一、常用演算法及優缺點介紹
邏輯回歸優點：簡單易理解，模型的可解釋性非常好，從特徵的權重可以看到不同的特徵對最後結果的影響
缺點：不能用logistic回歸去解決非線性問題，因為logistic的決策面是線性的；
決策樹優點：簡單直觀，生成的決策樹可以視覺化展示，資料不需要預處理，不需要歸一化，不需要處理缺失資料
缺點：決策樹演算法非常容易過擬合，導致泛化能力不強
二、整合方法主要包括bagging和boosting。常見的基於baggin思想的整合模型有：隨機森林、基於boosting思想的整合模型有：adaboost、gbdt、xgboost、lightgbm等。
三、資料集劃分總結：
對於資料量充足的時候，通常採用留出法或者k折交叉驗證法來進行訓練/測試集的劃分；
對於資料集小且難以有效劃分訓練/測試集時使用自助法；
對於資料集小且可有效劃分的時候最好使用留一法來進行劃分，因為這種方法最為準確
四、模型調參：
1. 貪心調參
2. 網格搜尋：
3、貝葉斯調參
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