根据场景定位要解决的任务类型

现简单的将训练流程划分为：定位要解决的任务类型 -> 选择合适的算法模型 -> 准备数据集 -> 训练模型 -> 调整参数 -> 模型评估及验收。

一、根据场景定位要解决的任务类型

结合不同的应用场景，机器学习核心解决的任务类型可以简单归纳为分类问题、回归问题、聚类问题、时间序列问题。

1. 分类问题

原理：根据样本特征提前定义好数据的分类，把具有相同特征的数据点落到提前定义好的类别标签上完成分类。

特点：数据样本有标签。

应用场景：人脸识别、垃圾邮件检测、图像识别、信用卡评估…

2. 回归问题

原理：通过历史数据的表现，拟合成一个目标函数，利用误差分析方法去确定拟合后表现最好的函数。

特点：数据是相互独立的点，且有对应标签。

应用场景：预估业务增量、房价增长、股票增长…

3. 聚类问题

原理：不需要提前去定义期望的数据需要怎样划分，根据样本特征的距离去决定分类，保持最小的组内相似。

特点：数据样本无标签，不需要提前去定义期望的数据需要怎样划分，根据样本特征的距离去决定分类，保持最小的组内相似。

应用场景：用户分群、商品聚类…

4. 时间序列问题

原理：与回归的逻辑相似，但对数据的要求不一样，数据按照时间顺序排列，根据相等间隔的时间段的数据表现规律去预估未来的表现。

特点：数据点之间彼此相关。

应用场景：需要进行周期性预测类的场景。

二、选择合适的算法模型

根据不同任务类型选择合适的算法模型，如果要解决的是分类问题，即对应的要选择擅长处理分类问题的算法模型，选择合适的模型可以提高数据训练的效率。

通常选择什么样的算法是由算法工程师主导的，产品经理只需要简单理解所解决的问题范围即可。

scikit-learn上支持的分类算法：

• 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes）
• K近邻分类器（KNeighbors Classifier）
• 决策树（Decision Tree）
• 支持向量机（SVC）
• 线性支持向量机（Linear SVC）
• 随机梯度下降分类器（SGD Classifier）
• 核估计（kernel approximation）
• 集成分类器（EnsembleClassifiers）

要解决聚类的问题，如用户分群，可以选择聚类的算法模型。

scikit-learn上支持的聚类算法：

• K均值（KMeans)
• 谱聚类（Spectral Clustering）
• GMM – 高斯混合模型
• MeanShift
• VBGMM
• MiniBatch KMeans

如果要依赖趋势做数值预测，如业务量增长，可以选择回归算法模型。

scikit-learn上支持的回归算法：

• 贝叶斯岭回归
• Logistic回归
• 支持向量机回归
• 决策树回归
• LASSO
• 随机梯度下降回归（SGD Regressor）

三、准备数据集

准备数据集包含了数据处理、特征提取、训练集、测试集的分割。

1. 数据预处理

通常来说，我们收集上来的数据来源比较多，可能会存在一些问题，例如数据缺失、数据格式不一致、数据集分布不均匀、数据重复等问题，因此需要进行数据的预处理。

不同问题的处理方式：

• 数据缺失：如果数据缺失占比不大，可以把有缺失的数据进行删除，若本身数据量级就不是很多，可以进行人工填补，通常经过经验填补或者均值填补。
• 数据格式不统一/量纲不统一：进行格式转化，数据归一化处理。
• 数据分布不均匀：可以根据样本分布特点进行随机重复采样，以补充数据量少的分布，但容易丢失重要特征。

2. 特征提取

在机器学习的训练中，需要将业务维度相关的数据进行向量转化，解决部分复杂问题时，如果维度较多在转化过程中很容易造成大量的计算资源的消耗，一般会先进行特征的提取，也就是常说的特征工程，来进行维度的简化。

常用的方法是主成分分析，原理是将两个或几个独立的特征组合到一起形成一个特征；利用这种方式进行降维，使训练的维度减少，提高训练效率。

3. 训练集、测试集的分割

在机器学习模型训练之前，通常要进行数据的分割，常用的有1/4分割、1/10分割，具体需要根据自己的数据样本量去拆分。

四、训练模型 & 调整参数

准备好数据集，确定了要使用的算法，下一步要进行具体的模型训练；上一篇文章中我们提到机器学习模型训练中经常遇到的两个问题，过拟合和欠拟合。

1. 过拟合

特点：在训练集上表现非常好，但是在测试数据或者验证数据上表现很差，说明模型缺失泛化能力。

原因：训练数据太少或者学习后的模型过于复杂。

解决方法：增加训练样本，或者减少数据维度，或者为模型添加一个正则项来扩大模型在训练上的误差。

2. 欠拟合

特点：在训练集上表现不好，在测试数据上表现也不好。

原因：维度较少拟合的函数不足以表达数据规律。