1.样本不平衡性
常见处理方法：
- 过采样（正负样本一样多）：增加正样本个数
- 方法：通常通过SMOTE进行样本生成
- 特点：召回率略低，但误杀率也低
- 下采样（正负样本一样少）：减少负样本个数
- 方法：原数据要拆分为train_set1和test_set1，针对整个数据集下采样后数据也要拆分为train_set2和test_set2，然后用train_set2进行模型训练，用test_set1进行结果验证
- 特点：召回率高，但误杀率也高（坏样本大部分都能检测出来,好样本误判为好样本太多，增加工作量 ）
注：
- 数据不平衡时，注意查看正样本召回率，而非整体准确率
- 在正样本量较小时，尽量选用过采样，能用生成策略就用生成策略，数据越多越好
2. 交叉验证
作用：通过K折交叉验证，找出模型最优参数。可通过遍历各参数列表，查看各参数值表现，从而选择最优参数。或者直接通过GridSearchCV直接选择最优参数变量。
目的：防止验证集存在异常点，造成预测结果太差；或者验证集太简单，在成预测结果太好，容易产生过拟合；取每次交叉验证的均值，则可避免这种情况。
数据区间：训链集train_set2
3.模型评估
4.正则化
正则化的目的：正则化是为了防止过拟合
参考链接：https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
