开发 | 一个框架,解决几乎所有机器学习问题

AI科技评论按:本文作者杨熹,原文载于作者个人博客(http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/71079448),雷锋网AI科技评论已获授权。

上周一个叫 Abhishek Thakur 的数据科学家,在他的 Linkedin 发表了一篇文章 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem,介绍他建立的一个自动的机器学习框架,几乎可以解决任何机器学习问题,项目很快也会发布出来。这篇文章迅速火遍 Kaggle,他参加过100多个数据科学相关的竞赛,积累了很多宝贵的经验,看他很幽默地说“写这样的框架需要很多丰富的经验,不是每个人都有这样的经历,而很多人有宝贵的经验,但是他们不愿意分享,我呢恰好是又有一些经验,又愿意分享的人”。当然这篇文章也是受到争议的,很多人觉得并不全面。

我最近也在准备参加 Kaggle,之前看过几个例子,自己也总结了一个分析的流程,今天看了这篇文章,里面提到了一些高效的方法,最干货的是,他做了一个表格,列出了各个算法通常需要训练的参数。

这个问题很重要,因为大部分时间都是通过调节参数,训练模型来提高精度。作为一个初学者,第一阶段,最想知道的问题,就是如何调节参数。因为分析的套路很简单,就那么几步,常用的算法也就那么几个,以为把算法调用一下就可以了么,那是肯定不行的。实际过程中,调用完算法后,结果一般都不怎么好,这个时候还需要进一步分析,哪些参数可以调优,哪些数据需要进一步处理,还有什么更合适的算法等等问题。

接下来一起来看一下他的框架。

据说数据科学家 60-70% 的时间都花在数据清洗和应用模型算法上面,这个框架主要针对算法的应用部分。

什么是 Kaggle?

Kaggle是一个数据科学竞赛的平台,很多公司会发布一些接近真实业务的问题,吸引爱好数据科学的人来一起解决,可以通过这些数据积累经验,提高机器学习的水平。

应用算法解决 Kaggle 问题,一般有以下几个步骤:

第一步:识别问题 第二步:分离数据 第三步:构造提取特征 第四步:组合数据 第五步:分解 第六步:选择特征 第七步:选择算法进行训练

当然,工欲善其事,必先利其器,要先把工具和包都安好。 最方便的就是安装 Anaconda,这里面包含大部分数据科学所需要的包,直接引入就可以了,常用的包有:

- pandas:常用来将数据转化成 dataframe 形式进行操作 - scikit-learn:里面有要用到的机器学习算法模型 - matplotlib:用来画图 - 以及 xgboost,keras,tqdm 等。

第一步:识别问题

在这一步先明确这个问题是分类还是回归。通过问题和数据就可以判断出来,数据由 X 和 label 列构成,label 可以一列也可以多列,可以是二进制也可以是实数,当它为二进制时,问题属于分类,当它为实数时,问题属于回归。

第二步:分离数据

为什么需要将数据分成两部分?

用 Training Data 来训练模型,用 Validation Data 来检验这个模型的表现,不然的话,通过各种调节参数,模型可以在训练数据集上面表现的非常出色,但是这可能会是过拟合,过拟合就是太依赖现有的数据了,拟合的效果特别好,但是只适用于训练集,以致于来一个新的数据,就不知道该预测成什么了。所以需要有 Validation 来验证一下,看这个模型是在那里自娱自乐呢,还是真的表现出色。

在 scikit learn 包里就有工具可以帮你做到这些:

分类问题用 StrtifiedKFold

from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold

回归问题用 KFold

from sklearn.cross_validation import KFold

第三步:构造特征

这个时候,需要将数据转化成模型需要的形式。数据有三种类型:数字,类别,文字。当数据是类别的形式时,需要将它的每一类提取出来作为单独一列,然后用二进制表示每条记录相应的值。例如:

record 1: 性别 女 record 2:性别 女 record 3:性别 男

转化之后就是:

      女 男 record 1: 1 0 record 2:1 0 record 3:0 1

这个过程 sklearn 也可以帮你做到:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

或者

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

第四步:组合数据

处理完 Feature 之后,就将它们组合到一起。 如果数据是稠密的,就可以用 numpy 的 hstack:

import numpy as np X = np.hstack((x1, x2, ...))

如果是稀疏的,就用 sparse 的 hstack:

from scipy import sparse X = sparse.hstack((x1, x2, ...))

组合之后,就可以应用以下算法模型:

- RandomForestClassifier - RandomForestRegressor - ExtraTreesClassifier - ExtraTreesRegressor - XGBClassifier - XGBRegressor

但是不能应用线性模型,线性模型之前需要对数据进行正则化而不是上述预处理。

第五步:分解

这一步是为了进一步优化模型,可以用以下方法:

PCA:Principal components analysis,主成分分析,是一种分析、简化数据集的技术。用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。

from sklearn.decomposition import PCA

对于文字数据,在转化成稀疏矩阵之后,可以用 SVD

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD

SVD:Singular Value Decomposition,奇异值分解,是线性代数中一种重要的矩阵分解,它总能找到标准化正交基后方差最大的维度,因此用它进行降维去噪。

第六步:选择特征

当特征个数越多时,分析特征、训练模型所需的时间就越长,容易引起“维度灾难”,模型也会越复杂,推广能力也会下降,所以需要剔除不相关或亢余的特征。

常用的算法有完全搜索,启发式搜索,和随机算法。

例如,Random Forest:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

或者 xgboost:

import xgboost as xgb

对于稀疏的数据,一个比较有名的方法是 chi-2:

from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2

第七步:选择算法进行训练

选择完最相关的参数之后,接下来就可以应用算法,常用的算法有:

Classification: Random Forest GBM Logistic Regression Naive Bayes Support Vector Machines k-Nearest Neighbors Regression Random Forest GBM Linear Regression Ridge Lasso SVR

scikit-learn 里可以看到分类和回归的可用的算法一览,包括它们的原理和例子代码。

在应用各算法之前先要明确这个方法到底是否合适。

为什么那么多算法里,只提出这几个算法呢,这就需要对比不同算法的性能了。

神文 Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems 测试了179种分类模型在UCI所有的121个数据上的性能,发现Random Forests 和 SVM 性能最好。

我们可以学习一下里面的调研思路,看看是怎么样得到比较结果的,在我们的实践中也有一定的指导作用。

但是直接应用算法后,一般精度都不是很理想,这个时候需要调节参数,最干货的问题来了,什么模型需要调节什么参数呢?

虽然在sklearn的文档里,会列出所有算法所带有的参数,但是里面并不会说调节哪个会有效。在一些mooc课程里,有一些项目的代码,里面可以看到一些算法应用时,他们重点调节的参数,但是有的也不会说清楚为什么不调节别的。这里作者根据他100多次比赛的经验,列出了这个表,我觉得可以借鉴一下,当然,如果有时间的话,去对照文档里的参数列表,再查一下算法的原理,通过理论也是可以判断出来哪个参数影响比较大的。

调参之后,也并不就是大功告成,这个时候还是需要去思考,是什么原因造成精度低的,是哪些数据的深意还没有被挖掘到,这个时候需要用统计和可视化去再一次探索数据,之后就再走一遍上面的过程。

我觉得这里还提到了很有用的一条经验是,把所有的 transformer 都保存起来,方便在 validation 数据集上面应用:

文章里介绍了分析问题的思路,还提到了几条很实用的经验,不过经验终究是别人的经验,只能借鉴,要想提高自己的水平,还是要看到作者背后的事情,就是参加了100多次实战,接下来就去行动吧,享受用算法和代码与数据玩耍的兴奋吧。

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2017-05-12

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