模型選擇與調優
模型選擇，請看sklearn經典的這張圖：
模型選擇：
交叉驗證：交叉驗證集做引數/模型選擇；測試集製作模型效果評估。
超引數選擇：交叉驗證選取
sklearn.grid_search.GridSearchCV
不同模型狀態處理：
過擬合：找更多的資料來學習；增大正則化係數；減少特徵個數；
欠擬合：找更多特徵；減小正則化係數。
模型融合：
1、bagging,隨機森林(分類：vote;迴歸：取平均）
2、模型stacking（用多種predictor結果作為特徵訓練）
3、漸進式adaboost/gradient boosting tree
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