在二分类模型中，如果模型的精度较低，可能需要采取一些措施来改进模型性能。本文将介绍一些常见的方法和技巧，帮助提高二分类模型的精度。 1.数据预处理 确保对数据进行适当的预处理是提高模型精度的重要步骤。常见的数据预处理方法包括： -数据清洗：处理缺失值、异常值等。 -特征选择：选择对目标变量有较强相关性的特征。 -特征缩放：对特征进行归一化或标准化，确保不同特征具有相同的尺度。 2.特征工程 通过对原始特征进行变换和组合，可以创建更有信息量的特征，提高模型的表达能力。常用的特征工程技术包括： -多项式特征：将特征进行多项式扩展，提高模型的非线性能力。 -特征交互：将特征进行交互，捕捉特征之间的...