23、机器学习数据处理与算法选择最佳实践

机器学习数据处理与算法选择最佳实践

1. 数据预处理

1.1 降维决策

特征选择和降维有所不同。特征选择是从原始数据空间中选择特征，而降维是从原始空间的投影空间中进行操作。降维具有与特征选择类似的优点，比如：
- 减少预测模型的训练时间，因为冗余或相关的特征会合并为新特征。
- 减少过拟合，原因与上述类似。
- 可能提高性能，因为预测模型将从冗余或相关特征较少的数据中学习。

不过，降维并不一定能带来更好的预测结果。为了检验其效果，建议在模型训练阶段集成降维操作。以下是使用主成分分析（PCA）进行降维的示例代码：

from sklearn.decomposition import PCA
# Keep different number of top components
N = [10, 15, 25, 35, 45]
for n in N:
    pca = PCA(n_components=n)
    X_n_kept = pca.fit_transform(X)
    # Estimate accuracy on the data set with top n components
    classifier = SVC(gamma=0.005)
    score_n_components = cross_val_score(classifier, X_n_kept, y).mean()
    print('Score with the data set of top {0} components: {1:.2f}'.format(n, score_n_components))

运行结果如下：
| 保留的主成分数量 | 准确率 |
| — | — |
| 10 | 0.95 |
| 15 | 0.95 |
| 25 | 0.91 |
| 35 | 0.89 |
| 45 | 0.88 |

1.2 特征缩放决策

基于SGD的线性回归、SVR和神经网络模型需要通过去除均值并缩放到单位方差来对特征进行标准化。那么，何时需要进行特征缩放，何时不需要呢？
- 一般来说，朴素贝叶斯和基于树的算法对不同尺度的特征不敏感，因为它们独立地看待每个特征。
- 大多数情况下，在学习过程中涉及样本距离（或空间分离）的算法需要缩放/标准化输入，如SVC、SVR、k-means聚类和k近邻（KNN）算法。
- 任何使用SGD进行优化的算法，如使用梯度下降的线性或逻辑回归以及神经网络，也必须进行特征缩放。

2. 特征工程

2.1 利用领域专业知识进行特征工程

如果我们拥有足够的领域知识，就可以将其应用于创建特定领域的特征。我们利用业务经验和洞察力来识别数据中的内容，并确定数据中哪些内容与预测目标相关。例如，在股票价格预测中，我们可以根据投资者在做出投资决策时通常考虑的因素来设计和构建特征集。

此外，在一些领域还可以应用一些通用技巧：
- 在客户分析相关领域，如市场和广告，一天中的时间、星期几和月份通常是重要信号。例如，对于日期列值为2017/02/05，时间列值为14:34:21的数据点，我们可以创建包括下午、周日和二月等新特征。
- 在零售领域，通常会汇总一段时间内的信息以提供更好的见解。例如，客户在过去三个月内访问商店的次数，或上一年每周购买产品的平均数量，都可以作为预测客户行为的良好指标。

2.2 无领域专业知识下的特征工程

如果我们缺乏领域知识，也有几种通用方法可以生成特征：
- 二值化 ：将数值特征转换为具有预设阈值的二进制特征。例如，在垃圾邮件检测中，对于“prize”这个特征，我们可以生成一个新特征“是否出现prize”，任何词频值大于1的变为1，否则为0。使用 scikit-learn 实现二值化的代码如下：

from sklearn.preprocessing import Binarizer
X = [[4], [1], [3], [0]]
binarizer = Binarizer(threshold=2.9)
X_new = binarizer.fit_transform(X)
print(X_new)

输出结果：

[[1]
 [0]
 [1]
 [0]]

• 离散化 ：将数值特征转换为具有有限可能值的分类特征。二值化可以看作是离散化的一种特殊情况。例如，我们可以生成年龄组特征：“18 - 24”、“25 - 34”、“34 - 54”和“55 +”。
• 交互 ：包括两个数值特征的求和、乘法或其他运算，以及两个分类特征的联合条件检查。例如，每周访问次数和每周购买产品数量可以用于生成每次访问购买产品数量的特征；兴趣和职业，如体育和工程师，可以形成“职业与兴趣”，如对体育感兴趣的工程师。
• 多项式变换 ：生成多项式和交互特征的过程。对于两个特征 a 和 b ，生成的二次多项式特征为 a² 、 ab 和 b² 。使用 scikit-learn 进行多项式变换的代码如下：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
X = [[2, 4],
     [1, 3],
     [3, 2],
     [0, 3]]
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_new = poly.fit_transform(X)
print(X_new)

输出结果：

[[ 1. 2. 4. 4. 8. 16.]
 [ 1. 1. 3. 1. 3. 9.]
 [ 1. 3. 2. 9. 6. 4.]
 [ 1. 0. 3. 0. 0. 9.]]

注意，生成的新特征包括1（偏差、截距）、 a 、 b 、 a² 、 ab 和 b² 。

2.3 记录特征生成方式

记录每个特征的生成方式非常重要。虽然这听起来微不足道，但我们常常会忘记一个特征是如何获得或创建的。在模型训练阶段进行一些失败的尝试后，我们通常需要回到这个阶段，尝试创建更多特征以提高性能。因此，我们必须清楚特征是如何生成的，以便去除那些效果不佳的特征，并添加更有潜力的新特征。

2.4 从文本数据中提取特征

在处理文本数据时，我们常用词频（tf）和词频 - 逆文档频率（tf - idf）来提取特征。这两种方法都将每个文档视为词的集合，即词袋（BoW），忽略词的顺序，但保留词的多重性。tf方法简单地使用词元的计数，而tf - idf通过为每个tf分配一个与文档频率成反比的权重因子来扩展tf。通过纳入idf因子，tf - idf降低了常见词（如get、make）的权重，强调了很少出现但传达重要意义的词。因此，tf - idf提取的特征通常比tf更具代表性。

然而，这种基于one - hot编码的方法将每个词视为独立项，不考虑词之间的关系（即语言学中的“上下文”）。相反，词嵌入方法能够捕捉词的含义及其上下文。在这种方法中，一个词由一个浮点数向量表示，其维度远低于词汇表的大小，通常只有几百维。例如，“machine”这个词可以表示为[1.4, 2.1, 10.3, 0.2, 6.81]。

一种实现词嵌入的方法是word2vec，它训练一个浅层神经网络来根据周围的词预测一个词（称为CBOW）或根据一个词预测周围的词（称为skip - gram）。训练好的神经网络的系数就是相应词的嵌入向量。

以下是使用 gensim 库进行词嵌入操作的示例：

import gensim.downloader as api
model = api.load("glove - twitter - 25")

# 获取一个词的嵌入向量
vector = model.wv['computer']
print('Word computer is embedded into:\n', vector)

# 获取与computer最相关的前10个词
similar_words = model.most_similar("computer")
print('Top ten words most contextually relevant to computer:\n', similar_words)

# 生成文档的表示向量
doc_sample = ['i', 'love', 'reading', 'python', 'machine', 'learning', 'by', 'example']
import numpy as np
doc_vector = np.mean([model.wv[word] for word in doc_sample], axis=0)
print('The document sample is embedded into:\n', doc_vector)

在传统的自然语言处理应用中，如文本分类和主题建模，tf或tf - idf仍然是特征提取的优秀解决方案。但在更复杂的领域，如文本摘要、机器翻译、命名实体识别、问答和信息检索，词嵌入被广泛使用，并且比两种传统方法提取的特征要好得多。

3. 模型训练、评估和选择阶段的最佳实践

3.1 选择合适的算法开始

由于算法有多个参数需要调整，遍历所有算法并对每个算法进行微调会非常耗时且计算成本高。因此，我们应该根据以下一般准则筛选出一到三种算法开始：
- 训练数据集的大小
- 数据集的维度
- 数据是否线性可分
- 特征是否独立
- 偏差和方差的容忍度和权衡
- 是否需要在线学习

以下是几种常见算法的特点：
| 算法 | 特点 | 适用场景 |
| — | — | — |
| 朴素贝叶斯 | 简单算法，训练速度快，可能导致高偏差（低方差） | 特征独立的小数据集，大数据集也可假设特征独立 |
| 逻辑回归 | 广泛使用，适用于线性可分或近似线性可分数据，可扩展到大数据集，支持在线学习，可通过正则化减少过拟合 | 线性可分或可转换为线性可分的数据 |
| SVM | 能适应数据的线性可分性，高维数据集表现好，但计算和内存消耗大 | 线性可分和非线性可分数据，高维数据集 |
| 随机森林（或决策树） | 不依赖数据的线性可分性，可直接处理分类特征，模型易解释，微调相对简单 | 各种数据，尤其是需要易解释模型的场景 |
| 神经网络 | 非常强大，但找到合适的拓扑结构困难，训练和调优耗时 | 不建议作为起始算法 |

3.2 减少过拟合

我们可以通过以下方法减少过拟合：
- 交叉验证 ：这是一种良好的实践方法。
- 正则化 ：添加惩罚项以减少在给定训练集上完美拟合模型所导致的误差。
- 简化模型 ：模型越复杂，过拟合的可能性越高。复杂模型包括深度过大的树或森林、高次多项式变换的线性回归以及具有复杂核的SVM。
- 集成学习 ：将多个弱模型组合成一个更强的模型。

3.3 诊断过拟合和欠拟合

通常使用学习曲线来评估模型的偏差和方差。学习曲线是一个比较不同数量训练样本下交叉验证训练和测试分数的图表。
- 对于在训练样本上拟合良好的模型，训练样本的性能应高于预期。理想情况下，随着训练样本数量的增加，模型在测试样本上的性能会提高，最终测试样本上的性能会接近训练样本上的性能。
- 当测试样本上的性能收敛到与训练样本上性能相差较大的值时，可以判断存在过拟合。在这种情况下，模型无法泛化到未见过的实例。
- 对于在训练样本上都拟合不佳的模型，欠拟合很容易发现：在学习曲线中，训练和测试样本的性能都低于预期。

可以使用 scikit - learn 的 learning_curve 包和 http://scikit - learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_learning_curve.html 中定义的 plot_learning_curve 函数来生成学习曲线。

以下是选择算法的流程图：

graph TD;
    A[确定训练数据集大小] --> B{数据集维度};
    B --> C{数据是否线性可分};
    C --> D{特征是否独立};
    D --> E{偏差和方差权衡};
    E --> F{是否需要在线学习};
    F --> G[选择合适算法];
    G --> H[朴素贝叶斯];
    G --> I[逻辑回归];
    G --> J[SVM];
    G --> K[随机森林];
    G --> L[神经网络];

综上所述，在机器学习中，数据预处理、特征工程以及模型的选择和调优都至关重要。我们需要根据数据的特点和问题的需求，选择合适的方法和算法，以提高模型的性能和泛化能力。

4. 算法详细分析与应用场景拓展

4.1 朴素贝叶斯算法深入剖析

朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。在训练时，它通过计算每个特征在不同类别下的概率，来构建分类模型。由于其计算简单，训练速度快，在文本分类、垃圾邮件检测等领域应用广泛。

例如，在垃圾邮件检测中，我们可以将邮件中的每个单词看作一个特征。假设我们有一个包含“免费”“中奖”等关键词的邮件数据集，朴素贝叶斯算法会计算这些关键词在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率。当收到一封新邮件时，算法根据这些概率判断该邮件是否为垃圾邮件。

4.2 逻辑回归算法的优化与应用

逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，它通过逻辑函数将线性回归的输出映射到概率值。在处理线性可分或近似线性可分的数据时表现出色。

为了提高逻辑回归的性能，我们可以采用以下优化方法：
- 特征选择 ：选择与目标变量相关性高的特征，去除冗余特征，减少模型的复杂度。
- 正则化 ：添加L1或L2正则化项，防止模型过拟合。
- 学习率调整 ：合适的学习率可以使模型更快地收敛到最优解。

逻辑回归在金融风险评估、医疗诊断等领域有广泛应用。例如，在金融风险评估中，我们可以根据客户的信用评分、收入等特征，使用逻辑回归模型预测客户是否会违约。

4.3 SVM算法的核函数选择

SVM算法通过寻找最优的超平面来进行分类。对于线性可分的数据，我们可以使用线性核函数；对于非线性可分的数据，我们需要使用非线性核函数，如RBF核函数。

核函数的选择对SVM的性能有很大影响。不同的核函数适用于不同的数据分布。以下是几种常见核函数的特点和适用场景：
| 核函数 | 特点 | 适用场景 |
| — | — | — |
| 线性核函数 | 计算简单，速度快 | 线性可分的数据 |
| RBF核函数 | 具有较强的非线性拟合能力 | 非线性可分的数据 |
| 多项式核函数 | 可以处理复杂的非线性关系 | 数据分布较为复杂的情况 |

在实际应用中，我们可以通过交叉验证来选择最合适的核函数和参数。

4.4 随机森林算法的参数调优

随机森林是一种集成学习算法，它通过组合多个决策树来提高模型的性能。随机森林的主要参数包括树的数量、每个树的最大深度、特征的选择方式等。

以下是一些随机森林参数调优的建议：
- 树的数量 ：增加树的数量可以提高模型的稳定性和准确性，但会增加计算时间。一般来说，选择一个合适的树的数量可以通过交叉验证来确定。
- 最大深度 ：限制树的最大深度可以防止过拟合。如果树的深度过大，模型可能会在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳。
- 特征选择 ：随机森林在每个节点上随机选择一部分特征进行分裂，这可以减少特征之间的相关性，提高模型的泛化能力。

随机森林在图像识别、生物信息学等领域有广泛应用。例如，在图像识别中，随机森林可以根据图像的特征进行分类，判断图像中是否包含特定的物体。

4.5 神经网络算法的架构设计

神经网络是一种强大的机器学习算法，它可以自动学习数据中的复杂模式。神经网络的架构设计包括层数、节点数、激活函数等。

以下是一些神经网络架构设计的原则：
- 层数 ：增加层数可以提高模型的表达能力，但也会增加训练的难度和计算成本。一般来说，对于简单的问题，可以使用浅神经网络；对于复杂的问题，需要使用深神经网络。
- 节点数 ：节点数的选择需要根据数据的复杂度和模型的性能来确定。如果节点数过多，模型可能会过拟合；如果节点数过少，模型可能会欠拟合。
- 激活函数 ：激活函数可以引入非线性因素，使神经网络能够处理复杂的非线性关系。常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。

神经网络在自然语言处理、语音识别等领域有广泛应用。例如，在自然语言处理中，神经网络可以用于文本分类、情感分析等任务。

5. 实践案例分析

5.1 股票价格预测案例

假设我们要预测股票价格，我们可以按照以下步骤进行：
1. 数据收集 ：收集股票的历史价格、交易量、公司财务数据等信息。
2. 数据预处理 ：对数据进行清洗、缺失值处理、特征缩放等操作。
3. 特征工程 ：根据领域知识，创建一些与股票价格相关的特征，如移动平均线、相对强弱指数等。
4. 算法选择 ：根据数据的特点和问题的需求，选择合适的算法，如逻辑回归、SVM等。
5. 模型训练和评估 ：使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据对模型进行评估。
6. 模型优化 ：根据评估结果，对模型进行优化，如调整参数、增加特征等。

以下是一个使用逻辑回归进行股票价格预测的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 分离特征和目标变量
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print('模型准确率:', score)

5.2 文本分类案例

假设我们要对新闻文章进行分类，我们可以按照以下步骤进行：
1. 数据收集 ：收集新闻文章的文本数据。
2. 数据预处理 ：对文本数据进行清洗、分词、去除停用词等操作。
3. 特征提取 ：使用tf - idf方法提取文本特征。
4. 算法选择 ：根据数据的特点和问题的需求，选择合适的算法，如SVM、随机森林等。
5. 模型训练和评估 ：使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据对模型进行评估。
6. 模型优化 ：根据评估结果，对模型进行优化，如调整参数、增加特征等。

以下是一个使用SVM进行文本分类的示例代码：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
data = ['这是一篇体育新闻', '这是一篇科技新闻', '这是一篇娱乐新闻']
labels = ['体育', '科技', '娱乐']

# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM模型
model = SVC()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print('模型准确率:', score)

6. 总结与展望

6.1 总结

本文介绍了机器学习中数据预处理、特征工程、模型选择和调优等方面的最佳实践。我们学习了如何进行降维、特征缩放、特征工程，以及如何选择合适的算法、减少过拟合和诊断模型的性能。通过实践案例分析，我们了解了如何将这些方法应用到实际问题中。

6.2 展望

随着机器学习技术的不断发展，我们可以期待以下方面的进步：
- 更强大的算法 ：不断涌现出更高效、更准确的算法，如深度学习中的Transformer架构。
- 自动化机器学习 ：自动化工具可以帮助我们更快速地进行模型选择、调优和部署。
- 跨领域应用 ：机器学习将在更多领域得到应用，如医疗、交通、能源等。

在未来的学习和实践中，我们应该不断探索新的方法和技术，提高自己的机器学习能力。