1. 增加更多数据
持有更多的数据永远是个好主意。相比于去依赖假设和弱相关，更多的数据允许数据进行“自我表达”。数据越多，模型越好，正确率越高。
我明白，有时无法获得更多数据。比如，在数据科学竞赛中，训练集的数据量是无法增加的。但对于企业项目，我建议，如果可能的话，去索取更多数据。这会减少由于数据集规模有限带来的痛苦。
2. 处理缺失值和异常值
训练集中缺失值与异常值的意外出现，往往会导致模型正确率低或有偏差。这会导致错误的预测。这是由于我们没能正确分析目标行为以及与其他变量的关系。所以处理好缺失值和异常值很重要。
仔细看下面一幅截图。在存在缺失值的情况下，男性和女性玩板球的概率相同。但如果看第二张表(缺失值根据称呼“Miss”被填补以后)，相对于男性，女性玩板球的概率更高。
左侧：缺失值处理前;右侧：缺失值处理后
从上面的例子中，我们可以看出缺失值对于模型准确率的不利影响。所幸，我们有各种方法可以应对缺失值和异常值：
缺失值：对于连续变量，可以把缺失值替换成平均值、中位数、众数。对于分类变量，可以把变量作为一个特殊类别看待。你也可以建立模型预测缺失值。KNN 为处理缺失值提供了很好的方法。想了解更多这方面内容，推荐阅读《Methods to deal and treat missing values》。
异常值：你可以删除这些条目，进行转换，分箱。如同缺失值，你也可以对异常值进行区别对待。想了解更多这方面内容，推荐阅读《How to detect Outliers in your dataset and treat them?》。
3. 特征工程学
这一步骤有助于从现有数据中提取更多信息。新信息作为新特征被提取出来。这些特征可能会更好地解释训练集中的差异变化。因此能改善模型的准确率。
假设生成对特征工程影响很大。好的假设能带来更好的特征集。这也是我一直建议在假设生成上花时间的原因。特征工程能被分为两个步骤：
特征转换：许多场景需要进行特征转换：
A) 把变量的范围从原始范围变为从 0 到 1 。这通常被称作数据标准化。比如，某个数据集中第一个变量以米计算，第二个变量是厘米，第三个是千米，在这种情况下，在使用任何算法之前，必须把数据标准化为相同范围。
B) 有些算法对于正态分布的数据表现更好。所以我们需要去掉变量的偏向。对数，平方根，倒数等方法可用来修正偏斜。
C) 有些时候，数值型的数据在分箱后表现更好，因为这同时也处理了异常值。数值型数据可以通过把数值分组为箱变得离散。这也被称为数据离散化。
创建新特征：从现有的变量中衍生出新变量被称为特征创建。这有助于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其交易量。在这个问题上日期可能和交易量关系不大，但如果研究这天是星期几，可能会有更高的相关。在这个例子中，某个日期是星期几的信息是潜在的。我们可以把这个信息提取为新特征，优化模型。
4. 特征选择
特征选择是寻找众多属性的哪个子集合，能够最好的解释目标变量与各个自变量的关系的过程。
你可以根据多种标准选取有用的特征，例如：
所在领域知识：根据在此领域的经验，可以选出对目标变量有更大影响的变量。
可视化：正如这名字所示，可视化让变量间的关系可以被看见，使特征选择的过程更轻松。
统计参数：我们可以考虑 p 值，信息价值(information values)和其他统计参数来选择正确的参数。
PCA：这种方法有助于在低维空间表现训练集数据。这是一种降维技术。 降低数据集维度还有许多方法：如因子分析、低方差、高相关、前向后向变量选择及其他。
5. 使用多种算法
使用正确的机器学习算法是获得更高准确率的理想方法。但是说起来容易做起来难。
这种直觉来自于经验和不断尝试。有些算法比其他算法更适合特定类型数据。因此，我们应该使用所有有关的模型，并检测其表现。
来源：Scikit-Learn 算法选择图
6. 算法的调整
我们都知道机器学习算法是由参数驱动的。这些参数对学习的结果有明显影响。参数调整的目的是为每个参数寻找最优值，以改善模型正确率。要调整这些参数，你必须对它们的意义和各自的影响有所了解。你可以在一些表现良好的模型上重复这个过程。
例如，在随机森林中，我们有 max_features, number_trees, random_state, oob_score 以及其他参数。优化这些参数值会带来更好更准确的模型。
想要详细了解调整参数带来的影响，可以查阅《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
在数据科学竞赛获胜方案中最常见的方法。这个技术就是把多个弱模型的结果组合在一起，获得更好的结果。它能通过许多方式实现，如：
- Bagging (Bootstrap Aggregating)
- Boosting
想了解更多这方面内容，可以查阅《Introduction to ensemble learning》。
使用集成方法改进模型正确率永远是个好主意。主要有两个原因：
- 集成方法通常比传统方法更复杂;
- 传统方法提供好的基础，在此基础上可以建立集成方法。
注意!
到目前为止，我们了解了改善模型准确率的方法。但是，高准确率的模型不一定(在未知数据上)有更好的表现。有时，模型准确率的改善是由于过度拟合。
8. 交叉验证
如果想解决这个问题，我们必须使用交叉验证技术(cross validation)。交叉验证是数据建模领域最重要的概念之一。它是指，保留一部分数据样本不用来训练模型，而是在完成模型前用来验证。
这种方法有助于得出更有概括性的关系。想了解更多有关交叉检验的内容，建议查阅《Improve model performance using cross validation》。
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