解决机器学习中的常见陷阱：过拟合、类别不平衡和特征缩放

这篇文章强调了机器学习模型开发中关键但经常被忽视的方面。解决过拟合、类别不平衡和特征缩放对于实现稳健且可泛化的模型至关重要，最终会影响实际AI应用的准确性和可靠性。缺乏具体的解决方案或代码示例是一个局限性。

• •过拟合、类别不平衡和特征缩放是机器学习中的关键挑战。
• •这些问题会严重影响模型性能。
• •解决这些问题对于可靠的AI应用至关重要。