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如何优化现有机器学习系统
可以认为机器学习系统由算法和功能两部分构成，工程技术是系统的骨架，而算法是系统的精髓；系统优化一方面是完善系统“骨架”，使系统更加健全。另一方面是提升算法效果。
算法
机器学习得到比较快的发展主要依赖于数据、算法、算力。
1、增加数据集，使用更复杂的算法
2、寻求更有效的特征
3、从badcase入手，在现有算法基础上，分门别类的解决badcase
实践经验
线上线下效果不一致，线下有提升，线上没提升：
- 排查特征穿越
- 训练集和测试集的划分是否合理
- 线上数据与线下训练、测试数据分布是否一致
- 线上线下数据流是否一致等
线下效果提升：
连续特征离散化、归一化处理；
特征覆盖度提升；
特征交叉；
深入理解业务，挖掘新的模型设计思路；比如新增召回策略、引入新的特征或者特征处理方式
增加系统实时性，比如：加入实时特征
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