【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】Python機(jī)器學(xué)習(xí)入門指南（全）
前言
機(jī)器學(xué)習(xí) 作為人工智能領(lǐng)域的核心組成，是計(jì)算機(jī)程序?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)以優(yōu)化自身算法，并產(chǎn)生相應(yīng)的“智能化的”建議與決策的過程。
一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)的定義是：
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.
1 機(jī)器學(xué)習(xí)概論
機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于計(jì)算機(jī)基于數(shù)據(jù)分布，學(xué)習(xí)構(gòu)建出概率統(tǒng)計(jì)模型，并運(yùn)用模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與預(yù)測的方法。按照學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布的方式的不同，主要可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)：
1.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)
從有標(biāo)注的數(shù)據(jù)(x為變量特征空間, y為標(biāo)簽)中，通過選擇的模型及確定的學(xué)習(xí)策略，再用合適算法計(jì)算后學(xué)習(xí)到最優(yōu)模型，并用模型預(yù)測的過程。
按照模型預(yù)測結(jié)果Y的取值有限或者無限的，可再進(jìn)一步分為分類模型或者回歸模型；
1.2 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：
從無標(biāo)注的數(shù)據(jù)(x為變量特征空間），通過選擇的模型及確定的學(xué)習(xí)策略，再用合適算法計(jì)算后學(xué)習(xí)到最優(yōu)模型，并用模型發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律或者內(nèi)在結(jié)構(gòu)。
按照應(yīng)用場景，可以分為聚類，降維和關(guān)聯(lián)分析等模型。
2 機(jī)器學(xué)習(xí)建模流程
2.1 明確業(yè)務(wù)問題
明確業(yè)務(wù)問題是機(jī)器學(xué)習(xí)的先決條件，這里需要抽象出現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)問題的解決方案：需要學(xué)習(xí)什么樣的數(shù)據(jù)作為輸入，目標(biāo)是得到什么樣的模型做決策作為輸出。
（如：一個(gè)簡單的新聞分類問題的場景，就是學(xué)習(xí)已有的新聞及其類別標(biāo)簽數(shù)據(jù)，得到一個(gè)文本分類模型，通過模型對(duì)每天新的新聞做類別預(yù)測，以歸類到每個(gè)新聞?lì)l道。）
2.2 數(shù)據(jù)選擇：收集及輸入數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)決定了機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的上限，而算法只是盡可能逼近這個(gè)上限。意味著數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定了模型的最終效果，在實(shí)際的工業(yè)應(yīng)用中，算法通常占了很小的一部分，大部分工程師的工作都是在找數(shù)據(jù)、提煉數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)選擇需要關(guān)注的是：
① 數(shù)據(jù)的代表性：代表性差的數(shù)據(jù)，會(huì)導(dǎo)致模型擬合效果差；
② 數(shù)據(jù)時(shí)間范圍：監(jiān)督學(xué)習(xí)的特征變量X及標(biāo)簽Y如與時(shí)間先后有關(guān)，則需要明確數(shù)據(jù)時(shí)間窗口，否則可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄漏，即存在和利用因果顛倒的特征變量的現(xiàn)象。（如預(yù)測明天會(huì)不會(huì)下雨，但是訓(xùn)練數(shù)據(jù)引入明天溫濕度情況）；
③ 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)范圍：明確與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)表范圍，避免缺失代表性數(shù)據(jù)或引入大量無關(guān)數(shù)據(jù)作為噪音；
2.3 特征工程：數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征提取
特征工程就是將原始數(shù)據(jù)加工轉(zhuǎn)化為模型可用的特征，按技術(shù)手段一般可分為：
① 數(shù)據(jù)預(yù)處理：缺失值/異常值處理，數(shù)據(jù)離散化，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等；
② 特征提取：特征表示，特征衍生，特征選擇，特征降維等；
2.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
異常值處理
收集的數(shù)據(jù)由于人為或者自然因素可能引入了異常值（噪音），這會(huì)對(duì)模型學(xué)習(xí)進(jìn)行干擾。
通常需要處理人為引起的異常值，通過業(yè)務(wù)/技術(shù)手段(如3σ準(zhǔn)則)判定異常值，再由（python、正則式匹配）等方式篩選異常的信息，并結(jié)合業(yè)務(wù)情況刪除或者替換數(shù)值。
缺失值處理
數(shù)據(jù)缺失的部分，通過結(jié)合業(yè)務(wù)進(jìn)行填充數(shù)值、不做處理或者刪除。根據(jù)缺失率情況及處理方式分為以下情況：
① 缺失率較高，并結(jié)合業(yè)務(wù)可以直接刪除該特征變量。經(jīng)驗(yàn)上可以新增一個(gè)bool類型的變量特征記錄該字段的缺失情況，缺失記為1，非缺失記為0；
② 缺失率較低，結(jié)合業(yè)務(wù)可使用一些缺失值填充手段，如pandas的fillna方法、訓(xùn)練隨機(jī)森林模型預(yù)測缺失值填充；
③ 不做處理：部分模型如隨機(jī)森林、xgboost、lightgbm能夠處理數(shù)據(jù)缺失的情況，不需要對(duì)缺失數(shù)據(jù)做任何的處理。
數(shù)據(jù)離散化
數(shù)據(jù)離散化能減小算法的時(shí)間和空間開銷（不同算法情況不一），并可以使特征更有業(yè)務(wù)解釋性。
離散化是將連續(xù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，使其變?yōu)橐欢味坞x散化的區(qū)間，分段的原則有等距離、等頻率等方法。
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
數(shù)據(jù)各個(gè)特征變量的量綱差異很大，可以使用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化消除不同分量量綱差異的影響，加速模型收斂的效率。常用的方法有：
① min-max 標(biāo)準(zhǔn)化：
將數(shù)值范圍縮放到（0,1）,但沒有改變數(shù)據(jù)分布。max為樣本最大值，min為樣本最小值。
② z-score 標(biāo)準(zhǔn)化：
將數(shù)值范圍縮放到0附近, 經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。u是平均值，σ是標(biāo)準(zhǔn)差。
2.3.2 特征提取
特征表示
數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠處理的數(shù)值形式。如果數(shù)據(jù)是圖片數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為RGB三維矩陣的表示。
字符類的數(shù)據(jù)可以用多維數(shù)組表示，有Onehot獨(dú)熱編碼表示、word2vetor分布式表示及bert動(dòng)態(tài)編碼等；
特征衍生
基礎(chǔ)特征對(duì)樣本信息的表述有限，可通過特征衍生出新含義的特征進(jìn)行補(bǔ)充。特征衍生是對(duì)現(xiàn)有基礎(chǔ)特征的含義進(jìn)行某種處理（聚合/轉(zhuǎn)換之類），常用方法如：
① 結(jié)合業(yè)務(wù)的理解做衍生：聚合的方式是指對(duì)字段聚合后求平均值、計(jì)數(shù)、最大值等。比如通過12個(gè)月工資可以加工出：平均月工資，薪資最大值 等等；
轉(zhuǎn)換的方式是指對(duì)字段間做加減乘除之類。比如通過12個(gè)月工資可以加工出：當(dāng)月工資收入與支出的比值、差值等等；
② 使用特征衍生工具：如Featuretools等；
特征選擇
特征選擇篩選出顯著特征、摒棄非顯著特征。特征選擇方法一般分為三類：
① 過濾法：按照特征的發(fā)散性或者相關(guān)性指標(biāo)對(duì)各個(gè)特征進(jìn)行評(píng)分后選擇，如方差驗(yàn)證、相關(guān)系數(shù)、IV值、卡方檢驗(yàn)及信息增益等方法。
② 包裝法：每次選擇部分特征迭代訓(xùn)練模型，根據(jù)模型預(yù)測效果評(píng)分選擇特征的去留。
③ 嵌入法：使用某些模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到各個(gè)特征的權(quán)值系數(shù)，根據(jù)權(quán)值系數(shù)從大到小來選擇特征，如XGBOOST特征重要性選擇特征。
特征降維
如果特征選擇后的特征數(shù)目仍太多，這種情形下經(jīng)常會(huì)有數(shù)據(jù)樣本稀疏、距離計(jì)算困難的問題（稱為 “維數(shù)災(zāi)難”），可以通過特征降維解決。常用的降維方法有：主成分分析法（PCA），
線性判別分析法（LDA）等。
2.4 模型訓(xùn)練
模型訓(xùn)練是選擇模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布的過程。這過程還需要依據(jù)訓(xùn)練結(jié)果調(diào)整算法的（超）參數(shù)，使得結(jié)果變得更加優(yōu)良。
2.4.1 數(shù)據(jù)集劃分
訓(xùn)練模型前，一般會(huì)把數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，并可再對(duì)訓(xùn)練集再細(xì)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，從而對(duì)模型的泛化能力進(jìn)行評(píng)估。
① 訓(xùn)練集（training set）：用于運(yùn)行學(xué)習(xí)算法。
② 開發(fā)驗(yàn)證集（development set）用于調(diào)整參數(shù)，選擇特征以及對(duì)算法其它優(yōu)化。常用的驗(yàn)證方式有交叉驗(yàn)證Cross-validation，留一法等；
③ 測試集（test set）用于評(píng)估算法的性能，但不會(huì)據(jù)此改變學(xué)習(xí)算法或參數(shù)。
2.4.2 模型選擇
常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法如下：
模型選擇取決于數(shù)據(jù)情況和預(yù)測目標(biāo)。可以訓(xùn)練多個(gè)模型，根據(jù)實(shí)際的效果選擇表現(xiàn)較好的模型或者模型融合。
2.4.3 模型訓(xùn)練
訓(xùn)練過程可以通過調(diào)參進(jìn)行優(yōu)化，調(diào)參的過程是一種基于數(shù)據(jù)集、模型和訓(xùn)練過程細(xì)節(jié)的實(shí)證過程。超參數(shù)優(yōu)化需要基于對(duì)算法的原理的理解和經(jīng)驗(yàn)，此外還有自動(dòng)調(diào)參技術(shù)：網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索及貝葉斯優(yōu)化等。
2.5 模型評(píng)估
模型評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)：模型學(xué)習(xí)的目的使學(xué)到的模型對(duì)新數(shù)據(jù)能有很好的預(yù)測能力（泛化能力）?，F(xiàn)實(shí)中通常由訓(xùn)練誤差及測試誤差評(píng)估模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)程度及泛化能力。
2.5.1 評(píng)估指標(biāo)
① 評(píng)估分類模型：常用的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)有查準(zhǔn)率P、查全率R、兩者調(diào)和平均F1-score 等，并由混淆矩陣的統(tǒng)計(jì)相應(yīng)的個(gè)數(shù)計(jì)算出數(shù)值：
混淆矩陣 查準(zhǔn)率是指分類器分類正確的正樣本（TP）的個(gè)數(shù)占該分類器所有預(yù)測為正樣本個(gè)數(shù)（TP+FP）的比例；
查全率是指分類器分類正確的正樣本個(gè)數(shù)（TP）占所有的正樣本個(gè)數(shù)（TP+FN）的比例。
F1-score是查準(zhǔn)率P、查全率R的調(diào)和平均：
② 評(píng)估回歸模型：常用的評(píng)估指標(biāo)有RMSE均方根誤差 等。反饋的是預(yù)測數(shù)值與實(shí)際值的擬合情況。
③ 評(píng)估聚類模型：可分為兩類方式，一類將聚類結(jié)果與某個(gè)“參考模型”的結(jié)果進(jìn)行比較，稱為“外部指標(biāo)”（external index）：如蘭德指數(shù)，F(xiàn)M指數(shù) 等；另一類是直接考察聚類結(jié)果而不利用任何參考模型，稱為“內(nèi)部指標(biāo)”（internal index）：如緊湊度、分離度 等。
2.5.2 模型評(píng)估及優(yōu)化
根據(jù)訓(xùn)練集及測試集的指標(biāo)表現(xiàn)，分析原因并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，常用的方法有：
2.6 模型決策
決策是機(jī)器學(xué)習(xí)最終目的，對(duì)模型預(yù)測信息加以分析解釋，并應(yīng)用于實(shí)際的工作領(lǐng)域。
需要注意的是工程上是結(jié)果導(dǎo)向，模型在線上運(yùn)行的效果直接決定模型的成敗，不僅僅包括其準(zhǔn)確程度、誤差等情況，還包括其運(yùn)行的速度(時(shí)間復(fù)雜度)、資源消耗程度（空間復(fù)雜度）、穩(wěn)定性的綜合考慮。
3 ?Python實(shí)戰(zhàn)
#?這是一個(gè)簡單的demo。使用iris植物的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練iris分類模型，通過模型預(yù)測識(shí)別品種。
import?pandas?as?pd
#?加載數(shù)據(jù)集?
data?=?load_iris()
df?=?pd.DataFrame(data.data,?columns=data.feature_names)
df.head()
#?使用pandas_profiling庫分析數(shù)據(jù)情況
import?pandas_profiling
df.profile_report(title='iris')
#?劃分標(biāo)簽y，特征x
y?=?df['class']
x?=?df.drop('class',?axis=1)
#劃分訓(xùn)練集，測試集
from?sklearn.model_selection?import?train_test_split
train_x,?test_x,?train_y,?test_y?=?train_test_split(x,?y)
#?模型訓(xùn)練
from?xgboost?import?XGBClassifier
#?選擇模型
xgb?=?XGBClassifier(max_depth=1,?n_estimators=1)
xgb.fit(train_x,?train_y)
from?sklearn.metrics?import?precision_score,?recall_score,?f1_score,?accuracy_score,?roc_curve,?auc
def?model_metrics(model,?x,?y,?pos_label=2):
????"""
????評(píng)估函數(shù)
????"""
????yhat?=?model.predict(x)
????result?=?{'accuracy_score':accuracy_score(y,?yhat),
??????????????'f1_score_macro':?f1_score(y,?yhat,?average?=?"macro"),
??????????????'precision':precision_score(y,?yhat,average="macro"),
??????????????'recall':recall_score(y,?yhat,average="macro")
?????????????}
????return?result
#?模型評(píng)估結(jié)果
print("TRAIN")
print(model_metrics(xgb,?train_x,?train_y))
print("TEST")
print(model_metrics(xgb,?test_x,?test_y))
#?模型預(yù)測
xgb.predict(test_x)
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