10.
分类模型的可解释性越来越重要，尤其是在透明度和问责制至关重 格鲁吉亚 whatsapp 数据库 要的领域。研究人员正在开发技术，使复杂模型更具可解释性，让利益相关者了解模型预测背后的原因。
11.数据不平衡
在现实场景中，数据集通常表现出类别不平衡，即某些类别的实例明显少于其他类别。数据科学家采用过采样、欠采样和合成数据生成等技术来解决此问题，并确保模型有效地从所有类别中学习。
12.迁移学习
迁移学习支持在相关任务或领域重复使用预先训练的模型。通过将从一个分类问题中学到的知识应用到另一个分类问题中，迁移学习可以加速模型开发过程并提高性能，即使在标记数据有限的情况下也是如此。
13. 在线学习
在数据按顺序或以流的形式到达的情况下，在线学习变得很重要。分类模型可以适应实时从传入数据中学习，从而实现持续更新和预测，而无需重新训练整个模型。
