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
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本文标题：机器学习分类算法运行结果精度低怎么办？（SVM为例）
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