“ML策略”（Machine Learning Strategies）是指在解決機器學習問題時，采取的一系列方法、技巧和策略。選擇適當的ML策略對于獲得高質量的模型和結果非常重要。以下是為什么要考慮ML策略的一些原因：

問題適應性：不同的機器學習問題可能需要不同的策略。ML策略允許您根據問題的特點進行調整，從而更好地適應問題的需求。

數據特點：不同的數據集具有不同的特點，如數據分布、特征維度、噪聲等。選擇合適的ML策略可以幫助您更好地處理數據，從而獲得更好的模型性能。

模型選擇：在機器學習中有多種模型可供選擇，如線性模型、決策樹、神經網絡等。根據問題的性質和數據特點，選擇適合的模型結構是一種重要的ML策略。

特征工程：特征工程是將原始數據轉化為可供模型使用的特征的過程。選擇合適的特征、進行數據預處理和變換是影響模型性能的關鍵策略。

超參數調整：機器學習模型通常有很多超參數需要調整，如學習率、正則化系數等。通過采用適當的超參數調整策略，可以找到最佳超參數組合，提高模型性能。

正則化和防止過擬合：過擬合是機器學習中常見的問題，通過選擇適當的正則化方法和數據增強策略，可以降低模型的過擬合風險。

評估和監控：選擇合適的評估指標以及監控模型在訓練和測試集上的性能變化是有效的ML策略，可以幫助您及時發現問題并進行調整。

數據增強：對于數據量有限的情況下，采用數據增強策略可以生成更多樣本，提高模型的泛化能力。