5、机器学习数据处理与管理全解析

机器学习数据处理与管理全解析

在机器学习领域，数据处理与管理至关重要，它直接影响着模型的训练效果和性能。下面将详细介绍数据处理与管理的各个关键环节。

1. 数据清理与扩充

1.1 数据分桶与量化

在数据清理阶段，为保证数据一致性，可采用标准方式对部分特征进行分桶或量化。分桶时，需认真考虑保留现有数据，并为每条记录写出格式正确的新字段。若后续改变分桶策略，前期的妥善处理将十分必要，否则难以实现策略切换。

1.2 数据扩充与丰富

数据扩充主要是将自身数据与其他数据源的数据相结合。常见且基础的方式是标注，即通过外部数据源（有时是人工）确认给定事件或记录的实际含义。标注数据是监督式机器学习的关键驱动力，但也是整个机器学习过程中最具挑战性和成本较高的部分。若没有足够数量的高质量标注数据，监督式学习将无法有效进行。

除标注外，还可利用多种外部数据源扩充训练数据。例如，若认为用户所在位置的温度能预测其购买行为，可将 yarnit.ai 网站的搜索日志与用户访问网页时其大致地理位置的温度信息相结合。这可通过查找或创建温度历史服务或数据集来实现，进而以“源温度”为特征训练模型并进行预测。

2. 数据存储

2.1 存储考量因素

数据存储方式和位置主要取决于数据的使用方式，这涉及训练和服务系统的相关问题。主要关注两个方面：存储效率和元数据。

存储系统的效率由访问模式决定，而访问模式又受模型结构、团队结构和训练过程的影响。需考虑以下基本问题：
- 是否对数据进行多次模型训练？
- 每个模型是读取全部数据还是部分数据？若读取部分数据