机器学习入门指南（全）

前言

机器学习 作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。

一个经典的机器学习的定义是：

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、机器学习概论

机器学习是关于计算机基于数据分布构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。按照学习数据分布的方式的不同，主要可以分为监督学习和非监督学习：

1.1 监督学习

从有标注的数据(x为变量特征空间, y为标签)中，通过选择的模型及确定的学习策略，再用合适算法计算后学习到最优模型，并用模型预测的过程。模型预测结果Y的取值有限的或者无限的，可分为分类模型或者回归模型；

1.2 非监督学习：

从无标注的数据(x为变量特征空间），通过选择的模型及确定的学习策略，再用合适算法计算后学习到最优模型，并用模型发现数据的统计规律或者内在结构。按照应用场景，可以分为聚类，降维和关联分析等模型；

二、机器学习建模流程

2.1 明确业务问题

明确业务问题是机器学习的先决条件，这里需要抽象出现实业务问题的解决方案：需要学习什么样的数据作为输入，目标是得到什么样的模型做决策作为输出。

（如一个简单的新闻分类场景就是学习已有的新闻及其类别标签数据，得到一个分类模型，通过模型对每天新的新闻做类别预测，以归类到每个新闻频道。）

2.2 数据选择：收集及输入数据

数据决定了机器学习结果的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限。意味着数据的质量决定了模型的最终效果，在实际的工业应用中，算法通常占了很小的一部分，大部分工程师的工作都是在找数据、提炼数据、分析数据。数据选择需要关注的是：

① 数据的代表性：无代表性的数据可能会导致模型的过拟合，对训练数据之外的新数据无识别能力；

② 数据时间范围：监督学习的特征变量X及标签Y如与时间先后有关，则需要明确数据时间窗口，否则可能会导致数据泄漏，即存在和利用因果颠倒的特征变量的现象。（如预测明天会不会下雨，但是训练数据引入明天温湿度情况）；

③ 数据业务范围：明确与任务相关的数据表范围，避免缺失代表性数据或引入大量无关数据作为噪音；

2.3 特征工程：数据预处理及特征提取

特征工程就是将原始数据加工转化为模型有用的特征，技术手段一般可分为：

数据预处理：特征表示，缺失值/异常值处理，数据离散化，数据标准化等；特征提取：特征衍生，特征选择，特征降维等；

特征表示 数据需要转换为计算机能够处理的数值形式。如果数据是图片数据需要转换为RGB三维矩阵的表示。

字符类的数据可以用多维数组表示，有Onehot独热编码表示、word2vetor分布式表示及bert动态编码等；

异常值处理 收集的数据由于人为或者自然因素可能引入了异常值（噪音），这会对模型学习进行干扰。通常需要对人为引起的异常值进行处理，通过业务判断和技术手段（python、正则式匹配、pandas数据处理及matplotlib可视化等数据分析处理技术）筛选异常的信息，并结合业务情况删除或者替换数值。
缺失值处理 数据缺失的部分，通过结合业务进行填充数值、不做处理或者删除。根据缺失率情况及处理方式分为以下情况： ① 缺失率较高，并结合业务可以直接删除该特征变量。经验上可以新增一个bool类型的变量特征记录该字段的缺失情况，缺失记为1，非缺失记为0； ② 缺失率较低，结合业务可使用一些缺失值填充手段，如pandas的fillna方法、训练随机森林模型预测缺失值填充； ③ 不做处理：部分模型如随机森林、xgboost、lightgbm能够处理数据缺失的情况，不需要对缺失数据做任何的处理。
数据离散化 数据离散化能减小算法的时间和空间开销（不同算法情况不一），并可以使特征更有业务解释性。离散化是将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间，分段的原则有等距离、等频率等方法。
数据标准化 数据各个特征变量的量纲差异很大，可以使用数据标准化消除不同分量量纲差异的影响，加速模型收敛的效率。常用的方法有： ① min-max 标准化：将数值范围缩放到（0,1）,但没有改变数据分布。max为样本最大值，min为样本最小值。

② z-score 标准化：将数值范围缩放到0附近, 经过处理的数据符合标准正态分布。u是平均值，σ是标准差。

特征衍生

基础特征对样本信息的表述有限，可通过特征衍生出新含义的特征进行补充。特征衍生是对现有基础特征的含义进行某种处理（组合/转换之类），常用方法如：

① 结合业务的理解做衍生，比如通过12个月工资可以加工出：平均月工资，薪资变化值，是否发工资等等；

② 使用特征衍生工具：如feature tools等技术；

特征选择

特征选择筛选出显著特征、摒弃非显著特征。特征选择方法一般分为三类：

① 过滤法：按照特征的发散性或者相关性指标对各个特征进行评分后选择，如方差验证、相关系数、IV值、卡方检验及信息增益等方法。

② 包装法：每次选择部分特征迭代训练模型，根据模型预测效果评分选择特征的去留。

③ 嵌入法：使用某些模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小来选择特征，如XGBOOST特征重要性选择特征。

特征降维

如果特征选择后的特征数目仍太多，这种情形下经常会有数据样本稀疏、距离计算困难的问题（称为 “维数灾难”），可以通过特征降维解决。常用的降维方法有：主成分分析法（PCA），线性判别分析法（LDA）等。

2.4 模型训练

模型训练是选择模型学习数据分布的过程。这过程还需要依据训练结果调整算法的（超）参数，使得结果变得更加优良。

2.4.1 数据集划分 训练模型前，一般会把数据集分为训练集和测试集，并可再对训练集再细分为训练集和验证集，从而对模型的泛化能力进行评估。 ① 训练集（training set）：用于运行学习算法。 ② 开发验证集（development set）用于调整参数，选择特征以及对算法其它优化。常用的验证方式有交叉验证Cross-validation，留一法等； ③ 测试集（test set）用于评估算法的性能，但不会据此改变学习算法或参数。