1.添加新特征。当特征不足或者现有特征与样本标签的相关性不强时,模型容易出现欠拟合。通过挖掘“上下文特征”“ID类特征”“组合特征”等新的特征,往往能够取得更好的效果。在深度学习潮流中,有很多模型可以帮助完成特征工程,如因子分解机、梯度提升决策树、Deep-crossing等都可以成为丰富特征的方法。
2.增加模型复杂度。简单模型的学习能力较差,通过增加模型的复杂度可以使模型拥有更强的拟合能力。例如,在线性模型中添加高次项,在神经网络模型中增加网络层数或神经元个数等。
3.减小正则化系数。正则化是用来防止过拟合的,但当模型出现欠拟合现象时,则需要有针对性地减小正则化系数。
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