本文分享了提升机器学习回归任务预测精度的方法，聚焦于数据层面的优化。作者指出，在小数据集（100-1000条）预测任务中，仅调整模型参数往往难以提升效果，关键在于数据信息量的扩充。核心方法包括：1）增加具有物理意义的复合特征；2）剔除噪声特征；3）对目标变量进行对数化等变换；4）数据聚类；5）明确数据局限性；6）清理异常值。其中，作者特别强调新增特征是最有效的手段，建议结合领域知识和AI建议构建派

本文分享了提升机器学习回归任务预测精度的方法，聚焦于数据层面的优化。作者指出，在小数据集（100-1000条）预测任务中，仅调整模型参数往往难以提升效果，关键在于数据信息量的扩充。核心方法包括：1）增加具有物理意义的复合特征；2）剔除噪声特征；3）对目标变量进行对数化等变换；4）数据聚类；5）明确数据局限性；6）清理异常值。其中，作者特别强调新增特征是最有效的手段，建议结合领域知识和AI建议构建派

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