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(jīng)驗以優(yōu)化自身算法，并產(chǎn)生相應的“智能化的”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.

1 機器學習概論

機器學習是關于計算機基于數(shù)據(jù)分布，學習構建出概率統(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。

按照模型預測結果Y的取值有限或者無限的，可再進一步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。

2 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問題的場景，就是學習已有的新聞及其類別標簽數(shù)據(jù)，得到一個文本分類模型，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：代表性差的數(shù)據(jù)，會導致模型擬合效果差；

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)加工轉化為模型可用的特征，按技術手段一般可分為：

① 數(shù)據(jù)預處理：缺失值/異常值處理，數(shù)據(jù)離散化，數(shù)據(jù)標準化等；

② 特征提取：特征表示，特征衍生，特征選擇，特征降維等；

2.3.1 數(shù)據(jù)預處理

• 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。

  通常需要處理人為引起的異常值，通過業(yè)務/技術手段(如3σ準則)判定異常值，再由（python、正則式匹配）等方式篩選異常的信息，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(jīng)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(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。

2.3.2 特征提取

• 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；

• 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（聚合/轉換之類），常用方法如：

① 結合業(yè)務的理解做衍生：聚合的方式是指對字段聚合后求平均值、計數(shù)、最大值等。比如通過12個月工資可以加工出：平均月工資，薪資最大值 等等；

轉換的方式是指對字段間做加減乘除之類。比如通過12個月工資可以加工出：當月工資收入與支出的比值、差值等等；

② 使用特征衍生工具：如Featuretools等；

• 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(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。

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(jīng)驗，此外還有自動調參技術：網(wǎng)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)，FM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。

3 ?Python實戰(zhàn)

#?這是一個簡單的demo。使用iris植物的數(shù)據(jù)，訓練iris分類模型，通過模型預測識別品種。 import?pandas?as?pd#?加載數(shù)據(jù)集? data?=?load_iris() df?=?pd.DataFrame(data.data,?columns=data.feature_names) df.head()#?使用pandas_profiling庫分析數(shù)據(jù)情況 import?pandas_profilingdf.profile_report(title='iris')#?劃分標簽y，特征x y?=?df['class'] x?=?df.drop('class',?axis=1)#劃分訓練集，測試集 from?sklearn.model_selection?import?train_test_split train_x,?test_x,?train_y,?test_y?=?train_test_split(x,?y)#?模型訓練 from?xgboost?import?XGBClassifier#?選擇模型 xgb?=?XGBClassifier(max_depth=1,?n_estimators=1)xgb.fit(train_x,?train_y)from?sklearn.metrics?import?precision_score,?recall_score,?f1_score,?accuracy_score,?roc_curve,?aucdef?model_metrics(model,?x,?y,?pos_label=2):"""評估函數(shù)"""yhat?=?model.predict(x)result?=?{'accuracy_score':accuracy_score(y,?yhat),'f1_score_macro':?f1_score(y,?yhat,?average?=?"macro"),'precision':precision_score(y,?yhat,average="macro"),'recall':recall_score(y,?yhat,average="macro")}return?result#?模型評估結果 print("TRAIN") print(model_metrics(xgb,?train_x,?train_y))print("TEST") print(model_metrics(xgb,?test_x,?test_y))#?模型預測 xgb.predict(test_x)

往期精彩回顧適合初學者入門人工智能的路線及資料下載機器學習及深度學習筆記等資料打印機器學習在線手冊深度學習筆記專輯《統(tǒng)計學習方法》的代碼復現(xiàn)專輯 AI基礎下載機器學習的數(shù)學基礎專輯 本站知識星球“黃博的機器學習圈子”（92416895） 本站qq群704220115。 加入微信群請掃碼：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习基础】Python机器学习入门指南（全）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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