AI 模型構(gòu)建的過程 模型構(gòu)建主要包括 5 個階段，分別為模型設(shè)計、特征工程、模型訓(xùn)練、模型驗證、模型融合。

模型設(shè)計 ??????

??在模型設(shè)計環(huán)節(jié)，產(chǎn)品經(jīng)理要考慮的問題就是，在當(dāng)前業(yè)務(wù)下，這個模型該不該做，我們有沒有能力做這個模型，目標(biāo)變量應(yīng)該怎么設(shè)置、數(shù)據(jù)源應(yīng)該有哪些、數(shù)據(jù)樣本如何獲取，是隨機(jī)抽取還是分層抽樣。 ????????

在模型設(shè)計階段最重要的就是定義模型目標(biāo)變量，以及抽取數(shù)據(jù)樣本。 ???????

?不同的目標(biāo)變量，決定了這個模型應(yīng)用的場景，以及能達(dá)到的業(yè)務(wù)預(yù)期。 ?????

???接著，我們再來說說數(shù)據(jù)樣本的抽取。模型是根據(jù)我們選擇的樣本來進(jìn)行訓(xùn)練的，所以樣本的選取決定了模型的最終效果。換句話說，樣本是用來做模型的基礎(chǔ)。在選取樣本的時候，你需要根據(jù)模型的目標(biāo)、業(yè)務(wù)的實際場景來選擇合適的樣本。

特征工程 ?????

???我們可以把整個模型的構(gòu)建理解為：從樣本數(shù)據(jù)中提取可以很好描述數(shù)據(jù)的特征，再利用它們建立出對未知數(shù)據(jù)有優(yōu)秀預(yù)測能力的模型。 ???????

?在模型的構(gòu)建過程中，特征工程是一個非常重要的部分。特征挑選得好，不僅可以直接提高模型的性能，還會降低模型的實現(xiàn)復(fù)雜度。

無論特征和數(shù)據(jù)過多或過少，都會影響模型的擬合效果，出現(xiàn)過擬合或欠擬合的情況。

當(dāng)選擇了優(yōu)質(zhì)的特征之后，即使你的模型參數(shù)不是最優(yōu)的，也能得到不錯的模型性能，你也就不需要花費大量時間去尋找最優(yōu)參數(shù)了，從而降低了模型實現(xiàn)的復(fù)雜度。

數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。 ???

?????算法工程師們花費在特征工程建立上面的時間，基本上占整個模型構(gòu)建的 60%。 ??

??????那什么是特征工程？對一個模型來說，因為它的輸入一定是數(shù)量化的信息，也就是用向量、矩陣或者張量的形式表示的信息。所以，當(dāng)我們想要利用一些字符串或者其他類型的數(shù)據(jù)時，我們也一定要把它們先轉(zhuǎn)換成數(shù)量化的信息。像這種把物體表示成一個向量或矩陣的過程，就叫做特征工程（Feature Engineering）。 ???????

?那什么是建立特征工程呢？比較常見的，我們可以通過一個人的年齡、學(xué)歷、工資、信用卡個數(shù)等等一系列特征，來表示這個人的信用狀況，這就是建立了這個人信用狀況的特征工程。同時，我們可以通過這些特征來判斷這個人的信用好壞。 ?????

更具體點來說，建立特征工程的流程是，先做數(shù)據(jù)清洗，再做特征提取，之后是特征篩選，最后是生成訓(xùn)練 / 測試集。

1. 數(shù)據(jù)清洗

????????在建立特征工程的開始階段，算法工程師為了更好地理解數(shù)據(jù)，通常會通過數(shù)據(jù)可視化（Data Visualization）的方式直觀地查看到數(shù)據(jù)的特性，比如數(shù)據(jù)的分布是否滿足線性的？數(shù)據(jù)中是否包含異常值？特征是否符合高斯分布等等。然后，才會對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，也就是數(shù)據(jù)清洗，來解決這些數(shù)據(jù)可能存在的數(shù)據(jù)缺失、有異常值、數(shù)據(jù)不均衡、量綱不一致等問題。

數(shù)據(jù)缺失

在數(shù)據(jù)清洗階段是最常見的問題。在遇到數(shù)據(jù)缺失問題時，算法工程師可以通過刪除缺失值或者補(bǔ)充缺失值的手段來解決它。

至于數(shù)值異常的問題，可以選擇的方法就是對數(shù)據(jù)修正或者直接丟棄，當(dāng)然如果你的目標(biāo)就是發(fā)現(xiàn)異常情況，那就需要保留異常值并且標(biāo)注。

對于數(shù)據(jù)不均衡的問題，因為數(shù)據(jù)偏差可能導(dǎo)致后面訓(xùn)練的模型過擬合或者欠擬合，所以處理數(shù)據(jù)偏差問題也是數(shù)據(jù)清洗階段需要考慮的。

針對量綱不一致的問題，也就是同一種數(shù)據(jù)的單位不同，比如金額這個數(shù)據(jù)，有的是以萬元為單位，有的是以元為單位，我們一般是通過歸一化讓它們的數(shù)據(jù)單位統(tǒng)一。

2. 特征提取? ? ? ??

????????一般提取出的特征會有 4類常見的形式，分別是數(shù)值型特征數(shù)據(jù)、標(biāo)簽或者描述類數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系型數(shù)據(jù)。 數(shù)值型特征數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)一般包含大量的數(shù)值特征。

這類特征可以直接從數(shù)倉中獲取，操作起來非常簡單

一系列聚合函數(shù)也可以去描述特征，比如總次數(shù)、平均次數(shù)，當(dāng)前次數(shù)比上過去的平均次數(shù)等等。

標(biāo)簽或描述類數(shù)據(jù)

這類數(shù)據(jù)的特點是包含的類別相關(guān)性比較低，并且不具備大小關(guān)系。

這類特征的提取方法也非常簡單，一般就是將這三個類別轉(zhuǎn)化為特征，讓每個特征值用0、1 來表示，如有房 [0, 1]、有車 [0, 1] 等等。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（處理文本特征）

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一般存在于 UGC（User Generated Content，用戶生成內(nèi)容）內(nèi)容數(shù)據(jù)中。比如我們的用戶流失預(yù)測模型用到了用戶評論內(nèi)容，而用戶評論都是屬于非結(jié)構(gòu)化的文本類數(shù)據(jù)。

提取非結(jié)構(gòu)化特征的一般做法就是，對文本數(shù)據(jù)做清洗和挖掘，挖掘出在一定程度上反映用戶屬性的特征。

網(wǎng)絡(luò)關(guān)系型數(shù)據(jù)

前三類數(shù)據(jù)描述的都是個人，而網(wǎng)絡(luò)關(guān)系型數(shù)據(jù)描述的是這個人和周圍人的關(guān)系。

提取這類特征其實就是，根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系去挖掘任意兩人關(guān)系之間的強(qiáng)弱，像是家庭關(guān)系、同學(xué)關(guān)系、好友關(guān)系等等。

3. 特征選擇

????特征選擇簡單來說，就是排除掉不重要的特征，留下重要特征。

算法工程師會對希望入模的特征設(shè)置對應(yīng)的覆蓋度、IV 等指標(biāo)，這是特征選擇的第一步。

然后，再依據(jù)這些指標(biāo)和按照經(jīng)驗定下來的閾值對特征進(jìn)行篩選。

最后，還要看特征的穩(wěn)定性，將不穩(wěn)定的特征去掉。

4. 訓(xùn)練 / 測試集

這一步也是模型正式開始訓(xùn)練前需要做的，簡單來說，就是算法同學(xué)需要把數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測試集，他們會使用訓(xùn)練集來進(jìn)行模型訓(xùn)練，會使用測試集驗證模型效果。

模型訓(xùn)練

模型訓(xùn)練是通過不斷訓(xùn)練、驗證和調(diào)優(yōu)，讓模型達(dá)到最優(yōu)的一個過程。

決策邊界是判斷一個算法是線性還是非線性最重要的標(biāo)準(zhǔn)。

上圖就是三種算法的決策邊界。決策邊界的形式無非就是直線和曲線兩種，并且這些曲線的復(fù)雜度（曲線的平滑程度）和算法訓(xùn)練出來的模型能力息息相關(guān)。一般來說決策邊界曲線越陡峭，模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率越高，但陡峭的決策邊界可能會讓模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果不穩(wěn)定。

模型訓(xùn)練的目標(biāo)就是找到擬合能力與泛化能力的平衡點。擬合能力代表模型在已知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得好壞，泛化能力代表模型在未知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得好壞。它們之間的平衡點，就是我們通過不斷地訓(xùn)練和驗證找到的模型參數(shù)的最優(yōu)解，因此，這個最優(yōu)解繪制出來的決策邊界就具有最好的擬合和泛化能力。這是模型訓(xùn)練中“最優(yōu)”的意思，也是模型訓(xùn)練的核心目標(biāo)。

一般情況下，算法工程師會通過交叉驗證（Cross Validation）的方式，找到模型參數(shù)的最優(yōu)解。

模型驗證

????????模型驗證主要是對待驗證數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)效果進(jìn)行驗證，一般是通過模型的性能指標(biāo)和穩(wěn)定性指標(biāo)來評估。 模型性能 ????????可以理解為模型預(yù)測的效果，你可以簡單理解為“預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)不準(zhǔn)”，它的評估方式可以分為兩大類：分類模型評估和回歸模型評估?。

分類模型評估? ? ???? ??????

??分類模型解決的是將一個人或者物體進(jìn)行分類，例如在風(fēng)控場景下，區(qū)分用戶是不是“好人”，或者在圖像識別場景下，識別某張圖片是不是包含人臉。對于分類模型的性能評估，我們會用到包括召回率、F1、KS、AUC?這些評估指標(biāo)。

回歸模型評估

????????回歸模型解決的是預(yù)測連續(xù)值的問題，如預(yù)測房產(chǎn)或者股票的價格，所以我們會用到方差和 MSE?這些指標(biāo)對回歸模型評估。? ?????? ????????對于產(chǎn)品經(jīng)理來說，我們除了要知道可以對模型性能進(jìn)行評估的指標(biāo)都有什么，還要知道這些指標(biāo)值到底在什么范圍是合理的。雖然，不同業(yè)務(wù)的合理值范圍不一樣，我們要根據(jù)自己的業(yè)務(wù)場景來確定指標(biāo)預(yù)期，但我們至少要知道什么情況是不合理的。 模型穩(wěn)定性 ????????我們可以使用 PSI 指標(biāo)來判斷模型的穩(wěn)定性，如果一個模型的 PSI > 0.2，那它的穩(wěn)定性就太差了，這就說明算法同學(xué)的工作交付不達(dá)標(biāo)。 ? ?

模型融合 ????

????同時訓(xùn)練多個模型，再通過模型集成的方式把這些模型合并在一起，從而提升模型的準(zhǔn)確率。簡單來說，就是用多個模型的組合來改善整體的表現(xiàn)。????????

模型部署? ??????

一般情況下，因為算法團(tuán)隊和工程團(tuán)隊是分開的兩個組織架構(gòu)，所以算法模型基本也是部署成獨立的服務(wù)，然后暴露一個 HTTP API 給工程團(tuán)隊進(jìn)行調(diào)用，這樣可以解耦相互之間的工作依賴，簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型一般通過 Flask 來實現(xiàn)模型的部署，深度學(xué)習(xí)模型一般會選 TensorFlow Serving?來實現(xiàn)模型部署。

編輯：黃飛

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