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過擬合是機器學習中的一個常見問題，指模型在訓練數據上表現優異但在未見過的測試數據上效果不佳。本文介紹了多種避免過擬合的方法，包括增加數據量、使用正則化、交叉驗證、簡化模型結構以及學習曲線分析等。透過這些策略，能夠提升模型的泛化能力和在未來預測中的可靠性，幫助讀者更好地理解和解決過擬合問題。
多重共線性是指迴歸模型中，自變數（特徵）之間存在高度線性相關的現象，這會導致模型對各變數獨立影響估計的困難，並降低其解釋性和預測能力。本文將探討多重共線性的定義、成因、影響以及如何識別和解決這一問題，從而提升模型的穩定性和準確性。
特徵工程是機器學習中的核心技術，通過將原始數據轉換為有意義的特徵，以提升模型的準確性和穩定性。常見的特徵工程方法包括異常值檢測、特徵轉換、特徵縮放、特徵表示、特徵選擇和特徵提取。本文將深入探討這些方法的適用情況及具體實施流程，以幫助讀者有效利用特徵工程來優化機器學習模型表現。
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資料科學學習筆記