編輯導(dǎo)語：?機(jī)器學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，讓計(jì)算機(jī)執(zhí)行人和動(dòng)物與生俱來的活動(dòng)：從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，也被稱為預(yù)測分析；本文作者分享了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的流程以及實(shí)踐應(yīng)用，我們一起來看一下。

我所理解的機(jī)器學(xué)習(xí)是一種能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能的技術(shù)，建立能從經(jīng)驗(yàn)（數(shù)據(jù)）中進(jìn)行學(xué)習(xí)的模型，從而使這個(gè)模型可以達(dá)到自行處理此類數(shù)據(jù)的能力。

也可以理解為：通過大量的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出一個(gè)能處理此類數(shù)據(jù)的模型，使得這個(gè)模型可以根據(jù)已知的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確率很高的判斷出未知的數(shù)據(jù)，從而使得人類能夠采取正確的方法去處理某些事情。

想要了解機(jī)器學(xué)習(xí)你需要知道以下幾點(diǎn)：

一、機(jī)器學(xué)習(xí)的流程

從實(shí)際的應(yīng)用場景出發(fā)，要訓(xùn)練出來一個(gè)能夠適應(yīng)某場景的模型需要經(jīng)過以下幾步：

1. 場景解析

場景解析就是將業(yè)務(wù)邏輯，抽象成為通過算法能夠解決的問題。

比如：做一個(gè)心臟病預(yù)測系統(tǒng)，那么就可以抽象為二分類問題——要么有心臟病，要么沒有；然后，根據(jù)已有的數(shù)據(jù)看看有沒有目標(biāo)值，可以判斷出：是監(jiān)督學(xué)習(xí)還是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，還是半監(jiān)督學(xué)習(xí)；從而，選擇出能夠處理好此類數(shù)據(jù)的算法。

（不同場景采用的算法是不同的）高頻的有以下幾種類型的場景：

• 分類場景：廣告投放預(yù)測，網(wǎng)站用戶點(diǎn)擊預(yù)測。
• 聚類場景：人群劃分，產(chǎn)品種類劃分。
• 回歸場景：商品購買量預(yù)測和股票成交額預(yù)測。
• 文本分析類場景：新聞的標(biāo)簽提取，文本自動(dòng)分類和文本關(guān)鍵信息抽取。
• 關(guān)系圖算法：社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系挖掘和金融風(fēng)險(xiǎn)控制。
• 模式識(shí)別：語音識(shí)別，圖像識(shí)別和手寫文字識(shí)別。

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理

場景解析完，選擇適合處理此類數(shù)據(jù)的算法后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理——就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗工作，對空值、亂碼進(jìn)行處理。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的就是：減少噪音數(shù)據(jù)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的影響。

3. 特征工程

特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中最重要的一部分，因?yàn)楦鶕?jù)已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可選用的算法是有限的；那么在同樣的算法下特征的選取是不同的，100個(gè)人對一件事情會(huì)有100種看法，也就有100種特征，最后特征的質(zhì)量決定模型的好壞。

特征工程需要做的包括：特征抽象、特征重要性的評(píng)估、特征衍生、特征降維。

4. 模擬訓(xùn)練

在經(jīng)過以上過成后，進(jìn)入訓(xùn)練模塊，生成模型。

5. 模型評(píng)估

對生成模型的成熟度進(jìn)行評(píng)估。

6. 離線/在線服務(wù)

在實(shí)際運(yùn)用過程中，需要配合調(diào)度系統(tǒng)來使用。

案例場景：每天將用戶當(dāng)日新增的數(shù)據(jù)量流入數(shù)據(jù)庫表里，通過調(diào)度系統(tǒng)啟用離線訓(xùn)練服務(wù)，生成最新的離線模型，然后通過在線預(yù)測服務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測。

二、數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指以矩陣結(jié)構(gòu)儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)就是以這種結(jié)構(gòu)存在，可以通過二維結(jié)構(gòu)來顯示，如下圖：

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，有兩個(gè)重要的概念需要介紹一下：特征列和目標(biāo)列。

上圖里age，sex，cp列都是特征列，ifhealth是目標(biāo)列。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是圖像、文本、語音等文件；這些數(shù)據(jù)不能以矩陣的結(jié)構(gòu)儲(chǔ)存，目前的做法也是通過把非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制儲(chǔ)存格式。

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指按照一定的結(jié)構(gòu)儲(chǔ)存，但不一定是二維的數(shù)據(jù)庫行存儲(chǔ)形態(tài)的數(shù)據(jù)；還有一種是以二維數(shù)據(jù)形態(tài)儲(chǔ)存的，但某些字段是文本類型，某些字段是數(shù)值類型的，如下圖：

三、算法分類

監(jiān)督學(xué)習(xí)：是指每個(gè)進(jìn)入算法的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)都有對應(yīng)的目標(biāo)值。

如上圖2所示，Ifhealth為目標(biāo)值。

常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法：

無監(jiān)督學(xué)習(xí)：就是訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)里沒有目標(biāo)列，不依賴于打標(biāo)好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

那么，這樣的數(shù)據(jù)可能對一些分類和回歸的場景就不太適合了。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)主要是來解決一些聚類場景的問題。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)：

通過上面的監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念，再來看半監(jiān)督學(xué)習(xí)就比較好理解了。

也就是說，訓(xùn)練數(shù)據(jù)里只有部分?jǐn)?shù)據(jù)是打標(biāo)的。目前，半監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法，都是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的變形。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種比較復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)種類。強(qiáng)調(diào)的是：系統(tǒng)與外界不斷的交換，獲得外界的反饋，然后決定自身的行為。

如：無人駕駛，阿爾法狗下圍棋就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用。

四、過擬合問題（欠擬合這里不做詳細(xì)的介紹）

過擬合是數(shù)據(jù)挖掘（通過大量數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型的過程也稱為數(shù)據(jù)挖掘）領(lǐng)域中最常見的問題，是指：通過訓(xùn)練集訓(xùn)練了一個(gè)模型，這個(gè)模型對于訓(xùn)練集的預(yù)測準(zhǔn)確率很高，可以達(dá)到95%以上；但是換一份兒數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測，準(zhǔn)確率大幅度下降。

出現(xiàn)這種情況的原因可能是：訓(xùn)練的過擬合現(xiàn)象。

導(dǎo)致過擬合問題的原因有以下三種：

1. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集樣本單一。
2. 訓(xùn)練樣本噪音數(shù)據(jù)干擾過大。
3. 模型過于復(fù)雜。

五、結(jié)果評(píng)估

機(jī)器學(xué)習(xí)最終的目的是生成模型。

模型生成后需要一些指標(biāo)來評(píng)估這個(gè)模型的好壞。

常用到的概念有：精確率，召回率，F(xiàn)1值，ROC和AUC幾種。

首先介紹一下精確率，召回率和F1值，這3個(gè)指標(biāo)是由：TP，TN，F(xiàn)P，F(xiàn)N這4個(gè)值計(jì)算而來的（這里不做解釋了）。

• 精確率=TP/（TP+FP）
• 召回率=TP/（TP+FN）
• F1=（2*精確率*召回率）/（精確率*召回率）

ROC曲線是常用的二分類場景的模型評(píng)估算法曲線，下圖齒狀弧形曲線就是ROC曲線。

如圖所示：

通過ROC曲線可以清晰的展示出來，只要模型曲線越來越接近左上角就說明模型的效果越好。

AUC的值是ROC與橫軸所圍起來的面積（圖中帶陰影的部分），這個(gè)AUC的值越大說明模型的效果越好。

AUC的值取0～1之間，通常大于0.5，當(dāng)AUC的值大于0.9以上時(shí)，證明這個(gè)模型的效果比較好。

以上對機(jī)器學(xué)習(xí)的流程，和一些概念做了解釋，但距離真正可以上手操作還有很遠(yuǎn)的距離；如非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如何轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？特征抽象，特征衍生，特征降維如何操作？等等，實(shí)際的操作問題，還需要一定的篇幅來介紹。

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