模型设计与优化指南

2. 模型设计的关键步骤

以下是模型设计的主要步骤：

1. 数据分析与预处理：了解数据分布、缺失值处理和特征工程。
2. 模型选择：根据业务需求和数据特性选择合适的模型类型（如线性回归、随机森林等）.
3. 超参数调优：通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法寻找最佳参数组合。
4. 模型评估与验证：使用准确率、AUC曲线、F1分数等指标评估模型性能，并进行交叉验证以避免过拟合。