風(fēng)控ML[1] | 風(fēng)控建模老司機(jī)的幾點(diǎn)思考與總結(jié)

機(jī)器學(xué)習(xí)建?，F(xiàn)在在很多地方都是十分流行，無論現(xiàn)在的你是否從事建模工作，了解這些建模的過程還是十分必要的。話不多說，直接進(jìn)入正題。

一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)周期一般可以分為：

1、業(yè)務(wù)需求挖掘（Business insight）

2、數(shù)據(jù)搜集處理（Data Curation）

3、模型訓(xùn)練開發(fā)（Modeling）

4、部署及測(cè)試上線（Deployment）

5、模型閉環(huán)監(jiān)控及繼續(xù)優(yōu)化（Feedback & Improvement）

本文也是按照這個(gè)結(jié)構(gòu)來進(jìn)行展開總結(jié)與思考。

01 業(yè)務(wù)需求挖掘（Business insight）

當(dāng)我們接到業(yè)務(wù)需求的時(shí)候，第一件事情需要了解的，就是需求的整體邏輯。一個(gè)合理的產(chǎn)品設(shè)計(jì)通常都是與業(yè)務(wù)痛點(diǎn)相掛鉤的。如果業(yè)務(wù)提出一個(gè)比較空泛的需求，如：

我想要提高一下營(yíng)銷成功率，幫我搞個(gè)模型吧。

這個(gè)時(shí)候，我們需要沉住氣,，有的時(shí)候數(shù)據(jù)建模師也需要充當(dāng)起“心理輔導(dǎo)員”，慢慢引導(dǎo)業(yè)務(wù)說出實(shí)際的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)與需求，好讓我們對(duì)癥下藥（當(dāng)然靠譜且有經(jīng)驗(yàn)的業(yè)務(wù)是不會(huì)犯這種行為的）。在經(jīng)過若干分鐘的業(yè)務(wù)了解，其實(shí)業(yè)務(wù)真正想提高的，是最后的審批通過率，而繼續(xù)了解，發(fā)現(xiàn)是由于最近業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)，電銷人員的人手不足，導(dǎo)致審批的效率低下，而真正有意愿購買產(chǎn)品的客戶被營(yíng)銷的可能性降低，導(dǎo)致最終的整體轉(zhuǎn)換率過低。

了解過后，其實(shí)我們會(huì)有一個(gè)初步的模型設(shè)計(jì)思路，那就是可以設(shè)計(jì)一個(gè)模型對(duì)客戶進(jìn)行意愿度的預(yù)評(píng)估，根據(jù)評(píng)分對(duì)客戶進(jìn)行營(yíng)銷優(yōu)先級(jí)，結(jié)合電銷人員的經(jīng)驗(yàn)度（營(yíng)銷成功率）與營(yíng)銷黃金時(shí)間等等維度的結(jié)合，輸出營(yíng)銷計(jì)劃，提高轉(zhuǎn)化率。

那么在了解了業(yè)務(wù)需求后，接下來就需要針對(duì)具體的需求，繼續(xù)咨詢業(yè)務(wù)方一些業(yè)務(wù)知識(shí)點(diǎn)，而不是有了一點(diǎn)眉目就馬上開工，畢竟模型還是做出來還是業(yè)務(wù)在用，事先溝通好一些細(xì)節(jié)性的問題也是無礙，而且溝通的過程可以讓你對(duì)業(yè)務(wù)有更加深入的了解，對(duì)你后面的特征開發(fā)有很好的幫助。

02 數(shù)據(jù)搜集處理（Data Curation）

當(dāng)我們確定了要開發(fā)的模型之后，這個(gè)時(shí)候需要做的是搜集數(shù)據(jù)與處理數(shù)據(jù)了。顧名思義，這一步也就是收集你可以用的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練模型，而這是我認(rèn)為是最為重要的一步。而在開始搜集數(shù)據(jù)前，需要了解幾點(diǎn)內(nèi)容：

1、模型應(yīng)用節(jié)點(diǎn)

2、時(shí)效性要求

2、有沒有預(yù)算，預(yù)算有多少

3、項(xiàng)目緊急程度

模型應(yīng)用節(jié)點(diǎn)

模型的應(yīng)用節(jié)點(diǎn)，決定了你有哪些變量是不可以用的，避免說出現(xiàn)“事后變量”或者是無法上線的變量，這往往是和業(yè)務(wù)邏輯是掛鉤的，在上一步的Business insight過程需要了解清楚。比如：一個(gè)模型是打算應(yīng)用于初審環(huán)節(jié)(貸款審批流程)，因此我們?cè)诔鯇徆?jié)點(diǎn)后的變量都是不能用的，比如終審環(huán)節(jié)、門店審核等等，還有一些貸后的變量都是不能用的。

時(shí)效性要求

有些模型可能需要應(yīng)用在實(shí)時(shí)的審批過程，要求秒級(jí)響應(yīng)，但也有些模型的時(shí)效性要求則沒那么高，小時(shí)級(jí)別的，次日級(jí)別的都會(huì)有，了解清楚，這樣子在設(shè)計(jì)你的模型或者變量的時(shí)候，更加地靈活。

預(yù)算多少

預(yù)算這個(gè)東西其實(shí)很難說，但是如果能有，那當(dāng)然是最好的了，因?yàn)橛辛隋X，自然可以從第三方機(jī)構(gòu)接一些外部數(shù)據(jù)源，類似于外部征信之類的，這對(duì)于我們的模型效果會(huì)有很好的提升。當(dāng)然，很多時(shí)候，我們都會(huì)是用公司已經(jīng)接入的數(shù)據(jù)源來開發(fā)特征的了。

項(xiàng)目緊急程度

這個(gè)不僅是對(duì)于模型開發(fā)項(xiàng)目，其實(shí)所有的項(xiàng)目都是需要的，了解清楚項(xiàng)目所能給的最大時(shí)長(zhǎng)，做好項(xiàng)目計(jì)劃，馬上開始工作。搜集數(shù)據(jù)，不需要等到所有的特征都搜集完才開始開發(fā)特征或者訓(xùn)練模型，有多少數(shù)據(jù)，就先搞多少數(shù)據(jù)。

在了解了以上的內(nèi)容后，你就可以開始搜集所有相關(guān)的數(shù)據(jù)了，因?yàn)槟愕臄?shù)據(jù)源會(huì)非常多，所以這里你必須做好數(shù)據(jù)的歸檔，不然后期會(huì)很亂，而且原始數(shù)據(jù)需要備份一份不要?jiǎng)?，方便后續(xù)復(fù)盤使用。具體可以參考我先前的一篇文章內(nèi)容《分享8點(diǎn)超級(jí)有用的Python編程建議》

搞到數(shù)據(jù)后，需要做的事情大概可以分為：

1、消化所有的數(shù)據(jù)含義、邏輯；

2、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種清洗，變成你熟悉的結(jié)構(gòu)；

3、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，找出明顯有問題的數(shù)據(jù)，探尋原因，實(shí)在找不到原因就直接剔除不用；

4、對(duì)數(shù)據(jù)衍生的特征做好備注，方便后面的回溯。

更加細(xì)致的數(shù)據(jù)挖掘過程這里就不展開，有很多好的書籍和開源代碼可以參考。

03 模型訓(xùn)練開發(fā)（Modeling）

模型訓(xùn)練開發(fā)，這里指的是已經(jīng)做完特征工程的步驟，重點(diǎn)在于篩選變量、選擇算法、算法調(diào)參、模型評(píng)估等等的操作。這里也有幾點(diǎn)建議分享給大家：

1、變量篩選，盡量多用自動(dòng)化工具，對(duì)你的效率提升很大。最好還是通過自己總結(jié)多方特征篩選的方法，寫一套自己的方法，方便自己調(diào)用；

2、如果是使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如rf、gbdt、xgb等，建議變量個(gè)數(shù)不要太多，50個(gè)以內(nèi)差不多了。如果是一些深度學(xué)習(xí)相關(guān)的模型算法就另當(dāng)別論。?

3、對(duì)于模型算法的選擇，如果不知道選啥，可以都試試看看效果最直接。但是作為一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的模型開發(fā)專家，你還是需要了解算法的原理，根據(jù)實(shí)際問題的情況來選擇算法會(huì)更加好，比如類別型變量的占比、數(shù)據(jù)維度、樣本目標(biāo)占比、數(shù)據(jù)分布等等。?

4、算法調(diào)參和模型評(píng)估的方法太多太成熟了，可以自己試著總結(jié)一份demo代碼。

04 部署及測(cè)試上線（Deployment）

關(guān)于模型部署，涉及到的步驟就沒那么多了，主要分成：

1、模型部署常用的就是pmml模型文件，所以你需要導(dǎo)出來給到后臺(tái)開發(fā)小哥

2、而在這之前，一般需要我們寫好接口文檔，確定好特征邏輯與部署節(jié)點(diǎn)，給到產(chǎn)品經(jīng)理

3、自己在對(duì)應(yīng)的平臺(tái)上寫sql，測(cè)試對(duì)數(shù)等，更多地，這一步考驗(yàn)的是模型開發(fā)者的細(xì)心程度，當(dāng)然，熟悉的老司機(jī)會(huì)總結(jié)出合適自己的一套的變量上線套路，彎道超車

4、模型文件部署到生產(chǎn)環(huán)境后，拿一些實(shí)際的單子進(jìn)行A\B test，看下實(shí)際輸出是否滿足預(yù)期，沒有問題就萬事大吉，不然得細(xì)心從變量開發(fā)的邏輯開始檢查

05 模型閉環(huán)監(jiān)控及繼續(xù)優(yōu)化（Feedback & Improvement）

至于模型上線后，我們并不是就完全不管了，我們需要時(shí)刻監(jiān)控模型的表現(xiàn)，對(duì)于排序模型，主要可以從下面幾個(gè)角度去監(jiān)控：

1、排序性情況，比如評(píng)分卡模型，各個(gè)分組間的badrate是否仍存在單調(diào)性

2、分類占比，也就是各個(gè)類別的占比情況，如果出現(xiàn)與建模時(shí)候差異較大的情況，需要有所提示

3、與模型相關(guān)的業(yè)務(wù)指標(biāo)波動(dòng)，有些模型會(huì)直接影響通過率或者是轉(zhuǎn)化率的，通過這些指標(biāo)也是可以看出異常

除此之外，評(píng)分卡模型一般一年左右就需要迭代或更換，需要時(shí)刻留意效果作出決策。