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介紹機器學習的實戰(zhàn)框架

一個機器學習項目從開始到結(jié)束大致分為 5 步，分別是定義問題、收集數(shù)據(jù)和預(yù)處理、選擇算法和確定模型、訓練擬合模型、評估并優(yōu)化模型性能。這 5 步是一個循環(huán)迭代的過程，你可以參考下面的圖片：

1.定義問題

我們項目的目標就是，建立一個機器學習模型，根據(jù)點贊數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等指標，估計一篇文章能實現(xiàn)多大的瀏覽量。

因為要估計瀏覽量，所以在這個數(shù)據(jù)集中：點贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、熱度指數(shù)、文章評級，這 4 個字段都是特征，瀏覽量就是標簽。這里我們已經(jīng)有要估計的標簽了，所以這是一個監(jiān)督學習問題。再加上我們的標簽是連續(xù)性的數(shù)值，因此它是一個回歸問題。

2.收集數(shù)據(jù)和預(yù)處理

(1).收集數(shù)據(jù)

首先是收集數(shù)據(jù)，這一步又叫采集數(shù)據(jù)。

在現(xiàn)實中，收集數(shù)據(jù)通常很辛苦，要在運營環(huán)節(jié)做很多數(shù)據(jù)埋點、獲取用戶消費等行為信息和興趣偏好信息，有時候還需要上網(wǎng)爬取數(shù)據(jù)。

收集數(shù)據(jù)的方法有很多，這里推薦之前寫過的相關(guān)文章：
數(shù)據(jù)爬蟲（JSON格式）&數(shù)據(jù)地圖可視化（pyecharts）【步驟清晰，一看就懂】：https://blog.csdn.net/weixin_42504788/article/details/134588642

數(shù)據(jù)爬取+數(shù)據(jù)可視化實戰(zhàn)_哪里只得我共你(Dear Jane)_詞云展示----網(wǎng)易云：https://blog.csdn.net/weixin_42504788/article/details/134622850

數(shù)據(jù)爬取+可視化實戰(zhàn)_告白氣球_詞云展示----酷狗音樂：https://blog.csdn.net/weixin_42504788/article/details/134622575

處理Json格式的數(shù)據(jù)，如何用Python將數(shù)據(jù)存放入Excel中（步驟清晰，一看就懂）：https://blog.csdn.net/weixin_42504788/article/details/134543733

(2).數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是個萬金油技能，能做的事非常多。比如說，可以看一看特征和標簽之間可能存在的關(guān)系，也可以看看數(shù)據(jù)里有沒有“臟數(shù)據(jù)”和“離群點”等。

常用的工具包有：

import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib – Python畫圖工具庫
import seaborn as sns # Seaborn – 統(tǒng)計學數(shù)據(jù)可視化工具庫

(3).數(shù)據(jù)清洗

處理缺失的數(shù)據(jù)：用均值填充、眾數(shù)填充或0。如果建模用樹模型，也可以不填充，樹模型算法自身可以處理缺失值。
處理重復(fù)的數(shù)據(jù)：完全相同，刪去即可。
處理錯誤的數(shù)據(jù)：部門人數(shù)、銷量、銷售金額小于0，遇到這類情況刪去即可。
處理不可用的數(shù)據(jù)：建模的時候，數(shù)據(jù)必須是數(shù)字，不能是中英文等情況。比如性別出現(xiàn)男女字樣，需要轉(zhuǎn)化后再進行建模

查看空缺值NaN出現(xiàn)的次數(shù)：df.isna().sum()
把出現(xiàn)了NaN的數(shù)據(jù)行刪掉：df = df.dropna()

(4).特征工程

特征貼合業(yè)務(wù)實際，特征越豐富，模型效果會更好

(5).構(gòu)建特征集和標簽集

特征是輸入機器學習模型的變量。

X = df.drop(['瀏覽量'],axis=1)
X.head()

標簽是結(jié)果或目標。

y = df.瀏覽量
y.head()

(6).拆分訓練集、驗證集和測試集。

一般為了簡化，驗證集會省略，這里展示如何從數(shù)據(jù)中切分出訓練集跟測試集

#將數(shù)據(jù)集進行80%（訓練集）和20%（驗證集）的分割
from sklearn.model_selection import train_test_split #導(dǎo)入train_test_split工具
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

random_state設(shè)置一個值，保證每次切分的數(shù)據(jù)都一致，再次運行建模的效果也出現(xiàn)一致性。

X_train：訓練集的特征
X_test：測試集的特征
y_train：訓練集的標簽
y_test：測試集的標簽

3.選擇算法并建立模型

進行多個機器學習算法進行比較，將最優(yōu)的算法作為baseline
這里舉個經(jīng)典的邏輯回歸例子，

from sklearn.linear_model import LinearRegression # 導(dǎo)入線性回歸算法模型
linereg_model = LinearRegression() # 使用線性回歸算法創(chuàng)建模型

對于 LinearRegression 模型來講，它的外部參數(shù)主要包括兩個布爾值：

• fit_intercept ，默認值為 True，代表是否計算模型的截距。
• normalize，默認值為 False，代表是否對特征 X 在回歸之前做規(guī)范化。

4.訓練模型

訓練模型就是用訓練集中的特征變量和已知標簽，根據(jù)當前樣本的損失大小來逐漸擬合函數(shù)，確定最優(yōu)的內(nèi)部參數(shù)，最后完成模型

fit 方法是機器學習的核心環(huán)節(jié)，里面封裝了很多具體的機器學習核心算法，我們只需要把特征訓練數(shù)據(jù)集和標簽訓練數(shù)據(jù)集，同時作為參數(shù)傳進 fit 方法就行了。

linereg_model.fit(X_train, y_train) # 用訓練集數(shù)據(jù)，訓練機器，擬合函數(shù)，確定內(nèi)部參數(shù)

不要小看上面那個簡單的 fit 語句，這是模型進行自我學習的關(guān)鍵過程。

fit 的核心就是減少損失，使函數(shù)對特征到標簽的模擬越來越貼切。

這個擬合的過程，同時也是機器學習算法優(yōu)化其內(nèi)部參數(shù)的過程。而優(yōu)化參數(shù)的關(guān)鍵就是減小損失。

那什么是損失呢？它其實是對糟糕預(yù)測的懲罰，同時也是對模型好壞的度量。如果模型的預(yù)測完全準確，則損失為 0；如果不準確，就有損失。

在機器學習中，我們追求的當然是比較小的損失。不過，模型好不好，還不能僅看單個樣本，還要針對所有數(shù)據(jù)樣本，找到一組平均損失“較小”的函數(shù)模型。樣本的損失大小，從幾何意義上基本可以理解為預(yù)測值和真值之間的幾何距離。平均距離越大，說明誤差越大，模型越離譜。在下面這個圖中，左邊是平均損失較大的模型，右邊是平均損失較小的模型，模型所有數(shù)據(jù)點的平均損失很明顯大過右邊模型。

回歸模型的擬合，它的關(guān)鍵環(huán)節(jié)就是通過梯度下降，逐步優(yōu)化模型的參數(shù)，使訓練集誤差值達到最小。這也就是我們剛才講的那個 fit 語句所要實現(xiàn)的最優(yōu)化過程。

就像圖里這樣，梯度下降其實就和下山一樣。你可以想象一下，當你站在高處，你的目標就是找到一系列的參數(shù)，讓訓練數(shù)據(jù)集上的損失值最小。那么你該往哪走才能保證損失值最小呢？關(guān)鍵就是通過求導(dǎo)的方法，找到每一步的方向，確?？偸峭〉膿p失方向前進。

5.模型的評估和優(yōu)化

梯度下降是在用訓練集擬合模型時最小化誤差，這時候算法調(diào)整的是模型的內(nèi)部參數(shù)。而在驗證集或者測試集進行模型效果評估的過程中，我們則是通過最小化誤差來實現(xiàn)超參數(shù)（模型外部參數(shù)）的優(yōu)化。

機器學習工具包（如 scikit-learn）中都會提供常用的工具和指標，對驗證集和測試集進行評估，進而計算當前的誤差。比如 R2 或者 MSE 均方誤差指標，就可以用于評估回歸分析模型的優(yōu)劣。

當我們預(yù)測完測試集的瀏覽量后，我們要再拿這個預(yù)測結(jié)果去和測試集已有的真值去比較，這樣才能夠求出模型的性能。而這整個過程也同樣是一個循環(huán)迭代的過程

預(yù)測測試集的瀏覽量，只需要用訓練好的模型 linereg_model 中的 predict 方法，在 X_test（特征測試集）上進行預(yù)測，這個方法就會返回對測試集的預(yù)測結(jié)果。

y_pred = linereg_model.predict(X_test) #預(yù)測測試集的Y值

拿到預(yù)測結(jié)果后，我們再通過下面的代碼，把測試數(shù)據(jù)集的原始特征數(shù)據(jù)、原始標簽真值，以及模型對標簽的預(yù)測值組合在一起進行顯示、比較。

df_ads_pred = X_test.copy() # 測試集特征數(shù)據(jù)
df_ads_pred['瀏覽量真值'] = y_test # 測試集標簽真值
df_ads_pred['瀏覽量預(yù)測值'] = y_pred # 測試集標簽預(yù)測值
df_ads_pred #顯示數(shù)據(jù)

如果你想看看現(xiàn)在的模型長得什么樣？你可以通過 LinearRegression 的 coef_ 和 intercept_ 屬性打印出各個特征的權(quán)重和模型的偏置來。它們也就是模型的內(nèi)部參數(shù)。

print('當前模型的4個特征的權(quán)重分別是: ', linereg_model.coef_)
print('當前模型的截距（偏置）是: ', linereg_model.intercept_)# 輸出結(jié)果：
# 當前模型的4個特征的權(quán)重分別是:  [   48.08395224    34.73062229 29730.13312489  2949.62196343]
# 當前模型的截距（偏置）是:  -127493.90606857178

這也就是說，我們現(xiàn)在的模型的線性回歸公式是：
yy=48.08x1?（點贊）+34.73x2?（轉(zhuǎn)發(fā)）+29730.13x3?（熱度）+2949.62x4?（評級）?127493.91

對當前這個模型，給出評估分數(shù)：

print("線性回歸預(yù)測評分：", linereg_model.score(X_test, y_test)) # 評估模型# 輸出結(jié)果：
# 線性回歸預(yù)測評分： 0.7085754407718876

一般來說，R2 的取值在 0 到 1 之間，R2 越大，說明所擬合的回歸模型越優(yōu)。現(xiàn)在我們得到的 R2 值約為 0.708，在沒有與其它模型進行比較之前，我們實際上也沒法確定它是否能令人滿意。

如果模型的評估分數(shù)不理想，我們就需要回到第 3 步，調(diào)整模型的外部參數(shù)，重新訓練模型。要是得到的結(jié)果依舊不理想，那我們就要考慮選擇其他算法，創(chuàng)建全新的模型了。如果很不幸，新模型的效果還是不好的話，我們就得回到第 2 步，看看是不是數(shù)據(jù)出了問題。

當模型通過了評估，就可以去解決實際問題了，機器學習項目也算是基本結(jié)束。

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學習機器學習的參考資料：
（1）書籍
利用Python進行數(shù)據(jù)分析
西瓜書
百面機器學習
機器學習實戰(zhàn)
阿里云天池大賽賽題解析(機器學習篇)
白話機器學習中的數(shù)學
零基礎(chǔ)學機器學習
圖解機器學習算法
…

（2）機構(gòu)
光環(huán)大數(shù)據(jù)
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