机器学习之数据转换策略

机器学习之数据转换策略

摘要：在机器学习的生命周期中，数据转换是连接原始数据与模型训练的关键环节。本文深入探讨了生产型机器学习系统中数据转换的两种主要策略：在训练前转换数据和在训练期间转换数据。通过分析每种策略的优势与劣势，结合实际应用场景，本文为数据科学家和机器学习工程师提供了选择合适数据转换策略的参考依据，帮助他们在训练和服务阶段减少偏差，提升模型的准确性和可靠性。

一、引言

在机器学习的世界里，数据是模型的“食粮”。然而，原始数据往往不能直接用于模型训练，需要经过一系列的处理和转换，这一过程被称为特征工程。数据转换的时机选择对于模型的性能和系统的稳定性有着至关重要的影响。本文将深入剖析在生产型机器学习系统中，数据转换的两种常见时机：训练前和训练期间，并探讨它们各自的优缺点。

二、在训练前转换数据

（一）操作流程

在训练前转换数据，意味着在模型训练之前，先对原始数据进行处理。具体步骤包括：

1. 编写代码或使用专用工具对原始数据进行转换。
2. 将转换后的数据存储在模型可以访问的位置，例如磁盘。

（二）优势

1. 一次性转换：系统仅对原始数据进行一次转换，避免了重复处理。
2. 全局优化：可以分析整个数据集，从而确定最佳的转换策略。例如，通过计算整个数据集的统计量（如均值、标准差）来进行归一化处理。

（三）劣势

1. 训练-应用偏差：在预测阶段，必须重新创建训练阶段的转换逻辑。如果训练和预测使用的转换逻辑不一致，就会导致训练-应用偏差。特别是在动态（在线）推理系统中，这种偏差可能更加严重，因为训练和预测的软件环境可能不同。
2. 静态数据