面试腾讯，基础考察太细致。。。

哈喽，我是Johngo~

拿到了一位同学，前两天面试腾讯的一个面试内容。岗位是机器学习算法岗。

然后对其中的核心内容进行了整理。

大家可以看看~

如何处理不平衡数据集？

在不平衡数据集中，某些类别的样本数量远多于其他类别，这会导致模型更倾向于预测多数类，而忽略少数类。

列举几种方法~

1. 重新采样数据

这是最直接的方法，包括上采样（增加少数类样本）和下采样（减少多数类样本）。

上采样（Oversampling）

可以使用 RandomOverSampler 或 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）来增加少数类样本数量。

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from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler, SMOTE
from collections import Counter
import pandas as pd

# 假设我们有一个数据集 df 和标签 y
# df = ...
# y = ...

# 使用随机过采样
ros = RandomOverSampler(random_state=42)
X_res, y_res = ros.fit_resample(df, y)
print('Random over-sampled dataset shape %s' % Counter(y_res))

# 使用SMOTE
smote = SMOTE(random_state=42)
X_smote, y_smote = smote.fit_resample(df, y)
print('SMOTE dataset shape %s' % Counter(y_smote))

下采样（Undersampling）

可以使用 RandomUnderSampler 来减少多数类样本数量。

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from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# 使用随机下采样
rus = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_res, y_res = rus.fit_resample(df, y)
print('Random under-sampled dataset shape %s' % Counter(y_res))

2. 使用适当的评价指标

由于准确率在不平衡数据集上可能误导，可以考虑使用其他评价指标，如 F1-score、AUC-ROC、精确率（Precision）和召回率（Recall）。

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from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score

# 假设我们有一个模型 model
# model.fit(X_train, y_train)
# y_pred = model.predict(X_test)
# y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 打印分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 计算并打印AUC-ROC
auc_roc = roc_auc_score(y_test, y_prob)
print(f'AUC-ROC: {auc_roc}')

3. 调整模型

一些模型能够处理不平衡数据集，比如 XGBoost、LightGBM 等，它们可以通过参数调整来增加对少数类样本的关注。

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import xgboost as xgb

# 使用XGBoost并设置scale_pos_weight参数
model = xgb.XGBClassifier(scale_pos_weight=ratio)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评价
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

4. 集成方法

使用集成学习方法如 Bagging 和 Boosting，可以提升模型对不平衡数据集的表现。

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from sklearn.ensemble import BaggingClassifier, AdaBoostClassifier

# 使用Bagging
bagging = BaggingClassifier(base_estimator=model, n_estimators=10, random_state=42)
bagging.fit(X_train, y_train)
y_pred = bagging.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 使用AdaBoost
adaboost = AdaBoostClassifier(base_estimator=model, n_estimators=10, random_state=42)
adaboost.fit(X_train, y_train)
y_pred = adaboost.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

5. 数据增强

通过数据增强技术，可以生成更多样的少数类样本。

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from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest')

# 假设X_train是图像数据，y_train是标签
datagen.fit(X_train)

关键点和注意事项

1. 选择合适的方法：不同方法对不同数据集的效果不同，可能需要实验几种方法来找到最佳解决方案。2. 保持数据的原始特性：在处理数据时，尽量不要破坏数据的原始特性，尤其是在使用采样方法时。 3. 合理评估模型：使用多个评价指标综合评估模型的表现，避免依赖单一指标。

上述方法，可以有效处理不平衡数据集，提升模型对少数类样本的预测能力。

解释ROC曲线和AUC的概念。

ROC曲线 是一种用于评估二分类模型性能的图形化工具。

它以真阳率 TPR 为纵轴，FPR 为横轴绘制曲线。TPR是指在实际为正例的样本中，被模型正确预测为正例的比例，计算公式为：TPR = TP / (TP FN)，其中TP是真正例数量，FN是假负例数量。而FPR则是指在实际为负例的样本中，被模型错误预测为正例的比例，计算公式为：FPR = FP / (FP TN)，其中FP是假正例数量，TN是真负例数量。

ROC曲线的绘制过程是：首先，将分类器的输出按照预测为正例的概率从高到低排序，然后逐个将阈值设为各个概率值，计算对应的TPR和FPR，以这些点为坐标绘制曲线。ROC曲线的一般特点是，曲线越靠近左上角，分类器性能越好，因为这意味着TPR较高而FPR较低。

AUC（Area Under the Curve）是ROC曲线下的面积，用于量化分类器性能的一个指标。AUC的取值范围在0到1之间，完美分类器的AUC为1，随机分类器的AUC为0.5。AUC越接近1，表示分类器性能越好，AUC越接近0.5，则表示分类器的性能越接近随机。

在实际应用中，ROC曲线和AUC常用于比较不同分类器的性能、选择最佳的分类器、调节分类器的阈值等。

需要注意的是，当样本不平衡时，AUC仍然是一个有效的评估指标，因为AUC的计算不受样本分布的影响。

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from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 以某个分类器的预测概率和真实标签为例
# y_score为分类器的预测概率，y_true为真实标签（0或1）
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)

# 计算AUC
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

在这段代码中，roc_curve函数计算了给定真实标签和预测概率下的FPR和TPR，然后通过auc函数计算了AUC值。最后，使用Matplotlib绘制了ROC曲线。

什么是交叉验证？如何使用？

交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能和选择最佳模型的方法。

通过将数据集分成多个子集，然后重复使用这些子集来训练和测试模型，从而有效地利用了可用的数据。交叉验证有助于减少由于数据划分不合理而引入的偏差，提高了模型评估的可靠性。

常见的交叉验证方法包括k折交叉验证和留一交叉验证。在k折交叉验证中，数据集被均匀分成k个子集，每次使用其中一个子集作为验证集，剩余的k-1个子集作为训练集，重复k次，每次选取不同的验证集。而留一交叉验证是k折交叉验证的一种特殊情况，其中k等于数据集的样本数量，每个样本依次作为验证集，其余样本作为训练集。

交叉验证的步骤如下：

1. 将数据集分成k个子集。
2. 对于每个子集i，将其作为验证集，其余k-1个子集作为训练集。
3. 使用训练集训练模型，并在验证集上进行评估。
4. 计算模型在所有验证集上的性能指标的平均值，作为模型的最终性能评估。

使用交叉验证可以帮助我们更好地了解模型的泛化能力，因为它在多个数据集上进行评估，而不仅仅是在单个数据集上。这有助于减少过拟合和选择具有较好泛化能力的模型。

实现k折交叉验证：

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from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 使用k折交叉验证评估模型
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)  # cv表示折数，这里是5折交叉验证

# 输出交叉验证得分
print("交叉验证得分:", scores)
print("平均交叉验证得分:", scores.mean())

使用了逻辑回归模型，将数据集分成5折进行交叉验证，并计算了每折的得分以及平均得分。

如何处理缺失值？

处理缺失值是数据预处理中的重要步骤之一，因为缺失值会对模型训练和预测产生不良影响。通常情况下，我们需要使用合适的方法来填充或处理缺失值，以确保数据的完整性和准确性。

下面是处理缺失值的一些常见方法：

1. 删除缺失值： 如果数据集中的某些样本的特征存在大量缺失值，且这些特征对于模型训练没有太大的影响，那么可以考虑删除这些样本或特征。但是要注意，删除数据可能会导致信息丢失，从而影响模型的性能。

2. 填充缺失值：

• 均值/中位数/众数填充： 对于数值型特征，可以用该特征的均值、中位数或众数来填充缺失值。这种方法简单快捷，适用于数据分布比较均匀的情况。
• 使用插值方法： 对于连续型数据，可以使用插值方法（如线性插值、多项式插值）根据已知数据点估计缺失值。
• 使用机器学习模型预测填充： 对于缺失值较多的情况，可以利用其他特征通过机器学习模型来预测缺失值。

3. 特殊值标记： 将缺失值用特殊的标记值（如-1、999等）替换，以便后续模型可以识别这些缺失值并进行处理。

4. 使用专门的缺失值处理算法： 有些机器学习算法对缺失值有一定的容忍度，如决策树和随机森林。对于这些算法，可以直接在模型中处理缺失值。

在实验中，选择哪种方法处理缺失值取决于数据的特点、缺失值的分布情况以及模型的需求。需要注意的是，在处理缺失值时，要注意不要破坏原始数据的分布特征，并且要避免引入过多的人为偏差。

处理缺失值：

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import pandas as pd

# 创建包含缺失值的示例数据
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [5, None, 7, 8],
        'C': [None, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看数据集中的缺失值
print("原始数据集:")
print(df)

# 填充缺失值为均值
df_filled = df.fillna(df.mean())

# 删除包含缺失值的行
df_dropped = df.dropna()

print("n填充缺失值后的数据集:")
print(df_filled)

print("n删除缺失值后的数据集:")
print(df_dropped)

上面代码中，使用Pandas库中的fillna方法将缺失值填充为均值，并使用dropna方法删除包含缺失值的行。

特征选择的方法有哪些？如L1正则化、基于树的方法。

特征选择是要从原始特征集中选择最具有代表性的特征，以提高模型的性能和泛化能力，同时减少模型的复杂度。

下面是一些常见的特征选择方法，包括L1正则化和基于树的方法：

1. 过滤式特征选择（Filter Method）： 这种方法先对特征进行评估或打分，然后根据评分选择特征。常用的评估指标包括信息增益、方差、相关系数等。过滤式特征选择与具体的机器学习模型无关，可以独立于模型进行特征选择。

2. 包裹式特征选择（Wrapper Method）： 这种方法直接使用机器学习模型对不同的特征子集进行训练和评估，并选择性能最好的特征子集。常见的包裹式特征选择算法有递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）和正向选择（Forward Selection）等。

3. 嵌入式特征选择（Embedded Method）： 这种方法将特征选择过程与模型训练过程结合在一起，通过在模型训练过程中自动选择最佳的特征子集来提高模型性能。常见的嵌入式特征选择方法包括L1正则化和基于树的方法。

• L1正则化（L1 Regularization）： L1正则化通过在损失函数中添加L1范数惩罚项来促使模型参数稀疏化，从而实现特征选择的目的。具体来说，L1正则化会使得部分特征的系数变为0，从而间接地选择了最重要的特征。在逻辑回归、线性回归等线性模型中常用。
• 基于树的方法（Tree-based Methods）： 基于树的方法利用决策树或随机森林等树模型来评估特征的重要性。这些方法通过分析特征在树中的分裂情况或者每个特征对预测目标的贡献来确定特征的重要性，然后可以根据重要性进行特征选择。例如，可以基于树模型的特征重要性对特征进行排序，并选择重要性较高的特征。

在实际应用中，特征选择的方法需要根据具体的数据集和机器学习任务进行选择。有时候需要尝试多种方法来确定最佳的特征子集。下面是使用Python中的Scikit-learn库进行L1正则化和基于树的特征选择的示例代码：

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from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 使用L1正则化进行特征选择
logistic = LogisticRegression(penalty='l1', solver='liblinear', random_state=42)
logistic.fit(X_scaled, y)
selected_features_idx = logistic.coef_ != 0

# 输出选择的特征
selected_features = iris.feature_names[selected_features_idx[0]]
print("L1正则化选择的特征:", selected_features)

# 使用基于树的特征选择方法
forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
forest.fit(X, y)
feature_importances = forest.feature_importances_

# 基于特征重要性选择特征
model = SelectFromModel(forest, prefit=True)
X_selected = model.transform(X)

# 输出选择的特征
selected_features_idx = model.get_support(indices=True)
selected_features = iris.feature_names[selected_features_idx]
print("基于树的特征选择方法选择的特征:", selected_features)

整体的代码中，首先使用L1正则化进行特征选择，然后使用基于随机森林的特征重要性来选择特征。

特征缩放的目的和方法（标准化、归一化）

特征缩放在机器学习中是一个重要的预处理步骤，其目的是将数据特征的范围缩放到相似的尺度，以确保不同特征对模型训练的影响权重相近。特征缩放通常用于那些特征的取值范围差异较大的情况下，以保证模型的稳定性和收敛性。常用的特征缩放方法包括标准化和归一化。

1. 标准化（Standardization）： 标准化是一种常见的特征缩放方法，它将特征的取值缩放到均值为0、方差为1的标准正态分布。标准化的公式如下：

z = frac{{x - mu}}{{sigma}}

其中，

x

是原始特征值，

mu

是特征的均值，

sigma

是特征的标准差。

标准化使得特征的分布更加接近标准正态分布，有利于某些机器学习算法的收敛速度，尤其是那些基于梯度的优化算法。

2. 归一化（Normalization）： 归一化是将特征的取值范围缩放到

0, 1

之间的过程，使得所有特征的取值都在同一尺度上。归一化的公式如下：

x_{text{new}} = frac{{x - x_{text{min}}}}{{x_{text{max}} - x_{text{min}}}}

其中，

x_{text{min}}

是特征的最小值，

x_{text{max}}

是特征的最大值。

归一化适用于那些特征的取值范围不相同，但又需要保留原始数据分布和稀疏性的情况，例如图像像素的处理。

在实际应用中，可以根据数据的分布情况和模型的需求选择合适的特征缩放方法。以下是使用Python中的Scikit-learn库进行标准化和归一化的示例代码：

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from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
import numpy as np

# 创建示例数据
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

# 标准化
scaler = StandardScaler()
data_standardized = scaler.fit_transform(data)

print("标准化后的数据:")
print(data_standardized)

# 归一化
scaler = MinMaxScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data)

print("n归一化后的数据:")
print(data_normalized)

代码中，首先使用StandardScaler进行标准化，然后使用MinMaxScaler进行归一化。

腾讯 基础 面试 模型 数据

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