作者
吴锦华
文章摘要
本文探讨了机器学习模型在实际应用中面临的挑战及优化对策，分析了数据质量与标注问题、模型泛化能力等核心挑战，指出这些因素对模型性能和应用效果的影响，提出了数据预处理与增强、模型优化与集成等优化对策，旨在提升数据质量、模型性能和泛化能力，讨论了模型部署、监控与维护、业务融合等实际应用策略，以确保模型的有效性和可持续性。
文章关键词
机器学习；模型优化；数据预处理；模型集成
参考文献
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