教师在教学的过程中通过创设情景，营造培养学生模型思想的良好氛围、增加学生实践的机会，让学生在实践的过程中感受模型思想和培养学生观察生活的习惯，在观察的过程中构建模型思想的方式，将培养学生的模型思想与学数学教学进行有效地结合，从而重点培养学生的模型思想 。
如何快速提高机器学习模型的性能？
谢邀！当被要求改进现有的预测模型的性能时，人们往往会陷入困境 。通常的情况是，会尝试不同的算法来检查结果，但多数人不会想到要改进模型，本文会为大家介绍一些增强现有模型的方法 。1.添加更多数据大量的数据总是有用的 。它有助于我们捕获数据所有的差异 。有时我们可能没有选择获得额外的训练数据 。当你参加数据科学竞赛时举例 。
但是，在处理客户项目时，如果需要，你可以要求更多数据 。问题是什么时候我们应该要求更多的数据？我们无法量化更多的数据 。这取决于你正在处理的问题以及你正在实施的算法，例如，在处理时间序列数据时，我们应该查找至少一年的数据 。无论何时你处理神经网络算法，建议你获取更多的训练数据，否则模型将不会推广 。2.特征工程1.添加新功能可降低模型方差的偏差 。
新功能可以帮助算法以更有效的方式解释模型的差异 。当我们做假设生成时，应该有足够的时间花费在模型所需的功能上 。然后，我们应该从现有数据集创建这些功能 。比如，我们想要预测ATM的每日提款量，在这种情况下，我们可以认为人们可能倾向于在月初提取更高的金额 。可能的原因可能是人们得到他们的薪水，或者他们在月初会支付各种月度支出 。
所以我们将为此创建一个新功能 。2.从事欺诈检测模式工作时，我们可以把收入与贷款的比例作为一个新的特征 。3.特征选择这是预测建模最重要的方面之一 。选择模型中的重要特征并且仅在具有重要和显著特征的情况下再次构建模型才是明智的 。即假设我们有100个变量 。将会有变量驱动模型的大部分方差 。如果我们只是在p值的基础上选择特征的数量，那么我们仍然可能超过50个变量 。
在这种情况下，你应该寻找其他措施，如个体变量对模型的贡献 。如果模型的90％方差仅由15个变量解释，那么只需在最终模型中选择这15个变量 。4.缺失值和离群值处理离群值可能会让你的模型变得糟糕，以至于有时对这些离群值进行处理变得至关重要 。因为通常可能有一些数据是错误的或不合逻辑的 。即一旦我正在研究航空业数据，在数据中有一些年龄为100 的乘客，甚至有一些在年龄一栏填的是2000，这说明是有些用户故意误输了他们的年龄，有些是将他们的年龄一栏误输成出生年月 。
同样，应该解决缺失值问题 。缺失的价值观治疗可以在提高绩效方面发挥作用 。即使用时间序列数据，我们可以用它们的整体平均值或按月平均值来代替值 。明智的月份将是最合乎逻辑的，缺失值和离群值处理是建模过程的一部分 。你可能会想，这些如何能够帮助提高性能 。这两个问题都可以通过几种方式解决 。你必须确定哪个是给定任务的最佳方式 。
正确的方法才会导致性能的改进 。5.集成模型集成建模是改进建模结果的流行技术之一 。Bagging（Bootstrap Aggregating）和Boosting是可以使用的一些方法 。这些方法通常是更复杂的黑盒子方法 。我们还可以集合几个弱模型，并通过对所有这些模型进行简单平均或加权平均来产生更好的结果 。
集成建模背后的想法是，一个模型可以更好地捕获数据的变化，另一个模型可以更好地捕获趋势 。在这些类型的情况下，集成方法的效果很好 。6.使用适合的机器学习算法选择正确的算法是构建更好模型的关键步骤 。如果使用holtzwinter模型进行预测，但是它对于实时预测表现不佳，就转向神经网络模型 。有些算法比其他算法更适合于某些数据集 。
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