機器學習數據集關聯

Question

我有一個具有特征 1、2、3 的 ML 模型並且它工作得很好，但現在我突然得到一個帶有特征“a”的測試用例，它沒有顯示正確的結果如何處理這種情況？ 一個詳細的例子是心臟病發作預測系統，它針對體重、膽固醇水平、身高和年齡進行了訓練，它可以正常工作，但現在我有一個患者也患有糖尿病，這會增加心臟病發作的機會。 如何基於這個不相關的新特征提高准確性？

Answer 1

添加新功能並重新訓練您的模型。

如果你的第一個模型真的很完美，你可以添加一個結構來選擇模型。 因此，如果此人沒有糖尿病，請使用完美模型。 否則使用其他模型。