调试学习算法

在进行线性回归时，我们曾采用正则化线性回归来预测房价。然而，在使用新房屋样本进行预测时，发现预测结果存在较大误差，需要改进我们的算法。接下来我们应该怎么做？

改进算法的方法

有许多途径可以提升该算法的表现：

• 增加更多训练样本：尽管可以通过上门或电话调查收集更多房屋销售数据，但实际上这样做效果有限。

• 减少特征数量：去除一些关键特征可能会产生负面影响。相反，增加更多特征，例如进行土地测量等工作，虽然增加了计算量，但可能导致过拟合。引入多项式特征也可能导致过拟合问题。调整正则化参数λ的大小也是一个选项。增大或减小λ值可能会带来不同的效果。

以上方法往往依赖直觉选择，可能耗费大量时间却未必能得到理想的结果。

幸运的是，有一些简便的方法可以帮助我们更高效地选择最佳方案：

评估机器学习算法性能（机器学习诊断）

通过这些评估手段，我们可以更科学地判断哪些方法更有效，从而快速优化我们的模型。