机器学习关键步骤（一）

机器学习有四个关键步骤。

(1) 数据准备，理和准备待分析的数据。

(2) 算法选择，根据需求挑选算法为数据建立模型。

(3) 参数调优，优化模型结果。

(4) 模型评估，根据准确度评价模型选出最好的。

1数据准备

1　准备数据

数据科学就是关于数据的科学。如果数据的质量差，那么分析得再精确也只能得到平淡无奇的结果。本节将介绍数据分析中常用的数据格式，还会涉及一些用来改进结果的数据处理方法。

1.1　数据格式

在数据分析中，表格是最常用的数据表示形式，如表所示。表格中的每一行就是一个数据点，代表一个观测结果；每一列是一个变量，用来描述数据点。变量也叫属性、特征或维度。

假设一些动物顾客去超市购物，以下是交易数据集。每一行代表一笔交易，每一列则描述交易的某一方面信息

根据需求，可以更改每行观测的类型。例如，通过下表这种表示形式，我们可以借助大量交易来研究交易模式。但是，如果想根据日期研究交易模式，则需要以行为单位汇总每一日的数据。为了分析得更全面，可以另外再添加几个变量，比如天气等，如表所示。

根据日期汇总后的交易数据集，并且另外添加了几个变量

1.2　变量类型

变量主要有 4 类，正确区分它们对于为算法选择合适的变量至关重要。

二值变量：这是最简单的变量类型，它只有两种可能的值。在表中，“是否买鱼”就是二值变量。
分类变量：当某信息可以取两个以上的值时，便可以使用分类变量来表示它。在表中，“顾客类别”就是分类变量。
整型变量：这种变量用来描述可以使用整数表示的信息。在表中，“水果购买量”就是整型变量，它表示每位顾客所购水果的数量。
连续变量：这是最精细的变量，用来表示小数。在表中，“支出”就是连续变量，它表示每位顾客花费的金额。

1.3　变量选择

原始数据集可能包含许多变量。往一个算法中放入过多变量，可能导致计算速度变慢，或者因干扰过多而产生错误的预测结果。因此，需要从众多变量中筛选出那些与研究目标密切相关的变量，这个过程就是变量选择。

通常，变量选择是一个试错的过程，需要根据反馈结果不断更换变量。一开始，可以借助简单的图来研究变量之间的相关性（详见 6.5 节），选取那些最有希望的变量，以待进一步分析。

1.4　特征工程

有时候，需要做一些处理才能获得最佳变量。例如，如果要预测表 1-1 中的哪些动物顾客不会买鱼，可以通过查看“顾客类别”获知，兔子、马和长颈鹿不会买鱼。不过，如果以食草动物、杂食动物和食肉动物这 3 大类划分表中的动物顾客，将得到更广义的结论：食草动物不吃鱼。

除了对单个变量进行重新编码之外，还可以合并多个变量，这个技巧叫作降维。降维可以提取最有用的信息，从而获得更精简的变量集，以供进一步分析。

1.5　缺失数据

收集的数据并非总是完整的。比如，在最后一笔交易中，水果购买量就没有被记录下来。数据缺失会妨碍分析，因此要尽可能地使用如下一些方法来解决数据缺失问题。

近似：如果缺失值所属的类型为二值变量或分类变量，那么可以使用该变量的众数（即出现次数最多的那个值）来替换它。若缺失值属于整型变量或连续变量，则可以使用中位数来替换它。利用这个方法，可以将表中的缺失值替换为 5，即猫购买了 5 个水果，因为其他 7 笔交易中水果购买量的中位数为 5。
计算：对于缺失值，还可以使用更高级的监督学习算法将它计算出来。虽然计算更耗时，但是所得到的数值更准确，这是因为算法基于类似交易来估算缺失值，这一点与近似方法（考虑每一笔交易）有所不同。从表可知，买鱼的顾客购买的水果往往比较少，因此推断猫购买的水果大约只有 2 个或 3 个。
移除：万不得已时，可以把包含缺失值的整行数据移除。但是，尽量不要这样做，因为这会减少分析时可用的数据量。而且，移除数据点可能会导致数据样本倾向或偏离特定的群体。例如，猫可能不太愿意公开自己所购水果的数量，如果把未记录水果购买量的顾客移除，那么最终的样本就会丢失有关猫的数据。
处理完数据集之后，就该对数据集进行分析了。

推荐参考学习书籍：白话机器学习算法