机器学习数据集关联

Question

我有一个具有特征 1、2、3 的 ML 模型并且它工作得很好，但现在我突然得到一个带有特征“a”的测试用例，它没有显示正确的结果如何处理这种情况？ 一个详细的例子是心脏病发作预测系统，它针对体重、胆固醇水平、身高和年龄进行了训练，它可以正常工作，但现在我有一个患者也患有糖尿病，这会增加心脏病发作的机会。 如何基于这个不相关的新特征提高准确性？

Answer 1

添加新功能并重新训练您的模型。

如果你的第一个模型真的很完美，你可以添加一个结构来选择模型。 因此，如果此人没有糖尿病，请使用完美模型。 否则使用其他模型。