提高模型准确率需从数据管理、模型优化、特征工程等多方面入手，具体方法如下：

一、数据管理

1. 增加数据量

   数据是提升模型泛化能力的基础。若无法获取更多数据，可通过数据增强（如图像翻转、颜色变化、噪声添加等）或合成数据（如GANs）扩充数据集。

2. 处理缺失值与异常值

   使用均值、中位数填充缺失值，或通过统计方法识别并修正异常值，避免数据偏差。

3. 数据标准化与归一化

   通过标准化（如StandardScaler）或归一化处理，使数据分布更均匀，提升模型训练效率。

二、模型优化

1. 调整模型结构

   • 增加层数或隐藏单元（适用于复杂任务）；

   • 使用卷积层、循环层等深度学习专用结构（如图像识别）。

2. 超参数调优

   通过交叉验证和网格搜索优化学习率、批大小、正则化参数等，避免过拟合。

3. 集成学习

   结合多个模型（如随机森林、梯度提升树）或使用堆叠模型，提升预测稳定性。

三、特征工程

1. 特征选择与降维

   通过统计方法（如卡方检验）或降维技术（如PCA、LDA）保留关键特征，减少模型复杂度。

2. 创建多项式特征

   生成交互项或高阶特征，提升模型对非线性关系的拟合能力。

四、评估与迭代

• 多指标评估 ：同时分析训练集、验证集和测试集的准确率、召回率、F1值等指标，全面了解模型表现；

• 持续迭代 ：根据评估结果调整模型结构或参数，形成闭环优化流程。

总结 ：提升模型准确率需系统化处理数据、优化模型结构，并通过特征工程和集成学习增强泛化能力。实际应用中需结合具体问题灵活调整策略。