机器学习模型的开发通常涵盖多个环节，从数据采集到模型构建逐步推进。然而，在通过探索数据来理解变量之间关系之前，有一个步骤常常被忽略——假设生成。坦白说，这可能是整个预测建模流程中最不受重视但至关重要的一环。

花时间明确需要回答的问题，深入掌握领域背景知识，同样非常关键。这样做的好处是什么？它能帮助你构建更优质的特征集合，避免被当前数据集的局限性带偏方向。这是提升模型准确率的重要基础。

在这一阶段，你需要对问题进行结构化思考——将与问题相关的所有可能方面都纳入考量范围。

接下来，让我们进一步深入，探讨那些已被验证的、能够切实改善模型准确率的有效方法。

1. 增加更多数据

拥有更多数据往往是一个明智的选择。与其过度依赖假设或弱相关性，不如让数据本身来“说话”。数据量越大，模型越稳定，准确率自然随之提升。

当然，有时候确实无法获取更多数据——比如在数据科学竞赛中，训练集规模是固定的。但如果是在企业项目中，只要条件允许，就应大胆申请更多数据。这能省去很多因数据集规模有限而带来的麻烦。

2. 处理缺失值和异常值

训练集中突然出现的缺失值或异常值，往往会导致模型准确率低下或产生偏差，最终使预测失准。原因很简单：我们没能正确分析目标行为及其与其他变量的关系。因此，妥善处理这两类问题至关重要。

请看下面的截图。在存在缺失值的情况下，男性和女性玩板球的概率看起来相差不大。但换成第二张表（缺失值根据称呼“Miss”填补后），女性玩板球的概率明显更高。

左侧：缺失值处理前；右侧：缺失值处理后

从这个例子可以看出缺失值对模型准确率的严重影响。好在有多种方法可以应对缺失值和异常值：

• 缺失值：对于连续变量，可用均值、中位数或众数替换；对于分类变量，可将其作为一个特殊类别处理。也可以构建模型来预测缺失值，KNN是一个不错的选择。想了解更多，推荐阅读《Methods to deal and treat missing values》。
• 异常值：可以直接删除这些条目，或者进行变换、分箱处理。与缺失值类似，你也可以对异常值区别对待。欲了解更详细的内容，推荐阅读《How to detect Outliers in your dataset and treat them?》。

3. 特征工程

这一步能帮助你从现有数据中挖掘出更多信息，这些新信息以新特征的形式被提取出来。它们往往能更好地解释训练集中的差异变化，从而提升模型准确率。

假设生成对特征工程影响巨大——好的假设能带来更优质的特征集合。这也是为什么从一开始就要强调在假设生成上多下功夫。特征工程可以拆分成两个步骤：

• ① 特征转换：很多场景下都需要进行特征转换。例如，将变量范围从原始范围缩放到0到1之间（数据标准化）。想象一下：数据集中第一个变量以米为单位，第二个是厘米，第三个是千米，这种情况下不标准化根本没法直接应用算法。此外，有些算法对正态分布的数据更友好，因此需要去除变量的偏斜。对数、平方根、倒数变换都是常用的方法。

有时，将数值型数据分箱后表现更好（同时还能处理异常值），这称为数据离散化。
• ② 创建新特征：从现有变量中衍生出新变量，能够释放出数据集中潜藏的关系。比如，我们想通过某家商店的交易日期预测交易量。日期本身可能与交易量关系不大，但如果你研究这一天是星期几，相关性可能就高多了。星期几这个信息是潜在存在的，将其提取出来作为新特征，模型就能得到优化。

4. 特征选择

特征选择就是寻找众多属性中哪个子集最能解释目标变量与各个自变量之间的关系。你可以根据多种标准来筛选有用的特征：

• 领域知识：凭借在该领域的经验，挑选出对目标变量影响更大的变量。
• 可视化：顾名思义，让变量间的关系一目了然，简化选择过程。
• 统计参数：例如p值、信息价值（information values）等，据此选择合适的参数。
• PCA：这是一种降维技术，能够在低维空间表示训练集数据。其他降维方法还包括因子分析、低方差过滤、高相关过滤、前向选择、后向选择等。

5. 使用多种算法

选择恰当的机器学习算法是实现高准确率的重要途径，但说起来容易做起来难。这种直觉源于经验积累和反复尝试。有些算法天生就适合特定类型的数据。因此，不要偷懒，把所有相关的模型都跑一遍，观察它们的表现如何。

来源：Scikit-Learn 算法选择图

6. 算法调参

机器学习算法由参数驱动，这些参数对学习结果有着显著影响。调参的目的，就是为每个参数寻找最优值，从而改善模型准确率。调参前，你必须清楚每个参数的含义及其影响。可以在那些表现较好的模型上反复迭代这一过程。

例如，在随机森林中，有 max_features、number_trees、random_state、oob_score 等参数。优化这些参数值，能够带来更准确的模型。若想详细了解调参的影响，可查阅《Tuning the parameters of your Random Forest model》。下面是随机森林算法在 scikit-learn 中的全部参数清单：

RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0, warm_start=False,class_weight=None)

7. 集成模型

这是数据科学竞赛中获胜方案的常用技巧。集成模型将多个弱模型的结果组合起来，以获得更优的表现。常见的方式有：

• Bagging（自举聚合）
• Boosting（提升）

若想深入了解，可查阅《Introduction to ensemble learning》。使用集成方法来改进模型准确率通常是个好主意，原因有二：第一，集成方法通常比传统方法更复杂；第二，传统方法提供了一个良好的基础，在此基础上可以搭建集成模型。

注意！到目前为止我们讨论的都是改善模型准确率的方法。但高准确率的模型不一定在未知数据上表现更好——有时候准确率的提升只是因为过拟合。

8. 交叉验证

要解决过拟合问题，就需要使用交叉验证技术。交叉验证是数据建模领域最重要的概念之一。它指的是，保留一部分数据样本不用于训练模型，等模型完成后再用它来做验证。这种方法有助于得出更具泛化能力的关系。若想了解更多关于交叉验证的内容，推荐阅读《Improve model performance using cross validation》。

结语

预测建模的过程确实有些繁琐。但只要你能灵活思考，就能轻松超越大多数人。简单来说，多想想上面这8个步骤。拿到数据集后，按照这些已验证过的方法来操作，你一定能得到稳健的机器学习模型。当然，只有熟练掌握了这些步骤，它们才能真正帮到你——比如构建集成模型，你得先熟悉多种机器学习算法才行。

本文分享了8个经过验证的、用于改善模型预测表现的方法。这些方法广为人知，但使用时不一定非得严格按照文中顺序逐一应用。根据实际情况灵活搭配，效果会更好。