前言

機器學習作為人工智能領域的核心組成，是計算機程序學習數(shù)據(jù)經驗以優(yōu)化自身算法，并產生相應的“智能化的”建議與決策的過程。

一個經典的機器學習的定義是：

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

一、機器學習概論

機器學習是關于計算機基于數(shù)據(jù)分布構建出概率統(tǒng)計模型，并運用模型對數(shù)據(jù)進行分析與預測的方法。按照學習數(shù)據(jù)分布的方式的不同，主要可以分為監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習：

1.1 監(jiān)督學習

從有標注的數(shù)據(jù)(x為變量特征空間, y為標簽)中，通過選擇的模型及確定的學習策略，再用合適算法計算后學習到最優(yōu)模型，并用模型預測的過程。模型預測結果Y的取值有限的或者無限的，可分為分類模型或者回歸模型；

1.2 非監(jiān)督學習：

從無標注的數(shù)據(jù)(x為變量特征空間），通過選擇的模型及確定的學習策略，再用合適算法計算后學習到最優(yōu)模型，并用模型發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律或者內在結構。按照應用場景，可以分為聚類，降維和關聯(lián)分析等模型；

二、機器學習建模流程

2.1 明確業(yè)務問題

明確業(yè)務問題是機器學習的先決條件，這里需要抽象出現(xiàn)實業(yè)務問題的解決方案：需要學習什么樣的數(shù)據(jù)作為輸入，目標是得到什么樣的模型做決策作為輸出。

（如一個簡單的新聞分類場景就是學習已有的新聞及其類別標簽數(shù)據(jù)，得到一個分類模型，通過模型對每天新的新聞做類別預測，以歸類到每個新聞頻道。）

2.2 數(shù)據(jù)選擇：收集及輸入數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)決定了機器學習結果的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限。意味著數(shù)據(jù)的質量決定了模型的最終效果，在實際的工業(yè)應用中，算法通常占了很小的一部分，大部分工程師的工作都是在找數(shù)據(jù)、提煉數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)選擇需要關注的是：

① 數(shù)據(jù)的代表性：無代表性的數(shù)據(jù)可能會導致模型的過擬合，對訓練數(shù)據(jù)之外的新數(shù)據(jù)無識別能力；

② 數(shù)據(jù)時間范圍：監(jiān)督學習的特征變量X及標簽Y如與時間先后有關，則需要明確數(shù)據(jù)時間窗口，否則可能會導致數(shù)據(jù)泄漏，即存在和利用因果顛倒的特征變量的現(xiàn)象。（如預測明天會不會下雨，但是訓練數(shù)據(jù)引入明天溫濕度情況）；

③ 數(shù)據(jù)業(yè)務范圍：明確與任務相關的數(shù)據(jù)表范圍，避免缺失代表性數(shù)據(jù)或引入大量無關數(shù)據(jù)作為噪音；

2.3 特征工程：數(shù)據(jù)預處理及特征提取

特征工程就是將原始數(shù)據(jù)加工轉化為模型有用的特征，技術手段一般可分為：

數(shù)據(jù)預處理：特征表示，缺失值/異常值處理，數(shù)據(jù)離散化，數(shù)據(jù)標準化等；特征提取：特征衍生，特征選擇，特征降維等；

特征表示

數(shù)據(jù)需要轉換為計算機能夠處理的數(shù)值形式。如果數(shù)據(jù)是圖片數(shù)據(jù)需要轉換為RGB三維矩陣的表示。

字符類的數(shù)據(jù)可以用多維數(shù)組表示，有Onehot獨熱編碼表示、word2vetor分布式表示及bert動態(tài)編碼等；

異常值處理

收集的數(shù)據(jù)由于人為或者自然因素可能引入了異常值（噪音），這會對模型學習進行干擾。

通常需要對人為引起的異常值進行處理，通過業(yè)務判斷和技術手段（python、正則式匹配、pandas數(shù)據(jù)處理及matplotlib可視化等數(shù)據(jù)分析處理技術）篩選異常的信息，并結合業(yè)務情況刪除或者替換數(shù)值。

缺失值處理

數(shù)據(jù)缺失的部分，通過結合業(yè)務進行填充數(shù)值、不做處理或者刪除。根據(jù)缺失率情況及處理方式分為以下情況：

① 缺失率較高，并結合業(yè)務可以直接刪除該特征變量。經驗上可以新增一個bool類型的變量特征記錄該字段的缺失情況，缺失記為1，非缺失記為0；

② 缺失率較低，結合業(yè)務可使用一些缺失值填充手段，如pandas的fillna方法、訓練隨機森林模型預測缺失值填充；

③ 不做處理：部分模型如隨機森林、xgboost、lightgbm能夠處理數(shù)據(jù)缺失的情況，不需要對缺失數(shù)據(jù)做任何的處理。

數(shù)據(jù)離散化

數(shù)據(jù)離散化能減小算法的時間和空間開銷（不同算法情況不一），并可以使特征更有業(yè)務解釋性。

離散化是將連續(xù)的數(shù)據(jù)進行分段，使其變?yōu)橐欢味坞x散化的區(qū)間，分段的原則有等距離、等頻率等方法。

數(shù)據(jù)標準化

數(shù)據(jù)各個特征變量的量綱差異很大，可以使用數(shù)據(jù)標準化消除不同分量量綱差異的影響，加速模型收斂的效率。常用的方法有：

① min-max 標準化：

將數(shù)值范圍縮放到（0,1）,但沒有改變數(shù)據(jù)分布。max為樣本最大值，min為樣本最小值。

② z-score 標準化：

將數(shù)值范圍縮放到0附近, 經過處理的數(shù)據(jù)符合標準正態(tài)分布。u是平均值，σ是標準差。

特征衍生

基礎特征對樣本信息的表述有限，可通過特征衍生出新含義的特征進行補充。特征衍生是對現(xiàn)有基礎特征的含義進行某種處理（組合/轉換之類），常用方法如：

① 結合業(yè)務的理解做衍生，比如通過12個月工資可以加工出：平均月工資，薪資變化值，是否發(fā)工資 等等；

② 使用特征衍生工具：如feature tools等技術；

特征選擇

特征選擇篩選出顯著特征、摒棄非顯著特征。特征選擇方法一般分為三類：

① 過濾法：按照特征的發(fā)散性或者相關性指標對各個特征進行評分后選擇，如方差驗證、相關系數(shù)、IV值、卡方檢驗及信息增益等方法。

② 包裝法：每次選擇部分特征迭代訓練模型，根據(jù)模型預測效果評分選擇特征的去留。

③ 嵌入法：使用某些模型進行訓練，得到各個特征的權值系數(shù)，根據(jù)權值系數(shù)從大到小來選擇特征，如XGBOOST特征重要性選擇特征。

特征降維

如果特征選擇后的特征數(shù)目仍太多，這種情形下經常會有數(shù)據(jù)樣本稀疏、距離計算困難的問題（稱為 “維數(shù)災難”），可以通過特征降維解決。常用的降維方法有：主成分分析法（PCA）， 線性判別分析法（LDA）等。

2.4 模型訓練

模型訓練是選擇模型學習數(shù)據(jù)分布的過程。這過程還需要依據(jù)訓練結果調整算法的（超）參數(shù)，使得結果變得更加優(yōu)良。

2.4.1數(shù)據(jù)集劃分

訓練模型前，一般會把數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集，并可再對訓練集再細分為訓練集和驗證集，從而對模型的泛化能力進行評估。

① 訓練集（training set）：用于運行學習算法。

② 開發(fā)驗證集（development set）用于調整參數(shù)，選擇特征以及對算法其它優(yōu)化。常用的驗證方式有交叉驗證Cross-validation，留一法等；

③ 測試集（test set）用于評估算法的性能，但不會據(jù)此改變學習算法或參數(shù)。

2.4.2模型選擇

常見的機器學習算法如下：

模型選擇取決于數(shù)據(jù)情況和預測目標。可以訓練多個模型，根據(jù)實際的效果選擇表現(xiàn)較好的模型或者模型融合。

模型選擇

2.4.3模型訓練

訓練過程可以通過調參進行優(yōu)化，調參的過程是一種基于數(shù)據(jù)集、模型和訓練過程細節(jié)的實證過程。超參數(shù)優(yōu)化需要基于對算法的原理的理解和經驗，此外還有自動調參技術：網格搜索、隨機搜索及貝葉斯優(yōu)化等。

2.5 模型評估

模型評估的標準：模型學習的目的使學到的模型對新數(shù)據(jù)能有很好的預測能力（泛化能力）。現(xiàn)實中通常由訓練誤差及測試誤差評估模型的訓練數(shù)據(jù)學習程度及泛化能力。

2.5.1評估指標

① 評估分類模型：常用的評估標準有查準率P、查全率R、兩者調和平均F1-score 等，并由混淆矩陣的統(tǒng)計相應的個數(shù)計算出數(shù)值：

混淆矩陣

查準率是指分類器分類正確的正樣本（TP）的個數(shù)占該分類器所有預測為正樣本個數(shù)（TP+FP）的比例；

查全率是指分類器分類正確的正樣本個數(shù)（TP）占所有的正樣本個數(shù)（TP+FN）的比例。

F1-score是查準率P、查全率R的調和平均：

② 評估回歸模型：常用的評估指標有RMSE均方根誤差 等。反饋的是預測數(shù)值與實際值的擬合情況。

③ 評估聚類模型：可分為兩類方式，一類將聚類結果與某個“參考模型”的結果進行比較，稱為“外部指標”（external index）：如蘭德指數(shù)，F(xiàn)M指數(shù) 等；另一類是直接考察聚類結果而不利用任何參考模型，稱為“內部指標”（internal index）：如緊湊度、分離度 等。

2.5.2模型評估及優(yōu)化

根據(jù)訓練集及測試集的指標表現(xiàn)，分析原因并對模型進行優(yōu)化，常用的方法有：

2.6 模型決策

決策是機器學習最終目的，對模型預測信息加以分析解釋，并應用于實際的工作領域。

需要注意的是工程上是結果導向，模型在線上運行的效果直接決定模型的成敗，不僅僅包括其準確程度、誤差等情況，還包括其運行的速度(時間復雜度)、資源消耗程度（空間復雜度）、穩(wěn)定性的綜合考慮。

責任編輯：lq6