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特征工程也好，数据清洗也罢，都是为最终的模型来服务的，模型的建立和调参决定了最终的结果。模型的选择决定结果的上限， 如何更好的去达到模型上限取决于模型的调参。
建模的过程需要我们对常见的线性模型、非线性模型有基础的了解。模型构建完成后，需要掌握一定的模型性能验证的方法和技巧。同时，还需要掌握贪心调参、网格调参、贝叶斯调参等调参方法。
一、回归分析
回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型。以便通过观察特定变量（自变量），来预测研究者感兴趣的变量（因变量）
二、长尾分布
这种分布会使得采样不准，估值不准，因为尾部占了很大部分。另一方面，尾部的数据少，人们对它的了解就少，那么如果它是有害的，那么它的破坏力就非常大，因为人们对它的预防措施和经验比较少。
三、欠拟合与过拟合
欠拟合：训练的模型在训练集上面的表现很差，在验证集上面的表现也很差。即训练误差和泛化误差都很大。原因：
模型没有很好或足够数量的训练训练集
模型的训练特征过于简单
过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差。即训练误差不错，但是泛化误差比训练误差相差太多。原因：
模型没有很好或足够数量的训练训练集
训练数据和测试数据有偏差
模型的训练过度，过于复杂，没有学到主要的特征
由此引出模型复杂度概念模型中的参数，一个简单的二元线性的函数只有两个权重，而多元的复杂的函数的权重可能会什么上百上千个。
模型复杂度太低（参数过少），模型学习得太少，就难以训练出有效的模型，便会出现欠拟合。模型复杂度太高（参数很多），即模型可训练空间很大，容易学习过度，甚至于也将噪声数据学习了，便会出现过拟合。
四、正则化
损失函数后面会添加一个额外项，称作 L1正则化 和 L2正则化，或者 L1范数和 L2范数。
L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。
正则化说明：
L1正则化是指权值向量中各个元素的绝对值之和，通常表示为
L2正则化是指权值向量中各个元素的平方和然后再求平方根（可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号）
正则化作用：
L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择
L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）
五、调参方法
贪心调参 （坐标下降）坐标下降法是一类优化算法，其最大的优势在于不用计算待优化的目标函数的梯度。与坐标下降法不同的是，不循环使用各个参数进行调整，而是贪心地选取了对整体模型性能影响最大的参数。参数对整体模型性能的影响力是动态变化的，故每一轮坐标选取的过程中，这种方法在对每个坐标的下降方向进行一次直线搜索（line search）
网格调参GridSearchCV作用是在指定的范围内可以自动调参，只需将参数输入即可得到最优化的结果和参数。相对于人工调参更省时省力，相对于for循环方法更简洁灵活，不易出错。
贝叶斯调参贝叶斯优化通过基于目标函数的过去评估结果建立替代函数（概率模型），来找到最小化目标函数的值。贝叶斯方法与随机或网格搜索的不同之处在于，它在尝试下一组超参数时，会参考之前的评估结果，因此可以省去很多无用功。
超参数的评估代价很大，因为它要求使用待评估的超参数训练一遍模型，而许多深度学习模型动则几个小时几天才能完成训练，并评估模型，因此耗费巨大。贝叶斯调参发使用不断更新的概率模型，通过推断过去的结果来“集中”有希望的超参数。
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