最近在使用MLP对一个项目进行数据预测，遇到了一些问题降不下MAPE。总结了一下相关的MLP调参技巧。
- 特征工程
- 检查特征相关性：确保所有特征都与预测任务相关。不相关或噪声特征可能会降低模型性能。
- 特征选择：使用递归特征消除（RFE）、特征重要性评分或相关性分析，只保留最有影响的特征。
- 特征变换：探索更高级的转换如主成分分析（PCA）进行降维，或者生成多项式特征，以适应变量间的非线性关系。
- 超参数调整
- 网格搜索或随机搜索：系统地试验不同的超参数组合。使用MLPRegressor时，需要调整的重要超参数包括* hidden_layer_sizes、learning_rate_init、alpha以及神经网络的结构（例如，层数和节点数）。
- 高级优化器：如果adam未能达到预期效果，尝试使用不同的优化器。尽管adam通常很稳健，但在某些情况下，其他优化器如sgd配合精细调整的动量和学习率计划有时能表现更好。
- 模型复杂性
- 增加模型深度或宽度：调整hidden_layer_sizes，看看更深或更宽的网络是否能改善性能。更复杂的模* 型可以捕捉更细微的模式，但也更容易过拟合。
- 正则化技术：增加或减少alpha参数来管理模型复杂性并防止过拟合。如果有可能，尝试其他正则化方法。
- 数据质量和数量
- 增加数据集大小：如果可行，添加更多数据可以帮助模型学习更好的概括。
- 数据清洗：确保数据清洗和预处理良好。处理异常值、缺失值和错误条目可以显著影响模型性能。
- 集成方法
- 模型平均：使用诸如装袋或提升等技术结合多个回归模型，可能会降低方差并提高准确性。
- 堆叠：考虑堆叠不同类型的模型以利用它们各自的优势。
- 交叉验证
- 优化测试分割：尝试不同的train_test_split配置或使用k折交叉验证，以确保您的模型没有过度拟合特定数据集。
- 高级技术
- 学习率计划：尝试不同的学习率计划，看看缓慢降低是否有助于收敛到更好的最小值。
- 提前停止：调整early_stopping参数，以便根据验证分数精细调整何时停止训练。
- 评估损失函数
- 自定义损失函数：有时调整或创建更符合业务目标或特定数据特征的自定义损失函数可以获得更好的性能。