注：本文基于之前的文章做了些修改，重复部分可以跳过看。示例的项目为基于LR模型对癌细胞分类的任务。
随着人工智能时代的到来，机器学习已成为解决问题的关键工具。我们接下来会详细介绍机器学习如何应用到实际问题，并概括机器学习应用的一般流程。
1.1 明确问题
明确业务问题是机器学习的先决条件，即抽象出该问题为机器学习的预测问题：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。
一个简单的新闻分类的场景，就是学习已有的新闻及其类别标签数据，得到一个文本分类模型，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。
1.2 数据选择
机器学习广泛流传一句话：“数据和特征决定了机器学习结果的上限，而模型算法只是尽可能逼近这个上限”，意味着数据及其特征表示的质量决定了模型的最终效果，且在实际的工业应用中，算法通常占了很小的一部分，大部分的工作都是在找数据、提炼数据、分析数据及特征工程。
数据选择是准备机器学习原料的关键，需要关注的是：
① 数据的代表性：数据质量差或无代表性，会导致模型拟合效果差；
② 数据时间范围：对于监督学习的特征变量X及标签Y，如与时间先后有关，则需要划定好数据时间窗口，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 特征工程
特征工程就是对原始数据分析处理转化为模型可用的特征，这些特征可以更好地向预测模型描述潜在规律，从而提高模型对未见数据的准确性。特征工程按技术上可分为如下几步：
① 探索性数据分析：数据分布、缺失、异常及相关性等情况；
② 数据预处理：缺失值/异常值处理，数据离散化，数据标准化等；
③ 特征提取：特征表示，特征衍生，特征选择，特征降维等；
2.1 探索性数据分析
拿到数据后，可以先做探索性数据分析（EDA）去理解数据本身的内部结构及规律，如果你对数据情况不了解也没有相关的业务背景知识，不做相关的分析及预处理，直接将数据喂给传统模型往往效果不太好。
通过探索性数据分析，可以了解数据分布、缺失、异常及相关性等情况，利用这些基本信息做数据的处理及特征加工，可以进一步提高特征质量，灵活选择合适的模型方法。
2.2 数据预处理
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。 通常需要处理人为引起的异常值，通过业务或技术手段(如3σ准则)判定异常值，再由（正则式匹配）等方式筛选异常的信息，并结合业务情况删除或者替换数值。
缺失值处理
数据缺失值可以通过结合业务进行填充数值、不做处理或者删除。根据特征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、训练回归模型预测缺失值并填充；
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，不需要对缺失数据再做处理。
数据离散化
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，分段的原则有等宽、等频等方法。通过离散化一般可以增加抗噪能力、使特征更有业务解释性、减小算法的时间及空间开销（不同算法情况不一）。
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：
可将数值范围缩放到（0, 1）且无改变数据分布。max为样本最大值，min为样本最小值。
② z-score 标准化：
可将数值范围缩放到0附近， 经过处理的数据符合标准正态分布。是平均值，σ是标准差。
2.3 特征提取
特征表示
数据需要转换为计算机能够处理的数值形式，图片类的数据需要转换为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（用单独一个位置的1来表示）、word2vetor分布式表示等；
特征衍生
基础特征对样本信息的表达有限，可通过特征衍生可以增加特征的非线性表达能力，提升模型效果。另外，在业务上的理解设计特征，还可以增加模型的可解释性。(如体重除以身高就是表达健康情况的重要特征。)
特征衍生是对现有基础特征的含义进行某种处理（聚合/转换之类），常用方法人工设计、自动化特征衍生（图4.15）：
① 结合业务的理解做人工衍生设计：
聚合的方式是指对字段聚合后求平均值、计数、最大值等。比如通过12个月工资可以加工出：平均月工资，薪资最大值 等等；
转换的方式是指对字段间做加减乘除之类。比如通过12个月工资可以加工出：当月工资收入与支出的比值、差值等等；
② 使用自动化特征衍生工具：如Featuretools等，可以使用聚合(agg_primitives)、转换(trans_primitives)或则自定义方式暴力生成特征；
特征选择
特征选择的目标是寻找最优特征子集，通过筛选出显著特征、摒弃冗余特征，减少模型的过拟合风险并提高运行效率。特征选择方法一般分为三类：
① 过滤法：计算特征的缺失情况、发散性、相关性、信息量、稳定性等类型的指标对各个特征进行评估选择，常用如缺失率、单值率、方差验证、pearson相关系数、chi2卡方检验、IV值、信息增益及PSI等方法。
② 包装法：通过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，如sklearn的RFE递归特征消除。
③ 嵌入法：直接使用某些模型训练的到特征重要性，在模型训练同时进行特征选择。通过模型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。常用如基于L1正则项的逻辑回归、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）等。
3 模型训练
模型训练是利用既定的模型方法去学习数据经验的过程，这过程还需要结合模型评估以调整算法的超参数，最终选择表现较优的模型。
3.1 数据集划分
训练模型前，常用的HoldOut验证法（此外还有留一法、k折交叉验证等方法），把数据集分为训练集和测试集，并可再对训练集进一步细分为训练集和验证集，以方便评估模型的性能。
① 训练集（training set）：用于运行学习算法，训练模型。
② 开发验证集（development set）用于调整超参数、选择特征等，以选择合适模型。
③ 测试集（test set）只用于评估已选择模型的性能，但不会据此改变学习算法或参数。
###3.2 模型方法选择
结合当前任务及数据情况选择合适的模型方法，常用的方法如下图 ，scikit-learn模型方法的选择。此外还可以结合多个模型做模型融合。
3.3 训练过程
模型的训练过程即学习数据经验得到较优模型及对应参数（如神经网络最终学习到较优的权重值）。整个训练过程还需要通过调节超参数（如神经网络层数、梯度下降的学习率)进行控制优化的。
调节超参数是一个基于数据集、模型和训练过程细节的实证过程，需要基于对算法的原理理解和经验，借助模型在验证集的评估进行参数调优，此外还有自动调参技术：网格搜索、随机搜索及贝叶斯优化等。
4 模型评估
机器学习的直接目的是学（拟合）到“好”的模型，不仅仅是学习过程中对训练数据的良好的学习预测能力，根本上在于要对新数据能有很好的预测能力（泛化能力），所以客观地评估模型性能至关重要。技术上常根据训练集及测试集的指标表现，评估模型的性能。
4.1 评估指标
评估分类模型
常用的评估标准有查准率P、查全率R及两者调和平均F1-score 等，并由混淆矩阵的统计相应的个数计算出数值：
查准率是指分类器分类正确的正样本（TP）的个数占该分类器所有预测为正样本个数（TP+FP）的比例；
查全率是指分类器分类正确的正样本个数（TP）占所有的正样本个数（TP+FN）的比例。
F1-score是查准率P、查全率R的调和平均：
评估回归模型
常用的评估指标有MSE均方误差等。反馈的是预测数值与实际值的拟合情况。
评估聚类模型
可分为两类方式，一类将聚类结果与某个“参考模型”的结果进行比较，称为“外部指标”（external index）：如兰德指数，FM指数等。另一类是直接考察聚类结果而不利用任何参考模型，称为“内部指标”（internal index）：如紧凑度、分离度等。
4.2 模型评估及优化
训练机器学习模型所使用的数据样本集称之为训练集（training set）， 在训练数据的误差称之为训练误差（training error），在测试数据上的误差，称之为测试误差（test error）或泛化误差 （generalization error）。
描述模型拟合（学习）程度常用欠拟合、拟合良好、过拟合，我们可以通过训练误差及测试误差评估模型的拟合程度。从整体训练过程来看，欠拟合时训练误差和测试误差均较高，随着训练时间及模型复杂度的增加而下降。在到达一个拟合最优的临界点之后，训练误差下降，测试误差上升，这个时候就进入了过拟合区域。
欠拟合是指相较于数据而言模型结构过于简单，以至于无法学习到数据中的规律。
过拟合是指模型只过分地匹配训练数据集，以至于对新数据无良好地拟合及预测。其本质是较复杂模型从训练数据中学习到了统计噪声导致的。
分析模型拟合效果并对模型进行优化，常用的方法有：
5 模型决策
决策应用是机器学习最终目的，对模型预测信息加以分析解释，并应用于实际的工作领域。需要注意的是，工程上是结果导向，模型在线上运行的效果直接决定模型的成败，不仅仅包括其准确程度、误差等情况，还包括其运行的速度(时间复杂度)、资源消耗程度（空间复杂度）、稳定性的综合考虑。
6 机器学习项目实战(数据挖掘)
6.1 项目介绍
项目的实验数据来源著名的UCI机器学习数据库，该数据库有大量的人工智能数据挖掘数据。本例选用的是sklearn上的数据集版本：Breast Cancer Wisconsin DataSet(威斯康星州乳腺癌数据集)，这些数据来源美国威斯康星大学医院的临床病例报告，每条样本有30个特征属性，标签为是否良性肿瘤，即有监督分类预测的问题。 项目的建模思路是通过分析乳腺癌数据集数据，特征工程，构建逻辑回归模型学习数据，预测样本的类别是否为良性肿瘤。
6.2 代码实现
导入相关的Python库，加载cancer数据集，查看数据介绍， 并转为DataFrame格式。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.utils import plot_model
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
dataset_cancer = datasets.load_breast_cancer() # 加载癌细胞数据集
print(dataset_cancer['DESCR'])
df = pd.DataFrame(dataset_cancer.data, columns=dataset_cancer.feature_names)
df['label'] = dataset_cancer.target
print(df.shape)
df.head()
探索性数据分析EDA：使用pandas_profiling库分析数据数值情况，缺失率及相关性等。
import pandas_profiling
pandas_profiling.ProfileReport(df, title='Breast Cancer DataSet EDA')
特征工程方面主要的分析及处理有：
● 分析特征无明显异常值及缺失的情况，无需处理；
● 已有mean/standard error等衍生特征，无需特征衍生；
● 结合相关性等指标做特征选择（过滤法）；
● 对特征进行标准化以加速模型学习过程；
# 筛选相关性>0.99的特征清单列表及标签
drop_feas = ['label','worst_radius','mean_radius']
# 选择标签y及特征x
y = df.label
x = df.drop(drop_feas,axis=1) # 删除相关性强特征及标签列
# holdout验证法： 按3：7划分测试集 训练集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3)
# 特征z-score 标准化
sc = StandardScaler()
x_train = sc.fit_transform(x_train) # 注：训练集测试集要分别标准化，以免测试集信息泄露到模型训练
x_test = sc.transform(x_test)
模型训练：使用keras搭建逻辑回归模型，训练模型，观察模型训练集及验证集的loss损失
_dim = x_train.shape[1] # 输入模型的特征数
# LR逻辑回归模型
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=_dim, activation='sigmoid',bias_initializer='uniform')) # 添加网络层，激活函数sigmoid
model.summary()
plot_model(model,show_shapes=True)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') #模型编译：选择交叉熵损失函数及adam梯度下降法优化算法
model.fit(x, y, validation_split=0.3, epochs=200) # 模型迭代训练: validation_split比例0.3, 迭代epochs200次
# 模型训练集及验证集的损失
plt.figure()
plt.plot(model.history.history['loss'],'b',label='Training loss')
plt.plot(model.history.history['val_loss'],'r',label='Validation val_loss')
plt.title('Traing and Validation loss')
plt.legend()
以测试集F1-score等指标的表现，评估模型的泛化能力。最终测试集的f1-score有88%，有较好的模型表现。
def model_metrics(model, x, y):
"""
评估指标
"""
yhat = model.predict(x).round() # 模型预测yhat，预测阈值按默认0.5划分
result = {
'f1_score': f1_score(y, yhat),
'precision':precision_score(y, yhat),
'recall':recall_score(y, yhat)
}
return result
# 模型评估结果
print("TRAIN")
print(model_metrics(model, x_train, y_train))
print("TEST")
print(model_metrics(model, x_test, y_test))
文章首发于算法进阶，公众号阅读原文可访问GitHub项目源码