【方法】实例详解机器学习如何解决问题

来源：http://tech.meituan.com/mt-mlinaction-how-to-ml.html

前言

随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。我们结合美团在机器学习上的实践，进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器学习InAction系列”标签的文章），介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技术、经验和技巧。本文主要结合实际问题，概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流程，包括对问题建模、准备训练数据、抽取特征、训练模型和优化模型等关键环节；另外几篇则会对这些关键环节进行更深入地介绍。

下文分为1）机器学习的概述，2）对问题建模，3）准备训练数据，4）抽取特征，5）训练模型，6）优化模型，7）总结 共7个章节进行介绍。

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机器学习的概述：

###什么是机器学习？
随着机器学习在实际工业领域中不断获得应用，这个词已经被赋予了各种不同含义。在本文中的“机器学习”含义与wikipedia上的解释比较契合，如下：
Machine learning is a scientific discipline that deals with the construction and study of algorithms that can learn from data.

机器学习可以分为无监督学习（unsupervised learning）和有监督学习（supervised learning），在工业界中，有监督学习是更常见和更有价值的方式，下文中主要以这种方式展开介绍。如下图中所示，有监督的机器学习在解决实际问题时，有两个流程，一个是离线训练流程（蓝色箭头），包含数据筛选和清洗、特征抽取、模型训练和优化模型等环节；另一个流程则是应用流程（绿色箭头），对需要预估的数据，抽取特征，应用离线训练得到的模型进行预估，获得预估值作用在实际产品中。在这两个流程中，离线训练是最有技术挑战的工作（在线预估流程很多工作可以复用离线训练流程的工作），所以下文主要介绍离线训练流程。

###什么是模型（model）？
模型，是机器学习中的一个重要概念，简单的讲，指特征空间到输出空间的映射；一般由模型的假设函数和参数w组成（下面公式就是Logistic Regression模型的一种表达，在训练模型的章节做稍详细的解释）；一个模型的假设空间（hypothesis space），指给定模型所有可能w对应的输出空间组成的集合。工业界常用的模型有Logistic Regression（简称LR）、Gradient Boosting Decision Tree（简称GBDT）、Support Vector Machine（简称SVM）、Deep Neural Network（简称DNN）等。

模型训练就是基于训练数据，获得一组参数w，使得特定目标最优，即获得了特征空间到输出空间的最优映射，具体怎么实现，见训练模型章节。

###为什么要用机器学习解决问题？

• 目前处于大数据时代，到处都有成T成P的数据，简单规则处理难以发挥这些数据的价值；
• 廉价的高性能计算，使得基于大规模数据的学习时间和代价降低；
• 廉价的大规模存储，使得能够更快地和代价更小地处理大规模数据；
• 存在大量高价值的问题，使得花大量精力用机器学习解决问题后，能获得丰厚收益。

###机器学习应该用于解决什么问题？

• 目标问题需要价值巨大，因为机器学习解决问题有一定的代价；
• 目标问题有大量数据可用，有大量数据才能使机器学习比较好地解决问题（相对于简单规则或人工）；
• 目标问题由多种因素（特征）决定，机器学习解决问题的优势才能体现（相对于简单规则或人工）；
• 目标问题需要持续优化，因为机器学习可以基于数据自我学习和迭代，持续地发挥价值。

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对问题建模

本文以DEAL（团购单）交易额预估问题为例（就是预估一个给定DEAL一段时间内卖了多少钱），介绍使用机器学习如何解决问题。首先需要：

• 收集问题的资料，理解问题，成为这个问题的专家；
• 拆解问题，简化问题，将问题转化机器可预估的问题。

深入理解和分析DEAL交易额后，可以将它分解为如下图的几个问题：

###单个模型？多个模型？如何来选择？