5、机器学习：概念、优势与局限

机器学习：概念、优势与局限

1. 模型开发流程概述

模型开发是一个复杂的过程，通常包含以下五个主要步骤：
1. 模型设计 ：明确要预测的结果、模型适用的人群、使用的预测数据以及采用的建模方法，确保模型能支持战略目标。
2. 数据工程 ：准备合适的数据，包括定义合适的样本、收集原始数据、将样本分为开发、测试和验证三部分、确保数据质量以及聚合粒度数据。
3. 模型组装 ：产生实际的算法，包含七个子步骤，如根据逻辑标准排除不适当的记录、开发新特征、消除无用或冗余的特征、初步估计模型系数、迭代调整、校准模型输出和决策规则以及记录模型。
4. 模型验证 ：这是一个治理过程，用于独立确定模型的适用性。可以是非正式的，也可以是正式的治理流程，如受监管的金融机构会由专门的部门执行。
5. 模型实施 ：将模型部署到实际业务操作中，包括向模型输入数据并将模型输出与业务决策关联起来。

以下是模型开发流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[模型设计] --> B[数据工程]
    B --> C[模型组装]
    C --> D[模型验证]
    D --> E[模型实施]

在模型组装过程中，会涉及很多额外的考虑和判断，这可能会引入偏差。模型文档记录非常重要，它能让他人理解和独立评估模型，避免因文档中的漏洞或错误表