软件度量都该度个啥?(1)——度量陷阱及什么是度量?

本文深入探讨了软件度量的常见误区,并提出了如何正确实施度量工作的指导建议,帮助软件企业避免陷阱,实现有效度量。

摘要

这年头IT界流行“用数据管理过程”、“用数字说话”,软件度量成为热点话题!一方面一堆专家在“哗众取宠”,而另外一方面企业在推行软件度量的实践中遇到了各式各样的问题,软件度量在软件企业中的实施效果不甚理想。一个软件企业应该从何做起度量工作呢?希望本文能给大家带来有益的启发!


大纲:

1.形形式式的度量陷阱(1)
2.什么是度量?(1)
3.首先应该度量的指标——公司的效益指标(2)
4.每个软件公司都可以并且应该做好的度量——缺陷度量(2)
5.成功的基础——软件规模度量(3)
6.项目跟踪的利器——进度度量、成本度量(4)
7.被吹得最多的六西格玛管理(5)
8.量体裁衣、身体力行(5)

我将分5篇为你分享,大纲后面的数字表示将在第几篇分享该部分内容。



形形式式的度量陷阱

N年前,老板对我们过程改进工作曾指示:能量化的工作尽量量化,不能量化的就不要勉强。当时觉得这个指示非常好,我也相信这个观点很多人都会认同。实际上应该是这样吗?软件度量就必须用数字来说明问题吗?量化的结果一定比非量化的结果更准确客观吗?

没有一套好的度量工具,很难做好度量工作!这是很多人的认识。而一些度量工具的生产厂商,更加是大力渲染,目的还不是为了更容易从软件企业的口袋里面掏钱呗!要做好度量工作,真的需要一套强大的度量工具吗?

处于手工作坊的软件公司,难以进行软件度量,软件度量只能在有一定过程基础的公司进行。另外,对于小公司、小项目没有度量的必要,度量更适用于大公司、大项目。是这样吗?难道小公司、不规范的公司、小项目就不能利用软件度量来改善生产力吗?

软件生产活动是智力活动,要客观度量是很难的,要做好将会是很花成本的事情,而且开始阶段要忍受比较高的成本,软件度量所带来的效果,需要长时间才能体现。软件度量难道就没有立竿见影的效果吗?难道软件度量是大公司、有钱公司才能玩得起吗?

形形式式的度量陷阱,还远不止以上这些呢!


什么是度量?

我一直想搞清楚度量的定义,在网上查了一大轮,只能找到一些让人看了还不如不看的“学院派”的定义。搞清楚什么是软件度量,非常重要,将会让我们少走弯路,直接发挥度量的价值。看看下面我对度量的定义:

度量是这样的一种活动:基于一定的目的,采用一定的办法或者标准,对目标事物进行观察,得到客观的评价结果,根据评价结果,采取适当的行动。

这个定义,反应了度量活动的四个要素:

1. 基于一定的目的。

2. 采用一定的办法或者标准。

3. 得到客观的评价结果。

4. 采取适当的行动。


下面我们以度量水的温度为例来体会一下度量的定义。

如果有人给你一个度量任务,要求你度量水的温度,你会怎样做?

你会不会马上想到用温度计?

不好意思,如果是这样,你就落入了度量的其中一个陷阱了。你应该先问,为什么要度量水的温度?不同的目的,做法是不一样的。

如果度量的目的是为了判断煲水的时候水是不是开了。你还会用温度计吗?当然你可以用能测量一百摄氏度的温度计来度量水的温度,但我们更多的会用肉眼观察水的形态,来判断是否水开了,如果想更简单一点的,买一个水开的时候会响的水壶或者是搞个饮水机就可以搞定了。

如果度量水的温度,目的是希望水温合适,好帮BB洗澡呢?有些妈妈会用温度计,有些妈妈会用自己的手直接去感觉水温,两种办法都可以。

一个小小的度量水温的问题,都很有学问,大家发现,不同的目的下,做法是不一样的。有些做法很简单实用,不需要什么专门的工具,直接用手感觉温度,或者肉眼观察就可以了。相反,如果我们搞不清目的,就很可能杀鸡用牛刀,甚至是受到伤害,一个不小心,你就可能直接用手去感觉开水的温度了。

另外我们也发现,度量的结果不一定都是数字来的,只要满足目的,越简单越好。水是否开的问题,我们只需要知道水是否开了就可以了,度量结果只有两个:是或者否,我们不需要知道这水是摄氏多少度。度量并不需要很精确,满足目的就好!

度量的目的不是光为了得到一个结果,而是要根据度量的结果采取行动。如果妈妈发现水温不够,她会加入一些热水,如果觉得太热,就会加入冷水。这些行动的目的就是为了让BB有适合的水温洗澡。



请看下一文……



作者:张传波

创新工场创业课堂讲师

软件研发管理资深顾问

《火球——UML大战需求分析》作者

www.umlonline.org 创始人


<think>嗯,用户这次的问题是明确询问随机森林中特征重要性的具体度量方法。从引用内容看,用户已经接触了四种引用资料,涵盖了基尼重要性、袋外误差(OOB)方法,还提到特征重要性的实际应用代码示例。这应该是在完成特征工程或模型解释相关的任务。用户可能是个数据科学家或机器学习工程师,需要深入理解特征重要性的原理而不仅仅是调用API。因为ta特意区分了“计算”和“度量”两个动词,说明想了解方法论层面的实现机制。考虑到之前没有对话历史,但引用资料里包含技术细节,回答时需要平衡理论严谨性和实践指导性。特别要注意引用[1]和[4]的对比:基尼重要性和OOB重要性是两种完全不同的计算方法,但用户可能混淆了它们。需要明确:-基尼重要性是树生长过程中的副产品,计算速快但有偏好高基数特征的缺陷-OOB重要性是后置计算的验证型指标,更稳健但计算成本高代码示例部分引用[3]给出了scikit-learn的实现,这很实用,但用户可能更关心背后的数学原理。需要解释清楚np.argsort(importances)[::-1]这种操作的实际意义——它本质上是在做特征重要性排序。对于潜在的陷阱,必须强调引用[1]提到的两点:1)相关特征会导致重要性被稀释2)分类特征编码方式会扭曲重要性这在实际业务场景中很容易踩坑,比如用one-hot编码高基数类别特征时。要不要补充permutationimportance呢?虽然用户没直接问,但它属于主流方法且能解决OOB的部分缺陷。不过严格来说用户问的是“随机森林算法自身”的计算方法,所以应该聚焦在基尼和OOB这两种内置于算法中的方法。</think> 随机森林通过两种主要方法计算特征重要性:**基于杂质的减少(基尼重要性)** 和 **基于袋外误差(OOB)的扰动分析**。以下是具体原理和实现方法: --- ### **一、核心度量方法** #### 1. **基于杂质的减少(基尼重要性)** **原理**: - 每棵决策树在分裂节点时,选择能最大程**减少杂质**的特征(分类任务用基尼系数或信息增益,回归任务用方差)。 - 特征 $j$ 的重要性 $\text{Importance}_j$ 为森林中所有树对 $j$ 的杂质减少量均值: $$\text{Importance}_j = \frac{1}{N_{\text{trees}}} \sum_{T} \sum_{\text{node } \in S_j(T)} \Delta I(\text{node})$$ 其中 $S_j(T)$ 是树 $T$ 中所有以特征 $j$ 分裂的节点,$\Delta I$ 是该节点分裂后的杂质减少量[^1]。 **特点**: - ✅ 计算高效(训练时自动统计) - ❗ 倾向于高基数特征,对相关特征敏感(可能低估其中之一)[^1][^4]。 --- #### 2. **基于袋外误差(OOB)的扰动分析** **原理**: - 对每棵树,用其袋外样本(未参与该树训练的数据)计算预测准确率: $\text{errOOB}_1$ = 原始袋外样本的误差 $\text{errOOB}_2$ = 将特征 $j$ 的值随机扰动后的袋外样本误差 - 特征 $j$ 的重要性: $$\text{Importance}_j = \frac{1}{N_{\text{trees}}} \sum_{T} (\text{errOOB}_2^{(T)} - \text{errOOB}_1^{(T)})$$ 即扰动后误差增幅的均值(增幅越大,特征越重要)[^4]。 **特点**: - ✅ 更鲁棒,避免高基数特征偏好 - ❗ 计算成本较高(需额外预测) --- ### **二、Scikit-learn实现方法** ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np # 训练随机森林 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, oob_score=True) rf.fit(X_train, y_train) # 方法1: 基尼重要性(默认) gini_importance = rf.feature_importances_ # 方法2: OOB重要性(需自定义) def oob_importance(rf, X): errOOB1 = 1 - rf.oob_score_ # 原始OOB误差 importance = np.zeros(X.shape[1]) for j in range(X.shape[1]): X_perturbed = X.copy() np.random.shuffle(X_perturbed[:, j]) # 扰动特征j errOOB2 = 1 - rf.score(X_perturbed, y) # 扰动后OOB误差 importance[j] = errOOB2 - errOOB1 # 误差增量 return importance oob_importance = oob_importance(rf, X_test) # 按重要性排序特征 indices = np.argsort(gini_importance)[::-1] print("基于基尼重要性的排序:") for idx in indices: print(f"特征 {idx}: 重要性 = {gini_importance[idx]:.4f}") ``` --- ### **三、关键注意事项** 1. **结果解读**: - 重要性值本身无绝对意义,需关注**相对排序**(如前三特征)[^2]。 - 相关性强的特征可能导致重要性被分散(如特征A与B相关,可能只有A被选为重要)[^1]。 2. **数据预处理**: - 数值特征需标准化,避免尺影响基尼分裂。 - 分类特征建议用目标编码(Target Encoding),避免独热编码稀释重要性[^4]。 3. **方法选择**: - **首选基尼重要性**:效率高,适合特征初筛。 - **验证用OOB方法**:当结果存疑时,用OOB验证可靠性[^4]。 --- ### **四、典型应用场景** - **特征选择**:保留重要性 > 平均值的特征,加速模型训练[^3]。 - **业务解释**:识别影响预测的关键因素(如金融风控中收入>学历>年龄)[^2]。 ---
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