18、数据探索、伦理评估与模型基线构建全解析

数据探索、伦理评估与模型基线构建全解析

1. 模型基线的定义与实现

在项目中，我们可以利用简单的建模技术，如决策树学习或低维感知机，在相对较小的数据样本上快速开发基线模型，实现快速迭代。简单模型虽可能出现过拟合（记住数据）或欠拟合（未充分模拟数据复杂性）的问题，但在此阶段，我们旨在了解项目挑战，为系统性能设定底线。

从业务分析角度，也有非技术的基线设定方法。例如，预测客户流失的昂贵复杂模型，其效果需优于基于客户合同到期月份、预计家庭收入或月支出的手工分类器。模型要提升到何种程度才能实现项目投资回报，这是我们需要思考的问题。那些仅比简单系统略胜一筹的项目，在开发阶段或许表现出色，但在推向生产时，很可能会失败。

2. 项目中遇到问题的应对策略

在获取和探索客户数据时，团队难免会遇到各种问题。常见问题包括 SQL 端点不存在、防火墙无法重新配置、凭证无效且管理员不在岗等。若团队和项目得到客户的充分支持，这些问题通常较易解决。

更严重的情况是发现数据资源的特征和内容与项目启动时客户描述的不同。此时有三条应对路径：
1. 走向灾难 ：继续按预期数据进行项目，期望数据资源能恢复正常。但经验表明，这种做法往往会导致项目失败。
2. 重新协商项目目标 ：根据实际数据情况，与客户重新协商项目目标。关键是团队要能理解客户的实际需求和价值，基于可用数据规划新的成功路径。新方案可能成本更高、目标更保守，也可能目标不变但有所调整，客户需接受这些变化。
3. 停止项目 ：虽然合同允许采取此路径，但这在商业和专业层面都是痛苦