模型的開發(fā)周期有多個(gè)不同的階段，從數(shù)據(jù)收集開始直到模型建立。不過(guò)，在通過(guò)探索數(shù)據(jù)來(lái)理解（變量的）關(guān)系之前，建議進(jìn)行假設(shè)生成（hypothesis generation）步驟。我認(rèn)為，這是預(yù)測(cè)建模過(guò)程中最被低估的一個(gè)步驟。

花時(shí)間思考要回答的問(wèn)題以及獲取領(lǐng)域知識(shí)也很重要。這有什么幫助呢？它會(huì)幫助你隨后建立更好的特征集，不被當(dāng)前的數(shù)據(jù)集誤導(dǎo)。這是改善模型正確率的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。

在這個(gè)階段，你應(yīng)該對(duì)問(wèn)題進(jìn)行結(jié)構(gòu)化思考，即進(jìn)行一個(gè)把此問(wèn)題相關(guān)的所有可能的方面納入考慮范圍的思考過(guò)程。

現(xiàn)在讓我們挖掘得更深入一些。讓我們看看這些已被證實(shí)的，用于改善模型準(zhǔn)確率的方法。

1. 增加更多數(shù)據(jù)

持有更多的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是個(gè)好主意。相比于去依賴假設(shè)和弱相關(guān)，更多的數(shù)據(jù)允許數(shù)據(jù)進(jìn)行“自我表達(dá)”。數(shù)據(jù)越多，模型越好，正確率越高。

我明白，有時(shí)無(wú)法獲得更多數(shù)據(jù)。比如，在數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽中，訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)量是無(wú)法增加的。但對(duì)于企業(yè)項(xiàng)目，我建議，如果可能的話，去索取更多數(shù)據(jù)。這會(huì)減少由于數(shù)據(jù)集規(guī)模有限帶來(lái)的痛苦。

2. 處理缺失值和異常值

訓(xùn)練集中缺失值與異常值的意外出現(xiàn)，往往會(huì)導(dǎo)致模型正確率低或有偏差。這會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)。這是由于我們沒(méi)能正確分析目標(biāo)行為以及與其他變量的關(guān)系。所以處理好缺失值和異常值很重要。

仔細(xì)看下面一幅截圖。在存在缺失值的情況下，男性和女性玩板球的概率相同。但如果看第二張表（缺失值根據(jù)稱呼“Miss”被填補(bǔ)以后），相對(duì)于男性，女性玩板球的概率更高。

左側(cè)：缺失值處理前；右側(cè)：缺失值處理后

從上面的例子中，我們可以看出缺失值對(duì)于模型準(zhǔn)確率的不利影響。所幸，我們有各種方法可以應(yīng)對(duì)缺失值和異常值：

1. 缺失值：對(duì)于連續(xù)變量，可以把缺失值替換成平均值、中位數(shù)、眾數(shù)。對(duì)于分類變量，可以把變量作為一個(gè)特殊類別看待。你也可以建立模型預(yù)測(cè)缺失值。KNN為處理缺失值提供了很好的方法。想了解更多這方面內(nèi)容，推薦閱讀《Methods to deal and treat missing values》。

2. 異常值：你可以刪除這些條目，進(jìn)行轉(zhuǎn)換，分箱。如同缺失值，你也可以對(duì)異常值進(jìn)行區(qū)別對(duì)待。想了解更多這方面內(nèi)容，推薦閱讀《How to detect Outliers in your dataset and treat them?》。

3. 特征工程學(xué)

這一步驟有助于從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中提取更多信息。新信息作為新特征被提取出來(lái)。這些特征可能會(huì)更好地解釋訓(xùn)練集中的差異變化。因此能改善模型的準(zhǔn)確率。

假設(shè)生成對(duì)特征工程影響很大。好的假設(shè)能帶來(lái)更好的特征集。這也是我一直建議在假設(shè)生成上花時(shí)間的原因。特征工程能被分為兩個(gè)步驟：

① 特征轉(zhuǎn)換：許多場(chǎng)景需要進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換：

A) 把變量的范圍從原始范圍變?yōu)閺?0 到 1 。這通常被稱作數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。比如，某個(gè)數(shù)據(jù)集中第一個(gè)變量以米計(jì)算，第二個(gè)變量是厘米，第三個(gè)是千米，在這種情況下，在使用任何算法之前，必須把數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化為相同范圍。

B) 有些算法對(duì)于正態(tài)分布的數(shù)據(jù)表現(xiàn)更好。所以我們需要去掉變量的偏向。對(duì)數(shù)，平方根，倒數(shù)等方法可用來(lái)修正偏斜。

C) 有些時(shí)候，數(shù)值型的數(shù)據(jù)在分箱后表現(xiàn)更好，因?yàn)檫@同時(shí)也處理了異常值。數(shù)值型數(shù)據(jù)可以通過(guò)把數(shù)值分組為箱變得離散。這也被稱為數(shù)據(jù)離散化。

② 創(chuàng)建新特征：從現(xiàn)有的變量中衍生出新變量被稱為特征創(chuàng)建。這有助于釋放出數(shù)據(jù)集中潛藏的關(guān)系。比如，我們想通過(guò)某家商店的交易日期預(yù)測(cè)其交易量。在這個(gè)問(wèn)題上日期可能和交易量關(guān)系不大，但如果研究這天是星期幾，可能會(huì)有更高的相關(guān)。在這個(gè)例子中，某個(gè)日期是星期幾的信息是潛在的。我們可以把這個(gè)信息提取為新特征，優(yōu)化模型。

4. 特征選擇

特征選擇是尋找眾多屬性的哪個(gè)子集合，能夠最好的解釋目標(biāo)變量與各個(gè)自變量的關(guān)系的過(guò)程。

你可以根據(jù)多種標(biāo)準(zhǔn)選取有用的特征，例如：

所在領(lǐng)域知識(shí)：根據(jù)在此領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)，可以選出對(duì)目標(biāo)變量有更大影響的變量。

可視化：正如這名字所示，可視化讓變量間的關(guān)系可以被看見，使特征選擇的過(guò)程更輕松。

統(tǒng)計(jì)參數(shù)：我們可以考慮 p 值，信息價(jià)值（information values）和其他統(tǒng)計(jì)參數(shù)來(lái)選擇正確的參數(shù)。

PCA：這種方法有助于在低維空間表現(xiàn)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)。這是一種降維技術(shù)。 降低數(shù)據(jù)集維度還有許多方法：如因子分析、低方差、高相關(guān)、前向后向變量選擇及其他。

5. 使用多種算法

使用正確的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是獲得更高準(zhǔn)確率的理想方法。但是說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難。

這種直覺來(lái)自于經(jīng)驗(yàn)和不斷嘗試。有些算法比其他算法更適合特定類型數(shù)據(jù)。因此，我們應(yīng)該使用所有有關(guān)的模型，并檢測(cè)其表現(xiàn)。

來(lái)源：Scikit-Learn 算法選擇圖

6. 算法的調(diào)整

我們都知道機(jī)器學(xué)習(xí)算法是由參數(shù)驅(qū)動(dòng)的。這些參數(shù)對(duì)學(xué)習(xí)的結(jié)果有明顯影響。參數(shù)調(diào)整的目的是為每個(gè)參數(shù)尋找最優(yōu)值，以改善模型正確率。要調(diào)整這些參數(shù)，你必須對(duì)它們的意義和各自的影響有所了解。你可以在一些表現(xiàn)良好的模型上重復(fù)這個(gè)過(guò)程。

例如，在隨機(jī)森林中，我們有 max_features, number_trees, random_state, oob_score 以及其他參數(shù)。優(yōu)化這些參數(shù)值會(huì)帶來(lái)更好更準(zhǔn)確的模型。

想要詳細(xì)了解調(diào)整參數(shù)帶來(lái)的影響，可以查閱《Tuning the parameters of your Random Forest model》。下面是隨機(jī)森林算法在scikit learn中的全部參數(shù)清單：

RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0, warm_start=False,class_weight=None)

7. 集成模型

在數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽獲勝方案中最常見的方法。這個(gè)技術(shù)就是把多個(gè)弱模型的結(jié)果組合在一起，獲得更好的結(jié)果。它能通過(guò)許多方式實(shí)現(xiàn)，如：
? Bagging (Bootstrap Aggregating)
? Boosting

想了解更多這方面內(nèi)容，可以查閱《Introduction to ensemble learning》。

使用集成方法改進(jìn)模型正確率永遠(yuǎn)是個(gè)好主意。主要有兩個(gè)原因：
① 集成方法通常比傳統(tǒng)方法更復(fù)雜；
② 傳統(tǒng)方法提供好的基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上可以建立集成方法。

注意！

到目前為止，我們了解了改善模型準(zhǔn)確率的方法。但是，高準(zhǔn)確率的模型不一定（在未知數(shù)據(jù)上）有更好的表現(xiàn)。有時(shí)，模型準(zhǔn)確率的改善是由于過(guò)度擬合。

8. 交叉驗(yàn)證

如果想解決這個(gè)問(wèn)題，我們必須使用交叉驗(yàn)證技術(shù)（cross validation）。交叉驗(yàn)證是數(shù)據(jù)建模領(lǐng)域最重要的概念之一。它是指，保留一部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本不用來(lái)訓(xùn)練模型，而是在完成模型前用來(lái)驗(yàn)證。

這種方法有助于得出更有概括性的關(guān)系。想了解更多有關(guān)交叉檢驗(yàn)的內(nèi)容，建議查閱《Improve model performance using cross validation》。

結(jié)語(yǔ)

預(yù)測(cè)建模的過(guò)程令人疲憊。但是，如果你能靈活思考，就可以輕易勝過(guò)其他人。簡(jiǎn)單地說(shuō)，多考慮上面這 8 個(gè)步驟。獲得數(shù)據(jù)集以后，遵循這些被驗(yàn)證過(guò)的方法，你就一定會(huì)得到穩(wěn)健的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。不過(guò)，只有當(dāng)你熟練掌握了這些步驟，它們才會(huì)真正有幫助。比如，想要建立一個(gè)集成模型，你必須對(duì)多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法有所了解。

本文分享了 8 個(gè)經(jīng)過(guò)證實(shí)的方法。這些方法用來(lái)改善模型的預(yù)測(cè)表現(xiàn)。它們廣為人知，但不一定要按照文中的順序逐個(gè)使用。

原作者：Sunil Ray
翻譯：王鵬宇
轉(zhuǎn)自： Datartisan數(shù)據(jù)工匠