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1） 加新的好特征
2） 模型上可以调低训练步长、增大树的个数以及深度等可以让模型更精细化学习的参数。
3） 使用更复杂的模型，例如深度学习或者组合模型等。
4） 如果某类样本存在预测特别差，可以考虑进行上下采样的处理，使的训练样本的分布向预测的目标倾斜。
2022-05-12 17:20:17赞同 展开评论 打赏
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