选择策略：对正态分布数据，可用均值或中位数填充；对非正态分布数据，可尝试众数填充或基于模型预测填充（如KNN填充）。示例代码：import pandas as pdfrom sklearn.impute import SimpleImputerdata = pd.read_csv(your_dataset.csv)imputer = SimpleImputer(strategy=mean) # 可替换为median或most_frequentdata_filled = imputer.fit_transform(data)数据标准化/归一化标准化（Z-score）：使数据均值为0，方差为1，适用于基于距离的模型（如SVM、KNN）。归一化（Min-Max）：将数据缩放到[0,1]区间，适用于神经网络等对输入范围敏感的模型。示例代码：from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScalerscaler = StandardScaler() # 或 MinMaxScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(data_filled)二、特征工程：挖掘数据潜在价值特征工程通过构造、选择或转换特征，提升模型对数据的表达能力。多项式特征构造通过添加高阶交互项，捕捉特征间的非线性关系。示例代码：from sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturespoly = PolynomialFeatures(degree=2) # 二次多项式X_poly = poly.fit_transform(X_scaled)特征选择过滤法：基于统计指标（如方差、相关性）筛选特征。from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regressionselector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=10) # 选择前10个特征X_new = selector.fit_transform(X_poly, y)包装法：通过模型性能（如递归特征消除）选择特征。嵌入法：利用模型自身特征重要性（如随机森林）进行选择。三、模型调优：精准匹配数据特性通过调整模型超参数，优化模型在特定数据集上的表现。网格搜索（Grid Search）定义参数网格，通过交叉验证评估所有参数组合，选择最优解。示例代码：from sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorparam_grid = { n_estimators: [50, 100, 200], max_depth: [3, 5, 7], min_samples_split: [2, 5, 10]}rf = RandomForestRegressor()grid_search = GridSearchCV(rf, param_grid, cv=5) # 5折交叉验证grid_search.fit(X_new, y)best_model = grid_search.best_estimator_随机搜索（Randomized Search）适用于参数空间较大的场景，通过随机采样参数组合提升效率。示例代码：from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCVfrom scipy.stats import randintparam_dist = { n_estimators: randint(50, 200), max_depth: randint(3, 10)}random_search = RandomizedSearchCV(rf, param_dist, n_iter=20, cv=5)四、模型评估与可视化：验证优化效果通过量化指标和可视化工具，评估模型性能并定位改进方向。评估指标回归任务：均方误差（MSE）、R2分数。from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scorey_pred = best_model.p