机器学习实践指南：新手避坑手册

模型构建中的认知偏差

在模型构建初期，开发者常陷入预设陷阱。以金融风控场景为例，当检测交易欺诈时直接套用MSE损失函数，这种默认选择可能导致模型难以准确捕捉关键风险信号。

特征工程中的常见疏漏

时间序列特征的特殊处理常被忽视。当处理24小时制的时间变量时，采用极坐标转换法可将线性数值转换为具有周期性的正弦波与余弦波，有效保持时间特征的连续性。

• 异常值需结合业务场景判断处理方式
• 金融场景下的金额波动需特殊关注
• 周期特征转换应成为标准预处理步骤

模型优化中的技术盲区

正则化应用前的特征标准化常被忽略。当交易金额以美元和美分两种单位存在时，直接应用L1正则化会导致模型对单位差异产生错误响应。

结果解读的认知误区

线性模型系数解读存在风险。当特征间存在多重共线性时，单纯依据系数绝对值判断特征重要性可能导致错误结论，此时需要借助方差膨胀因子等诊断工具。

模型解释需结合统计检验与业务理解，避免单一维度判断