机器学习流程，以及实践应用

编辑导语：机器学习是一种数据分析技术，让计算机执行人和动物与生俱来的活动：从经验中学习，也被称为预测分析；本文作者分享了关于机器学习的流程以及实践应用，我们一起来看一下。

我所理解的机器学习是一种能够实现人工智能的技术，建立能从经验（数据）中进行学习的模型，从而使这个模型可以达到自行处理此类数据的能力。

也可以理解为：通过大量的数据，训练出一个能处理此类数据的模型，使得这个模型可以根据已知的数据，准确率很高的判断出未知的数据，从而使得人类能够采取正确的方法去处理某些事情。

想要了解机器学习你需要知道以下几点：

一、机器学习的流程

从实际的应用场景出发，要训练出来一个能够适应某场景的模型需要经过以下几步：

1. 场景解析

场景解析就是将业务逻辑，抽象成为通过算法能够解决的问题。

比如：做一个心脏病预测系统，那么就可以抽象为二分类问题——要么有心脏病，要么没有；然后，根据已有的数据看看有没有目标值，可以判断出：是监督学习还是无监督学习，还是半监督学习；从而，选择出能够处理好此类数据的算法。

（不同场景采用的算法是不同的）高频的有以下几种类型的场景：

分类场景：广告投放预测，网站用户点击预测。
聚类场景：人群划分，产品种类划分。
回归场景：商品购买量预测和股票成交额预测。
文本分析类场景：新闻的标签提取，文本自动分类和文本关键信息抽取。
关系图算法：社交网络关系，网络关系挖掘和金融风险控制。
模式识别：语音识别，图像识别和手写文字识别。

2. 数据预处理

场景解析完，选择适合处理此类数据的算法后，需要对数据进行预处理——就是对数据进行清洗工作，对空值、乱码进行处理。

数据预处理的主要目的就是：减少噪音数据对训练数据的影响。

3. 特征工程

特征工程是机器学习中最重要的一部分，因为根据已有的训练数据，可选用的算法是有限的；那么在同样的算法下特征的选取是不同的，100个人对一件事情会有100种看法，也就有100种特征，最后特征的质量决定模型的好坏。

特征工程需要做的包括：特征抽象、特征重要性的评估、特征衍生、特征降维。

4. 模拟训练

在经过以上过成后，进入训练模块，生成模型。

5. 模型评估

对生成模型的成熟度进行评估。

6. 离线/在线服务

在实际运用过程中，需要配合调度系统来使用。

案例场景：每天将用户当日新增的数据量流入数据库表里，通过调度系统启用离线训练服务，生成最新的离线模型，然后通过在线预测服务进行实时预测。

二、数据源结构

结构化数据：机构化数据是指以矩阵结构储存的数据。

数据库里的数据就是以这种结构存在，可以通过二维结构来显示，如下图：

结构化数据中，有两个重要的概念需要介绍一下：特征列和目标列。

上图里age，sex，cp列都是特征列，ifhealth是目标列。

非结构化数据：典型的非结构化数据是图像、文本、语音等文件；这些数据不能以矩阵的结构储存，目前的做法也是通过把非结构化的数据转化为二进制储存格式。

半结构化数据：半结构化数据是指按照一定的结构储存，但不一定是二维的数据库行存储形态的数据；还有一种是以二维数据形态储存的，但某些字段是文本类型，某些字段是数值类型的，如下图：

三、算法分类

监督学习：是指每个进入算法的训练样本数据都有对应的目标值。

如上图2所示，Ifhealth为目标值。

常见的监督学习算法：

无监督学习：就是训练样本的数据里没有目标列，不依赖于打标好的机器学习算法。

那么，这样的数据可能对一些分类和回归的场景就不太适合了。

无监督学习主要是来解决一些聚类场景的问题。

半监督学习：

通过上面的监督学习和无监督学习的概念，再来看半监督学习就比较好理解了。

也就是说，训练数据里只有部分数据是打标的。目前，半监督学习的算法，都是监督学习算法的变形。

强化学习：

强化学习是一种比较复杂的机器学习种类。强调的是：系统与外界不断的交换，获得外界的反馈，然后决定自身的行为。

如：无人驾驶，阿尔法狗下围棋就是强化学习的应用。

四、过拟合问题（欠拟合这里不做详细的介绍）

过拟合是数据挖掘（通过大量数据，训练模型的过程也称为数据挖掘）领域中最常见的问题，是指：通过训练集训练了一个模型，这个模型对于训练集的预测准确率很高，可以达到95%以上；但是换一份儿数据集进行预测，准确率大幅度下降。

出现这种情况的原因可能是：训练的过拟合现象。

导致过拟合问题的原因有以下三种：

训练数据集样本单一。
训练样本噪音数据干扰过大。
模型过于复杂。

五、结果评估

机器学习最终的目的是生成模型。

模型生成后需要一些指标来评估这个模型的好坏。

常用到的概念有：精确率，召回率，F1值，ROC和AUC几种。

首先介绍一下精确率，召回率和F1值，这3个指标是由：TP，TN，FP，FN这4个值计算而来的（这里不做解释了）。

精确率=TP/（TP+FP）
召回率=TP/（TP+FN）
F1=（2*精确率*召回率）/（精确率*召回率）

ROC曲线是常用的二分类场景的模型评估算法曲线，下图齿状弧形曲线就是ROC曲线。

如图所示：

通过ROC曲线可以清晰的展示出来，只要模型曲线越来越接近左上角就说明模型的效果越好。

AUC的值是ROC与横轴所围起来的面积（图中带阴影的部分），这个AUC的值越大说明模型的效果越好。

AUC的值取0～1之间，通常大于0.5，当AUC的值大于0.9以上时，证明这个模型的效果比较好。

以上对机器学习的流程，和一些概念做了解释，但距离真正可以上手操作还有很远的距离；如非结构化数据和半结构化数据，如何转化为结构化数据？特征抽象，特征衍生，特征降维如何操作？等等，实际的操作问题，还需要一定的篇幅来介绍。