1.5 机器学习的一般流程

机器学习的一般流程包括确定分析目标、收集数据、整理数据、预处理数据、训练模型、评估模型、优化模型、上线部署等步骤。首先要从业务的角度分析，然后提取相关的数据进行探查，发现其中的问题，再依据各算法的特点选择合适的模型进行实验验证，评估各模型的结果，最终选择合适的模型进行应用。

1. 定义分析目标

应用机器学习解决实际问题，首先要明确目标任务，这是机器学习算法选择的关键。明确要解决的问题和业务需求，才可能基于现有数据设计或选择算法。例如，在监督式学习中对定性问题可用分类算法，对定量分析可用回归方法。在无监督式学习中，如果有样本细分则可应用聚类算法，如需找出各数据项之间的内在联系，可应用关联分析。

2. 收集数据

数据要有代表性并尽量覆盖领域，否则容易出现过拟合或欠拟合。对于分类问题，如果样本数据不平衡，不同类别的样本数量比例过大，都会影响模型的准确性。还要对数据的量级进行评估，包括样本量和特征数，可以估算出数据以及分析对内存的消耗，判断训练过程中内存是否过大，否则需要改进算法或使用一些降维技术，或者使用分布式机器学习技术。

3. 整理预处理

获得数据以后，不必急于创建模型，可先对数据进行一些探索，了解数据的大致结构、数据的统计信息、数据噪声以及数据分布等。在此过程中，为了更好地查看数据情况，可使用数据可视化方法或数据质量评价对数据质量进行评估。

通过数据探索后，可能发现不少问题，如缺失数据、数据不规范、数据分布不均衡、数据异常、数据冗余等。这些问题都会影响数据质量。为此，需要对数据进行预处理，这部分工作在机器学习中非常重要，特别是在生产环境中的机器学习，数据往往是原始、未加工和处理过的，数据预处理常常占据整个机器学习过程的大部分时间。归一化、离散化、缺失值处理、去除共线性等，是机器学习的常用预处理方法。

4. 数据建模

应用特征选择方法，可以从数据中提取出合适的特征，并将其应用于模型中得到较好的结果。筛选出显著特征需要理解业务，并对数据进行分析。特征选择是否合适，往往会直接影响模型的结果，对于好的特征，使用简单的算法也能得出良好、稳定的结果。特征选择时可应用特征有效性分析技术，如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率和逻辑回归权重等方法。

训练模型前，一般会把数据集分为训练集和测试集，或对训练集再细分为训练集和验证集，从而对模型的泛化能力进行评估。

模型本身并没有优劣。在模型选择时，一般不存在对任何情况都表现很好的算法，这又称为“没有免费的午餐”原则。因此在实际选择时，一般会用几种不同方法来进行模型训练，然后比较它们的性能，从中选择最优的一个。不同的模型使用不同的性能衡量指标。

5. 模型训练

在模型训练过程中，需要对模型超参进行调优，如果对算法原理理解不够透彻，往往无法快速定位能决定模型优劣的模型参数，所以在训练过程中，对机器学习算法原理的要求较高，理解越深入，就越容易发现问题的原因，从而确定合理的调优方案。

6. 模型评估

使用训练数据构建模型后，需使用测试数据对模型进行测试和评估，测试模型对新数据的泛化能力。如果测试结果不理想，则分析原因并进行模型优化，如采用手工调节参数等方法。如果出现过拟合，特别是在回归类问题中，则可以考虑正则化方法来降低模型的泛化误差。可以对模型进行诊断以确定模型调优的方向与思路，过拟合、欠拟合判断是模型诊断中重要的一步。常见的方法有交叉验证、绘制学习曲线等。过拟合的基本调优思路是增加数据量，降低模型复杂度。欠拟合的基本调优思路是提高特征数量和质量，增加模型复杂度。

误差分析是通过观察产生误差的样本，分析误差产生的原因，一般的分析流程是依次验证数据质量、算法选择、特征选择、参数设置等，其中对数据质量的检查最容易忽视，常常在反复调参很久后才发现数据预处理没有做好。一般情况下，模型调整后，需要重新训练和评估，所以机器学习的模型建立过程就是不断地尝试，并最终达到最优状态，从这一点看，机器学习具有一定的艺术性。

在工程实现上，提升算法准确度可以通过特征清洗和预处理等方式，也可以通过模型集成的方式。一般情况下，直接调参的工作不会很多。毕竟大量数据训练起来很慢，而且效果难以保证。

这部分内容将在本书第2章中详细介绍。

7. 模型应用

模型应用主要与工程实现的相关性比较大。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好坏，不单纯包括其准确程度、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）、稳定性是否可接受等方面。