机器学习的基本过程及关键要素

　　以下首先阐述机器学习的基本过程，罗列了几个主要流程和关键要素；继而展开介绍机器学习主要的算法框架，包括监督学习算法，无监督学习算法和常用的降维，特征选择算法等；最后在业务实践的过程中，给出了一个可行的项目管理流程，可供参考。

　　1.基本过程

　　1.1机器学习的五步流程

　　如果把机器学习当做一个闭环的工作项来看待的话，会发现其实它的整个流程，跟我们日常生活中做其它的事情是异曲同工的，比如做一个ABtest，做一次竞品分析，或者写一个量化策略。只是在其基本过程里，我们所要考虑的问题点，所采用的工具和方法有所不同而已。

　　以下参考达里欧的五步流程法，尝试将机器学习的基本过程也简化为五个环节。

　　01确定目标

　　机器学习的目标并不在于机器学习，而在于我们将这种方法应用到现实场景，去解决现实的问题点。所以在工作开始之前，我们需要想清楚自己是要实现何种目标，比如是要对流失用户进行风险预警，对潜在付费用户进行意愿评估，还是对信贷用户进行欺诈识别。

　　02诊断问题

　　因为明确了所要实现的目标，所以可以根据现实基础来诊断问题。为了实现这个目标，需要机器学习给到怎样的输出，单纯的0-1标签即可，还是需要连续的风险概率；目前的数据量是否能支撑这个项目，业务样本的黑白比例是否不够均衡，这些问题都是需要诊断的。

　　03方案设计

　　明确了要实现的目标，也了解了现实基础里存在的问题点，便可以展开方案设计。在这个细分的业务场景下，适合选用哪一类型的算法，不同算法往往是为不同领域而生的；在这个场景下，如果没有明确的黑白样本，需要基于何种方法来进行样本定义。在方案设计的环节，需要给出一个工作开展的大的方向，相当于把时间和精力限制在一个合适的框架中。

　　04方案执行

　　在方案执行的过程中遇到问题时，如何进行解决，也是很重要的环节。机器学习算法的执行，一般称之为最优化的过程，即在一个算法框架下，如何最快地达到最优的结果。而针对整个方案的执行，又会包括数据准备，特征工程，算法调试，模型评估等具体事项，每一个事项相互独立，各有各的方法论，但又相互影响，上下游之间的执行效果环环相扣。

　　05评估迭代

　　评估的过程，其实就是一个目标量化的过程，因为有了量化，所以有了绝对意义上的效果优劣。只是不同的业务目标，不同的模型框架，对应的评估体系是不一样的。建立一套合适的评估方式，机器学习项目也就实现了闭环，可以在迭代中去逐步逼近要实现的业务目标。

　　1.2机器学习的关键要素

　　01机器学习三要素

　　如同劳动力，资本，土地等是经济学的基本要素一样，其实机器学习也有自己的三要素，即数据，算法和模型，它们缺一不可，相互关联，并贯穿于工作的整个过程。人们说机器学习的过程，就是准备好充足的数据，应用合适的算法，去生成优良的模型的过程。

　　02其它关键要点

　　除了机器学习三要素外，其实也有其它的一些点是相当重要的，比如特征处理，优化算法，和模型评估等。缺少了这些内容，其实模型也能生成，但只能是大打折扣地生成。特征处理决定了模型性能的上限，优化算法让我们以最好的方式去逼近模型性能的上限，而模型评估则定义了什么是我们到底在讨论什么样的模型性能，它们是机器学习项目的“加速器”。

　　2.监督学习

　　监督学习要处理的是有标签的数据，即业务场景里有绝对的黑白，明确的好坏，比如在信贷风控的场景下，逾期了就是逾期了，在金融市场的场景下，涨跌也都是界限分明的。通过对历史数据的学习，从而给当前的数据一个离散的标签，或者连续的数值结果。

　　2.1线性模型

　　线性模型的出发点很简单，就是考虑一个事情成立的多个因素，比如ABCDE五个因素，每个因素又有各自的权重，权衡过各个因素后，才做出最后的决策。将这个想法转化为数学的表达，也就有了因变量，自变量，系数，偏置这些概念，从而组成了线性模型。

　　线性模型也可以很复杂，有很长的历史，很多的变体。其中最经典的形式，是在线性基础上添加一个Sigmoid函数，从而将线性输出转化为概率，并进一步转化为黑白标签，也就是逻辑回归。在传统金融场景的评分卡领域里，逻辑回归的应用是非常广泛和深入的。

　　2.2决策树

　　决策树的思想可以用四个字来概括，即分而治之。线性模型的因素考虑，是相互并列的，权重各异的，但决策树里不是如此。决策树里的因素是串行的，即先考虑A因素，随后针对A因素中的各种情况，继续考虑新的因素，循环往复，形成了一组决策链路，即决策树。

　　所以决策树里面最重要的问题，便是在当前这个节点，我应该考虑何种因素，去继续推进这个决策的制定。为了解决这个问题，决策树引入了计算机领域里信息熵的概念，经过推演，有了最大增益和增益率这些指标，对应了ID3和C4.5这两种经典的决策树范式。后来又通过引入基尼系数，作为因素选择的判断条件，从而生成了CART决策树。

　　2.3贝叶斯

　　贝叶斯学派和频率学派之间的争辩，很像是物理学里波粒之争，数学家们争执于参数到底存不存在，物理学家们则争执于光到底是波还是粒子。波粒之争最终通过波粒二象性的理论而宣告结局，但贝叶斯和频率学派的争执并没有结束，继续在不同的时代里各领风骚。

　　频率学派相信存在着一个客观实体（参数），所以要做的就是尽可能地去拟合和逼近这个参数，比如最大似然估计。贝叶斯学派则拒绝相信这一套，他们坚持我看见（先验概率），我思考（后验概率），我决策（贝叶斯模型）。贝叶斯理论广泛应用于文本处理的领域，生成了诸多经典模型，根据因素之间的独立性差异，产生了朴素贝叶斯及其它多种贝叶斯算法。

　　2.4支持向量机

　　支持向量机是追求极致的，它要在所有的可行解里面，找到唯一的最优解。在二维平面里，这个解是一条唯一的线，在三维空间里，这个解是一个唯一的面，那么，在N维空间里，这个解就是唯一的超平面了。而用于寻找这个解的样本点，就称之为支持向量。

　　核函数是支持向量机里的大杀器，与人们所说的“降维打击”类似，核函数是要通过升维的方式去解决问题。如果在当下的困境里找不到答案，那就尝试在更高的维度里去破局。

　　2.5神经网络

　　神经网络引入了生物学里神经元的概念。每一个神经元都是简单的，有输入和权重，有阈值和输出，但是用众多神经元搭建起多层网络，网络之间又相互联系时，这个问题就变得复杂了。在2006年后，神经网络转身为深度学习，成就了无数或神秘或伟大的商业故事。

　　在神经网络的训练过程中，有一个很有意思的事情，就是局部最优和全局最优。模型训练中容易陷入局部最优的困境，停止搜索最优解，就像我们很多时候做事情，只是做好了，但是并不够好。为了解决这个问题，人们设计了模拟退火，随机梯度下降等多种训练策略。

　　2.6集成学习

　　集成学习的理念，是“好而不同”。对于一个问题，如果通过单一模型始终给不出最优解，不如集成几个好而不同的子模型，可能会获得性能优异的效果。三个臭皮匠，胜过诸葛亮。每个臭皮匠都有不足，但各有各的优点，而诸葛亮作为单一模型已是极致，却仍有局限。

　　集成学习有两个分支，如果子模型串行生成，则是Boost，如果子模型并行生成，则是Bagging。Boost强调的是一个一个上，针对前一个子模型的缺陷，通过下一个子模型去补足，xgBoost和GBDT都是其中的代表；Bagging强调的则是一起上，群架好过单挑，通过学习不同的样本，生成不同的子模型。Bagging的一个变体随机森林，便是这一类模型的优秀代表。

　　3.无监督学习

　　监督学习处理的是有标签的数据，无监督学习要处理的则是无标签的数据。正是因为没有了这个绝对的标签，所以会更侧重与数据本身的信息和结构，对于模型所得结果的合理性，也会有更丰富和更精细的评估。以下主要介绍一些不同类型的聚类算法。

　　3.1基于原型

　　基于原型的聚类，强调在数据中存在着某种确定性的结构，不同类别的结构，应该是不一样的。K-means是原型聚类中的经典代表，它相信数据中存在着K个中心点，通过迭代更新这K个中心点的位置，从而将所有样本点划分进K个原型里面，直至迭代结束。

　　3.2基于密度

　　基于密度的聚类，强调如果在数据中存在一个类别，那么这个类别里的样本点之间，是存在一定的紧密程度的，如果不具有的话，那就是属于其它类别。DBSCAN是这一类算法中的代表，它与K-means的不同在于，不预先假设K个中心，而是先寻找一个类别，获取这个类别所有的样本点，再在剩余的数据集里，寻找下一个类别，直到所有样本都找到类别。

　　3.3基于层次

　　基于层次的聚类，则是从一个更为立体的角度，对样本点进行自底向上的逐层的划分。AGENS是这一种算法里的代表，在第一层里，它将所有样本点当做是一个初始类别，通过计算类别之间的距离，不断的进行合并，从而在最后一层里保留下指定个数的类别。

　　相对于监督学习，无监督学习没有了标签的羁绊，反而成为了一个更为开放的场景，出现了一大批的形态各异的算法。但这些不同类型的聚类算法，仍要去讨论一些共同的问题，比如如何去度量聚类结果的性能，这里又分为外部指标和内部指标；比如如何去计算样本点之间的距离，基于不同维度，闵氏距离可以分为曼哈顿距离，欧氏距离，和切比雪夫距离。

　　4.其它算法

　　除了监督学习和无监督学习外，有一些算法虽不直接生成具体的模型，但仍然是我们在数据探索，模型训练等过程中所必不可少的，比如降维算法，特征选择算法等。

　　4.1降维

　　数据之中的方差，被当做是一种信息的表达方式。如果对当前的数据集进行重构，用少量的几个特征来提取数据集所包含的大量信息，便是降维的理念，其中的优秀代表是PCA。为实现一个业务目标，我们从现实世界中收集的数据，往往不是最优的表达，它们可能有重复，有冗余，通过降维的方式，可以对这些原始数据进行重构，生成一个更好的数据表达。

　　4.2特征选择

　　机器学习算法，是用来炒菜的，但是你要选择哪些食材去炒，本身也是一个问题点。要做一份扬州炒饭，肯定不会把厨房里的材料全都加上，也不可能拿一把青菜和米饭就下锅翻炒，如何选择食材，便是特征选择的领域。过滤式方法中，特征选择和模型训练是相互独立的，互不干扰；包裹式方法中，模型性能则是特征选择效果的参考，两者相互影响；除此之外，还有嵌入式的选择方法。数据处理和特征选择的效果，往往会决定模型性能的上限值。

　　5.实践过程

　　业务实践的过程，往往是一个追求“工业化”的过程，要求所做的事情要契合实际情况，要可实现和可复用。在这个过程里，人们往往喜欢用一套固定的框架去规范自己所做的工作，这个框架的缺点是相对呆板，限制了一些自由度，但好处是能有一个清晰可见的进度条，有利于项目的管理和推进。笔者在此分享一个曾用过的可行的管理框架，可供参考。

　　5.1场景分析

　　除了一些火烧眉毛的紧急事项外，对于工作中多数不那么紧迫的事情来说，可以给自己预留一个场景分析的过程。相当于在做一个事情之前，先跳出这个事情，思考其周边与其相互关联，可能决定其是否能成立的种种条件，然后再选择一头扎进这个场景之中。

　　在场景分析的过程中，要对细分的业务场景进行梳理，基于业务目标，评估机器学习建模的可行性和可复用性。如果业务目标清晰，机器学习的方式也合适的话，就去建模吧。

　　5.2数据准备

　　数据是一个机器学习项目的原材料，相当于做菜的食材，盖楼的地基，不可谓不重要。在数据准备的过程中，要看现实中能拥有几个数据来源，它们共同组成了一个怎样的数据广度；要基于业务目标，铺开一套因子指标体系，看其中有哪些是可实现的；同时对于最终获取到的数据，也需要进行质量分析，如完整度，异常值等，并展开基础的数据预处理工作。

　　5.3模型开发

　　模型开发的工作，其实才是真正意义上属于生产的过程。首先需要了解所选算法的基本原理，从而展开后续的处理工作，比如通过特征工程把源数据转化为模型可读取的数据；通过成熟的机器学习平台或框架，进行模型训练和生成，并在投产前进行模型评估和验证。

　　5.4模型应用

　　模型生成之后，其实只是在技术意义上的生成，并非是业务意义上的可用。比如信用风险模型输出了一个概率，这个概率如何应用到不同的用户群体中，这里就需要结合一套具体的业务策略体系。模型的应用过程，便是在模型输出到业务输出之间的一道桥梁。

　　5.5模型部署

　　经过了评估和验收，如果模型性能达到了预期的效果，则可进入模型部署和任务调度的阶段。但模型的部署上线，并不是一劳永逸的事情，在投产之后，仍要进行跟踪和监控，比如模型性能的变化，覆盖人群的稳定性等，如果触发了变更条件，则要进行模型的优化工作。

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