train或者test的结果不好或者不符合预期

原文链接： https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/7518410.html

在进行机器学习项目的时候，如果train或者test的结果不好或者不符合预期，不要急于去调参数或者换模型，更应该回过头来想想自己给模型输入的特征是否确实隐含了规律，算法是无法对随机事件进行预测的，只有原始数据中确实隐含了规律，使用适当的模型才能从中抽象出模型，特征工程是非常关键的，也是需要长久思考的