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根据场景定位要解决的任务类型

2020-12-04

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。

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