8个特征工程技巧提升机器学习预测准确性
引言 对于机器学习从业者来说，掌握各种特征工程技巧是非常有帮助的。毕竟，特征是影响机器学习和深度学习模型实时表现的关键因素。在机器学习领域，提升模型预测准确性的关键之一是选择合适的特征，并剔除那些对模型性能影响不大的特征。 对于数据科学家或机器学习工程师来说，这通常是他们工作中的重要一环，尤其是在构建能够良好泛化到测试数据集的复杂模型时。 以预测心脏病为例，体重指数（BMI）是一个强有力的预...
如何利用机器学习提高推荐系统的准确性
一、引言推荐系统是一种通过分析用户行为和偏好来预测他们可能喜欢哪些产品或服务的算法。它已经成为现代电商和社交媒体平台中不可或缺的一部分。然而，由于各种原因，传统的推荐系统算法在实际应用中存在许多问题，例如数据稀疏性、冷启动问题和长尾效应等。因此，越来多的研究者开始探索如何利用机器学习技术来提高推荐系统的准确性。二、机器学习在推荐系统中的应用...
如何利用机器学习提高图像识别的准确性
本文将介绍一些常见的机器学习技术和方法，以提高图像识别的准确性： 数据预处理在开始使用机器学习算法之前，首先需要对图像数据进行适当的预处理。这包括但不限于图像增强、降噪和归一化等操作。通过对图像数据进行预处理，可以有效地去除冗余信息和噪声，从而提高后续算法的效果。 特征提取特征提取是图像识别中一个至关重要的步骤。它涉及到从原始...
机器学习技术：如何使用交叉验证和ROC曲线提高疾病预测的准确性和效率？
一、引言随着机器学习的普及，评估模型的性能越来越重要。交叉验证和ROC曲线是两种常见的评估模型性能的方法。本文将介绍这两种方法的基本原理和应用场景，并结合实际案例和技术实践，讲解如何使用交叉验证和ROC曲线来提高机器学习模型的性能。此外，文章也将提供一些最佳实践建议，以帮助读者在实际工作中应用这些方法。交叉验证是一种常用于评估机器学习模型性能的方法。它将数据集分成k个子集，每次取其中的k-1个子....
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.3 另一方面，机器学习模型的自动训练和实时性，可以大幅度提高预测信用评分准确性。
1.3 另一方面，机器学习模型的自动训练和实时性，可以大幅度提高预测信用评分准确性。 人工智能可以在毫无人工干预的情况下自动训练模型。消费金融客户特征随着时间变化，有非常明显的时间效应。因此，信贷模式必须紧跟客户人群的变化，迭代发展。传统信贷模式的人工建模过程过于复杂，银行信用评分卡模型每半年才会人工更新一次。目前，秦苍科技每天用最新有表现的移动窗口客户群来训练信贷模型，比每半年换一次模型的预测....
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