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文章目录
1.模型构建
1.1 算法选择
常用分类算法：逻辑回归、xgboost和lightgbm
1.2 损失函数选择
对于回归问题常选择MSE和MAE，本节重点讲解分类问题的损失函数
● 二分类问题
log损失函数(log-loss)结果能非常好地表征概率分布。因此在很多场景，尤其是多分类场景下，如果我们需要知道结果属于每个类别的置信度，那这个损失函数很适合。缺点是它的健壮性没有那么强。在lightgbm中可以令objective=binary，调用二分类的log-loss
● 多分类问题
在lightgbm中可以令objective=softmax即可
● 交叉墒 cross-entropy
二分类和多分类问题均可使用，在lightgbm中可以令objective=cross_entropy即可
注：对数损失函数和交叉熵损失函数应该是等价的，因此在实际项目中选其一即可，证明见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58883095
1.3 调参思路
调参可用随机网格搜索
● xgboost调参：
○ 保持learning rate和其他booster相关的参数不变，调节和estimators的参数。learing_rate可设为0.1, max_depth设为4-6之间，min_child_weight设为1，subsample和colsample_bytree设为0.8 ，其他的参数都设为默认值即可。
○ 调节max_depth 和 min_child_weight参数，首先，我们先大范围地粗调参数，然后再小范围地微调。
○ gamma参数调优
○ subsample和colsample_bytree 调优
○ 正则化参数调优，选择L1正则化或者L2正则化
● lightgbm调参：
○ 参考资料：https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/83749703
○ 具体代码见：https://creditx.yuque.com/it4hgz/bb8t41/grzacv的《机器学习》章节
2 模型评价
一般根据不同的业务场景，会选择不同的评价指标，常见的评价指标如下：
2.1 KS值
KS值越大，表示模型能够将正、负样本区分开的程度越大。通常来讲，KS>0.2即表示模型有较好的预测准确性。
2.2 ROC曲线和AUC
我们建立ROC曲线的根本目的是找寻Recall和FPR之间的平衡，让我们能够衡量模型在尽量捕捉少数类的时候，误伤多数类的情况会如何变化。曲线越靠近左上角越好，越往下越糟糕，曲线如果在虚线的下方，则证明模型完全没法使用。如果曲线越靠近右下角说明模型的预测结果与真实情况完全相反，此时只要手动将预测结果逆转即可，最糟糕的情况是，曲线位于图像中间，和虚线非常靠近，此时我们就拿它没啥办法。
AUC量化了ROC曲线下方的面积，这个面积越大，代表ROC曲线越靠近左上角，模型越好，即AUC越接近于1，模型效果越好。
2.3 F1-score
同时兼顾精确度和召回率，因此我们追求尽量高的 F1 measure，能够保证我们的精确度和召回率都比较高，即不在区分负样本的同时又不误伤正样本，F1-score越接近1，模型效果越好。
3 常见问题
3.1 标签泄漏
不要把标签当作特征输入模型，例如要预测用户最近三天内的消费额，不要把这三天的消费额放入x中。
3.2 模型训练效果很差
通常是模型特征没做好，没有挖掘出更有价值的特征，也不排除数据质量很差的可能性。所以这个时候应该从数据和特征两方面入手，首先重新做特征工程，然后尝试扩充数据集。
3.3 训练集效果好，跨时间测试效果不好
如果测试集和跨时间测试效果都不好，说明这是一个过拟合问题，可以尝试减少模型复杂度，如减少特征维度或者减少数模型的深度等
3.4 训练集和跨时间测试效果都很好，上线后效果不好
这种情况仍不排除过拟合的嫌疑，可以再取出一部分更‘新’的数据集来训练。还有一种可能是线上模型的特征做错了，和线下的特征逻辑不一致。
3.5 上线后效果好，几周之后模型效果逐渐降低
可以认定为特征稳定性问题，解决方案聚焦在特征的跨时间稳定性上。
3.6 没有明显问题，但模型效果逐月降低
目前比较常规的解决方法是通过频繁迭代来更新模型，只要一直使用比较新的样本，就可以保证在未来的几个月模型效果让人满意。
