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前言

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的重要組成，簡單來說就是計(jì)算機(jī)程序?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生相應(yīng)的建議與決策的過程。

一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)的概念原理及開發(fā)流程。文章結(jié)構(gòu)如下：

• 前言

• 一、機(jī)器學(xué)習(xí)概論

• 二、機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)流程 

一、機(jī)器學(xué)習(xí)概論

機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于計(jì)算機(jī)基于數(shù)據(jù)分布構(gòu)建出概率統(tǒng)計(jì)模型，并運(yùn)用模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與預(yù)測的方法。按照學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布的方式的不同，主要可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)：

1、監(jiān)督學(xué)習(xí)：

是從有標(biāo)注的數(shù)據(jù)(x為變量特征空間, y為標(biāo)簽)中，通過選擇的模型及確定的學(xué)習(xí)策略，再用合適算法計(jì)算后學(xué)習(xí)到最優(yōu)模型，并用模型預(yù)測的過程。

由模型預(yù)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(xué)習(xí)：

是從無標(biāo)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(xué)習(xí)策略，再用合適算法計(jì)算后學(xué)習(xí)到最優(yōu)模型，并用模型發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律或者內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

按照應(yīng)用場景，可以分為聚類，降維和關(guān)聯(lián)分析等模型。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)流程

1、明確業(yè)務(wù)問題

明確業(yè)務(wù)問題是機(jī)器學(xué)習(xí)的先決條件，這里需要抽象出現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)問題的解決方案：需要學(xué)習(xí)什么樣的數(shù)據(jù)--輸入，目標(biāo)是得到什么樣的模型做決策--輸出。

（如：學(xué)習(xí)已有的新浪新聞及其類別標(biāo)簽數(shù)據(jù)，得到一個(gè)分類模型，通過模型對每天新的新聞做類別預(yù)測，以歸類到每個(gè)新聞?lì)l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(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的上限，而算法只是盡可能逼近這個(gè)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(shí)際的工業(yè)應(yīng)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(guān)注的是：

① 數(shù)據(jù)需具有代表性，否則會導(dǎo)致模型的過擬合，對訓(xùn)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(xué)習(xí)的業(yè)務(wù)與時(shí)間有關(guān)，數(shù)據(jù)時(shí)間窗口需要明確，否則可能會導(dǎo)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(yù)測明天會不會下雨，但是訓(xùn)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(yù)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(shù)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(biāo)準(zhǔn)化，特征提取等。

• 特征表示 數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)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(dú)熱編碼表示、word2vetor分布式表示及bert動(dòng)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(xué)習(xí)進(jìn)行干擾。

  通常需要對人為引起的異常值進(jìn)行處理，通過業(yè)務(wù)判斷和技術(shù)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(shù)）篩選異常的信息，并結(jié)合業(yè)務(wù)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(wù)進(jìn)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(wù)可以直接刪除該特征變量。此外可以新增一個(gè)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(wù)可使用一些缺失值填充手段，如pandas的fillna方法、訓(xùn)練隨機(jī)森林模型預(yù)測缺失值填充；

  ③ 不做處理：部分模型如隨機(jī)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(shí)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(wù)解釋性。

  離散化是將連續(xù)的數(shù)據(jù)進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)化

  數(shù)據(jù)各個(gè)特征變量的量綱差異很大，可以使用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。u是平均值，σ是標(biāo)準(zhǔn)差。

  

• 特征提取

  特征提取環(huán)節(jié)，是結(jié)合業(yè)務(wù)及技術(shù)手段生成特征（特征衍生）并最終確認(rèn)（特征選擇/特征降維）進(jìn)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(chǔ)特征對樣本信息的表述有限，通過生成新含義的特征進(jìn)行補(bǔ)充。特征衍生是對現(xiàn)有基礎(chǔ)特征的含義進(jìn)行某種處理（組合/轉(zhuǎn)換之類）：

  ① 結(jié)合業(yè)務(wù)的理解做衍生，比如通過12個(gè)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(shù)；

  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(guān)性指標(biāo)對各個(gè)特征進(jìn)行評分后選擇，如方差驗(yàn)證、相關(guān)系數(shù)、卡方檢驗(yàn)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(yù)測效果評分選擇特征。

③ 嵌入法：使用某些模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到各個(gè)特征的權(quán)值系數(shù)，根據(jù)權(quán)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(jì)算困難的問題（稱為 “維數(shù)災(zāi)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(xùn)練

模型訓(xùn)練是選擇模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布的過程。這過程還需要依據(jù)訓(xùn)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(xùn)練模型前，一般會把數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，并可再對訓(xùn)練集再細(xì)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，從而對模型的泛化能力進(jìn)行評估。

  ① 訓(xùn)練集（training set）：用于運(yùn)行學(xué)習(xí)算法。

  ② 開發(fā)驗(yàn)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(yàn)證方式有交叉驗(yàn)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(xué)習(xí)算法或參數(shù)。

  

• 模型選擇

  常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法如下：

   

模型選擇取決于數(shù)據(jù)情況和預(yù)測目標(biāo)?？梢杂?xùn)練多個(gè)模型，根據(jù)實(shí)際的效果選擇表現(xiàn)較好的模型或者模型融合。

• 模型訓(xùn)練

  訓(xùn)練過程可以通過調(diào)參進(jìn)行優(yōu)化，調(diào)參的過程是一種基于數(shù)據(jù)集、模型和訓(xùn)練過程細(xì)節(jié)的實(shí)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(yàn)，此外還有自動(dòng)調(diào)參技術(shù)：網(wǎng)格搜索、貝葉斯優(yōu)化等。 

5、 模型評估

模型學(xué)習(xí)的目的：使學(xué)到的模型對新數(shù)據(jù)能有很好的預(yù)測能力（泛化能力）。

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

• 評估指標(biāo)

  ① 評估分類模型： 常用的評估標(biāo)準(zhǔn)有查準(zhǔn)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(jì)相應(yīng)的個(gè)數(shù)計(jì)算出數(shù)值：

  

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

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

  F1-score是查準(zhǔn)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(biāo)有RMSE均方根誤差 等。反饋的是預(yù)測數(shù)值與實(shí)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(gè)“參考模型”的結(jié)果進(jìn)行比較，稱為“外部指標(biāo)”（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(biāo)”（internal index）：如緊湊度、分離度等。

• 評估模型

  

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

  

6、決策

決策是機(jī)器學(xué)習(xí)最終目的，對模型預(yù)測信息加以分析解釋，并應(yīng)用于實(shí)際的工作領(lǐng)域。

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

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參考文獻(xiàn)

《面向程序員數(shù)據(jù)挖掘指南》

《機(jī)器學(xué)習(xí)》--周志華

《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》--李航

Google machine-learning

作者：

大白，多年算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉自然語言處理，銀行金融風(fēng)控，知識圖譜等領(lǐng)域。

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