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介绍机器学习的实战框架

一个机器学习项目从开始到结束大致分为 5 步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。这 5 步是一个循环迭代的过程，你可以参考下面的图片：

1.定义问题

我们项目的目标就是，建立一个机器学习模型，根据点赞数和转发数等指标，估计一篇文章能实现多大的浏览量。

因为要估计浏览量，所以在这个数据集中：点赞数、转发数、热度指数、文章评级，这 4 个字段都是特征，浏览量就是标签。这里我们已经有要估计的标签了，所以这是一个监督学习问题。再加上我们的标签是连续性的数值，因此它是一个回归问题。

2.收集数据和预处理

(1).收集数据

首先是收集数据，这一步又叫采集数据。

在现实中，收集数据通常很辛苦，要在运营环节做很多数据埋点、获取用户消费等行为信息和兴趣偏好信息，有时候还需要上网爬取数据。

收集数据的方法有很多，这里推荐之前写过的相关文章：
数据爬虫（JSON格式）&数据地图可视化（pyecharts）【步骤清晰，一看就懂】：https://blog.csdn.net/weixin_42504788/article/details/134588642

数据爬取+数据可视化实战_哪里只得我共你(Dear Jane)_词云展示----网易云：https://blog.csdn.net/weixin_42504788/article/details/134622850

数据爬取+可视化实战_告白气球_词云展示----酷狗音乐：https://blog.csdn.net/weixin_42504788/article/details/134622575

处理Json格式的数据，如何用Python将数据存放入Excel中（步骤清晰，一看就懂）：https://blog.csdn.net/weixin_42504788/article/details/134543733

(2).数据可视化

数据可视化是个万金油技能，能做的事非常多。比如说，可以看一看特征和标签之间可能存在的关系，也可以看看数据里有没有“脏数据”和“离群点”等。

常用的工具包有：

import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib – Python画图工具库
import seaborn as sns # Seaborn – 统计学数据可视化工具库

(3).数据清洗

处理缺失的数据：用均值填充、众数填充或0。如果建模用树模型，也可以不填充，树模型算法自身可以处理缺失值。
处理重复的数据：完全相同，删去即可。
处理错误的数据：部门人数、销量、销售金额小于0，遇到这类情况删去即可。
处理不可用的数据：建模的时候，数据必须是数字，不能是中英文等情况。比如性别出现男女字样，需要转化后再进行建模

查看空缺值NaN出现的次数：df.isna().sum()
把出现了NaN的数据行删掉：df = df.dropna()

(4).特征工程

特征贴合业务实际，特征越丰富，模型效果会更好

(5).构建特征集和标签集

特征是输入机器学习模型的变量。

X = df.drop(['浏览量'],axis=1)
X.head()

标签是结果或目标。

y = df.浏览量
y.head()

(6).拆分训练集、验证集和测试集。

一般为了简化，验证集会省略，这里展示如何从数据中切分出训练集跟测试集

#将数据集进行80%（训练集）和20%（验证集）的分割
from sklearn.model_selection import train_test_split #导入train_test_split工具
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, 
                                   test_size=0.2, random_state=0)

random_state设置一个值，保证每次切分的数据都一致，再次运行建模的效果也出现一致性。

X_train：训练集的特征
X_test：测试集的特征
y_train：训练集的标签
y_test：测试集的标签

3.选择算法并建立模型

进行多个机器学习算法进行比较，将最优的算法作为baseline
这里举个经典的逻辑回归例子，

from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入线性回归算法模型
linereg_model = LinearRegression() # 使用线性回归算法创建模型

对于 LinearRegression 模型来讲，它的外部参数主要包括两个布尔值：

• fit_intercept ，默认值为 True，代表是否计算模型的截距。
• normalize，默认值为 False，代表是否对特征 X 在回归之前做规范化。

4.训练模型

训练模型就是用训练集中的特征变量和已知标签，根据当前样本的损失大小来逐渐拟合函数，确定最优的内部参数，最后完成模型

fit 方法是机器学习的核心环节，里面封装了很多具体的机器学习核心算法，我们只需要把特征训练数据集和标签训练数据集，同时作为参数传进 fit 方法就行了。

linereg_model.fit(X_train, y_train) # 用训练集数据，训练机器，拟合函数，确定内部参数

不要小看上面那个简单的 fit 语句，这是模型进行自我学习的关键过程。

fit 的核心就是减少损失，使函数对特征到标签的模拟越来越贴切。

这个拟合的过程，同时也是机器学习算法优化其内部参数的过程。而优化参数的关键就是减小损失。

那什么是损失呢？它其实是对糟糕预测的惩罚，同时也是对模型好坏的度量。如果模型的预测完全准确，则损失为 0；如果不准确，就有损失。

在机器学习中，我们追求的当然是比较小的损失。不过，模型好不好，还不能仅看单个样本，还要针对所有数据样本，找到一组平均损失“较小”的函数模型。样本的损失大小，从几何意义上基本可以理解为预测值和真值之间的几何距离。平均距离越大，说明误差越大，模型越离谱。在下面这个图中，左边是平均损失较大的模型，右边是平均损失较小的模型，模型所有数据点的平均损失很明显大过右边模型。

回归模型的拟合，它的关键环节就是通过梯度下降，逐步优化模型的参数，使训练集误差值达到最小。这也就是我们刚才讲的那个 fit 语句所要实现的最优化过程。

就像图里这样，梯度下降其实就和下山一样。你可以想象一下，当你站在高处，你的目标就是找到一系列的参数，让训练数据集上的损失值最小。那么你该往哪走才能保证损失值最小呢？关键就是通过求导的方法，找到每一步的方向，确保总是往更小的损失方向前进。

5.模型的评估和优化

梯度下降是在用训练集拟合模型时最小化误差，这时候算法调整的是模型的内部参数。而在验证集或者测试集进行模型效果评估的过程中，我们则是通过最小化误差来实现超参数（模型外部参数）的优化。

机器学习工具包（如 scikit-learn）中都会提供常用的工具和指标，对验证集和测试集进行评估，进而计算当前的误差。比如 R2 或者 MSE 均方误差指标，就可以用于评估回归分析模型的优劣。

当我们预测完测试集的浏览量后，我们要再拿这个预测结果去和测试集已有的真值去比较，这样才能够求出模型的性能。而这整个过程也同样是一个循环迭代的过程

预测测试集的浏览量，只需要用训练好的模型 linereg_model 中的 predict 方法，在 X_test（特征测试集）上进行预测，这个方法就会返回对测试集的预测结果。

y_pred = linereg_model.predict(X_test) #预测测试集的Y值

拿到预测结果后，我们再通过下面的代码，把测试数据集的原始特征数据、原始标签真值，以及模型对标签的预测值组合在一起进行显示、比较。

df_ads_pred = X_test.copy() # 测试集特征数据
df_ads_pred['浏览量真值'] = y_test # 测试集标签真值
df_ads_pred['浏览量预测值'] = y_pred # 测试集标签预测值
df_ads_pred #显示数据

如果你想看看现在的模型长得什么样？你可以通过 LinearRegression 的 coef_ 和 intercept_ 属性打印出各个特征的权重和模型的偏置来。它们也就是模型的内部参数。

print('当前模型的4个特征的权重分别是: ', linereg_model.coef_)
print('当前模型的截距（偏置）是: ', linereg_model.intercept_)

# 输出结果：
# 当前模型的4个特征的权重分别是:  [   48.08395224    34.73062229 29730.13312489  2949.62196343]
# 当前模型的截距（偏置）是:  -127493.90606857178

这也就是说，我们现在的模型的线性回归公式是：
yy=48.08x1​（点赞）+34.73x2​（转发）+29730.13x3​（热度）+2949.62x4​（评级）−127493.91

对当前这个模型，给出评估分数：

print("线性回归预测评分：", linereg_model.score(X_test, y_test)) # 评估模型

# 输出结果：
# 线性回归预测评分： 0.7085754407718876

一般来说，R2 的取值在 0 到 1 之间，R2 越大，说明所拟合的回归模型越优。现在我们得到的 R2 值约为 0.708，在没有与其它模型进行比较之前，我们实际上也没法确定它是否能令人满意。

如果模型的评估分数不理想，我们就需要回到第 3 步，调整模型的外部参数，重新训练模型。要是得到的结果依旧不理想，那我们就要考虑选择其他算法，创建全新的模型了。如果很不幸，新模型的效果还是不好的话，我们就得回到第 2 步，看看是不是数据出了问题。

当模型通过了评估，就可以去解决实际问题了，机器学习项目也算是基本结束。

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学习机器学习的参考资料：
（1）书籍
利用Python进行数据分析
西瓜书
百面机器学习
机器学习实战
阿里云天池大赛赛题解析(机器学习篇)
白话机器学习中的数学
零基础学机器学习
图解机器学习算法
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（2）机构
光环大数据
开课吧
极客时间
七月在线
深度之眼
贪心学院
拉勾教育
博学谷
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