假设一个慢性病预测问题利用病人的相关信息预测病人是否患上该慢性病，已知有 20000个样本，每个样本包含了一个病人的 200 个属性和对应的标签（是否为患病）。一位同学将这些数据直接输入到模型进行训练，训练后的模型对这些样本分类的正确率达到 30%。 1. 请问该同学训练出来的模型为什么性能较差？请分析产生的原因。 2. 若标签集合中是患病与没病的比例达到 1:10，则模型可能会出现什么问题？ 3. 请你结合上述的两个问题简述该模型应该如何改进，要求给出每一步的原因以及简要的过程描述。

1. 该同学训练出来的模型性能较差是因为样本数量较大，但是样本特征维度较高，导致模型过于复杂，出现了过拟合的现象。同时，该同学没有进行数据预处理，比如归一化、特征选择等，也没有进行交叉验证等模型选择技术，导致模型的泛化能力较差。

2. 若标签集合中是患病与没病的比例达到 1:10，则模型可能会出现“类别不平衡”的问题。这会导致模型在训练时对多数类（没病）进行过多的学习，而对少数类（患病）学习不足，从而导致模型在对少数类进行预测时出现较大误差。

3. 该模型可以通过以下步骤进行改进：

（1）进行数据预处理：包括归一化、特征选择等，这样可以减少特征数量，降低模型复杂度，同时提高模型训练的速度和效果。

（2）解决类别不平衡问题：可以采用过采样、欠采样、SMOTE等方法进行处理，使得训练集中患病和没病的样本数量相等。

（3）使用合适的模型：比如决策树、随机森林、XGBoost等，这些模型对于高维数据的处理效果较好，同时也可以避免过拟合的问题。

（4）进行交叉验证：可以使用k折交叉验证等方法，评估模型的泛化能力，避免过拟合的问题。

（5）调参：可以通过网格搜索等方法，选择合适的超参数，提高模型的性能。