机器学习常见问题有哪些，如何解决与优化？

在机器学习的实践过程中，从业者常常会遇到一系列典型问题，这些问题贯穿于数据准备、模型选择、训练优化和部署上线的全生命周期。理解这些问题的本质并掌握相应的解决与优化策略，是构建高效、鲁棒机器学习系统的关键。

数据质量问题与处理

数据是机器学习的基石，数据质量直接决定了模型性能的上限。常见的数据问题包括：

• 缺失值：可采用删除、均值/中位数填充、模型预测填充等方法处理
• 异常值：使用统计方法（如3σ原则）或可视化工具识别，并根据业务场景决定处理方式
• 数据不平衡：应用过采样（SMOTE）、欠采样或调整类别权重等技术
• 特征尺度不一：通过标准化、归一化等方法统一特征尺度

高质量的数据预处理往往比复杂的模型更能提升性能，数据清洗和特征工程应占据项目大部分时间。

过拟合与欠拟合问题

模型复杂度与泛化能力之间的平衡是机器学习的核心挑战。

交叉验证是诊断过拟合/欠拟合的有效工具，学习曲线也能直观展示模型状态。

特征工程与选择难题

特征决定了模型性能的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。

• 特征构造：基于领域知识创建新特征，如时间序列的周期性特征
• 特征变换：对数变换、Box-Cox变换处理偏态分布
• 特征选择：过滤法（相关系数）、包裹法（递归特征消除）、嵌入法（L1正则化）
• 降维技术：PCA、t-SNE用于高维数据可视化和噪声过滤

超参数调优策略

超参数调优是提升模型性能的关键步骤，常见方法包括：

• 网格搜索：遍历所有参数组合，计算成本高但结果可靠
• 随机搜索：在参数空间随机采样，效率更高
• 贝叶斯优化：基于历史评估结果智能选择下一组参数
• 遗传算法：模拟自然选择过程，适合复杂参数空间

使用交叉验证评估超参数组合的性能，避免在单一数据集上过拟合。

模型评估与选择

选择合适的评估指标和验证方法至关重要：

• 分类问题：准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC
• 回归问题：MAE、MSE、R²分数
• 验证方法：留出法、k折交叉验证、分层k折交叉验证

模型集成（Bagging、Boosting、Stacking）能有效提升预测性能和稳定性。

部署与维护挑战

模型部署后的挑战同样不容忽视：

• 数据漂移：输入数据分布随时间变化，需要持续监控和模型更新
• 概念漂移：预测目标与特征关系发生变化
• 模型衰减：定期使用新数据重新训练模型
• 可解释性：使用SHAP、LIME等工具提高模型透明度

建立完整的MLOps流水线，实现模型的自动化训练、测试、部署和监控。