機器學習開發(fā)指南（基礎篇）

作者：大白 2019-10-31 08:00:00

機器學習是人工智能領域的重要組成，簡單來說就是計算機程序?qū)W習數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生相應的建議與決策的過程。

【51CTO.com原創(chuàng)稿件】

前言

機器學習是人工智能領域的重要組成，簡單來說就是計算機程序?qū)W習數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生相應的建議與決策的過程。

一個經(jīng)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.

本文用圖文并茂的方式帶你深入了解機器學習的概念原理及開發(fā)流程。文章結(jié)構如下：

前言
一、機器學習概論
二、機器學習開發(fā)流程

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、監(jiān)督學習：

是從有標注的數(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。

由模型預測結(jié)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。

2、非監(jiān)督學習：

是從無標注的數(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(nèi)在結(jié)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、機器學習開發(fā)流程

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)--輸入，目標是得到什么樣的模型做決策--輸出。

（如：學習已有的新浪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、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(jié)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(zhì)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)需具有代表性，否則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 如果監(jiān)督學習的業(yè)務與時間有關，數(shù)據(jù)時間窗口需要明確，否則可能會導致數(shù)據(jù)泄漏，即存在和利用因果顛倒的feature的現(xiàn)象。（如預測明天會不會下雨，但是訓練數(shù)據(jù)引入明天或者本周的溫濕度情況）

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)轉(zhuǎn)化為模型有用的特征，技術手段如特征表示，缺失值/異常值處理，數(shù)據(jù)離散化，數(shù)據(jù)標準化，特征提取等。

特征表示 數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)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(zhuǎn)換為RGB三維矩陣的表示；而文本類的數(shù)據(jù)可以用多維數(shù)組來表示，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(jié)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(jié)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(jié)合業(yè)務可以直接刪除該特征變量。此外可以新增一個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(jié)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，分段的原則有基于等距離、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(jīng)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。
特征提取

特征提取環(huán)節(jié)，是結(jié)合業(yè)務及技術手段生成特征（特征衍生）并最終確認（特征選擇/特征降維）進入模型的特征變量，這對模型結(jié)果有著決定性的影響。

特征衍生：可能現(xiàn)有基礎特征對樣本信息的表述有限，通過生成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(zhuǎn)換之類）：

① 結(jié)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，是否發(fā)工資等等；

② 使用特征衍生工具：feature tools等技術；

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)、卡方檢驗及信息增益等方法。

② 包裝法，每次選擇部分特征，或者排除部分特征，根據(jù)模型預測效果評分選擇特征。

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特征重要性輸出。

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(jīng)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。

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(jié)果調(diào)整算法的（超）參數(shù)，使得結(jié)果變得更加優(yōu)良。

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(diào)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)。
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。

模型訓練

訓練過程可以通過調(diào)參進行優(yōu)化，調(diào)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(jīng)驗，此外還有自動調(diào)參技術：網(wǎng)格搜索、貝葉斯優(yōu)化等。

5、模型評估

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）。

模型評估的標準：基于給定損失函數(shù)的模型訓練誤差（training error）和測試誤差（test error）評估模型，現(xiàn)實中通常由測試誤差評估模型的泛化能力。

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(diào)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：

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(diào)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(jié)果與某個“參考模型”的結(jié)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(jié)果而不利用任何參考模型，稱為“內(nèi)部指標”（internal index）：如緊湊度、分離度等。
評估模型

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：