在选择算法时，没有放之四海而皆准的方案。随着时间的推移，我学会了根据手头的问题选择合适的算法：
线性回归和逻辑回归：适用于直接回归和二元分类任务。
决策树和随机森林：决策树是可解释的，并根据特征分割数据，而随机森林使用多棵树来提高预测准确性。
支持向量机 (SVM) ：它们可以找到分离数据类的最佳边界（超平面），并且性能良好且边界清晰。
神经网络：从浅到深，神经网络的复杂度和能力不断提升。我曾使用神经网络进行复杂的模式识别和图像分类等任务。
集成模型：结合随机森林和梯度提升机（GBM）等模型有助于提高鲁棒性。
模型评估指标
训练模型只是成功的一半；评估其性能 华侨资料 至关重要。我根据任务使用不同的指标：
分类指标：精确度、召回率、准确度和 F1 分数帮助我了解模型如何很好地识别真正例，同时避免假阳性和假阴性。
回归指标：均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE) 指导我评估预测值与实际值的接近程度。
ROC-AUC 分数：对于二元分类，我发现接收者操作特征曲线下面积 (ROC-AUC) 有助于评估模型区分类别的能力。
过度拟合和欠拟合是模型评估过程中出现的挑战。过度拟合发生在模型学习噪声时，而欠拟合意味着模型太简单而无法捕捉数据模式。交叉验证和正则化等技术帮助我保持平衡。