Question

机器学习模型的泛化能力不足，有什么改进思路

Answer 1

首先你要知道为什么自己模型的泛化能力不足，一般来说有两个方面吧：

1：在训练集上效果不错，然后在测试集上发现效果不好，这种很大的情况是过拟合问题，也就是说你的模型过多的去拟合训练集去了，利用一些正则化思想可以比较好的解决这些问题。
2：在训练集上效果不行，在测试集上效果更差。这时候你要考虑的是你选择的机器学习算法到底有没有用，你选取的特征到底有没有用，换个算法，换个特征，也许才能提高。