1、數據獲取

1.1 來源

數據獲取是機器學習建模的第一步，常見的數據來源包括數據庫、API、網絡爬蟲等。

1. 數據庫是企業內部常見的數據存儲方式，例如：MySQL、Oracle等關系型數據庫，以及MongoDB等非關系型數據庫，它們能夠存儲大量的結構化和非結構化數據
2. API（應用程序編程接口）提供了從外部獲取數據的便捷方式，例如：社交媒體平臺的API可以獲取用戶發布的內容和互動信息
3. 網絡爬蟲則適用于從網頁中提取數據，通過模擬瀏覽器行為獲取網頁內容并解析提取有用信息

1.2 解釋

在實際應用中，

1. 通過電商平臺的數據庫查詢用戶的基本信息、購買歷史、瀏覽記錄等數據
2. 利用API可以獲取平臺開放的某些數據，如商品評價、推薦商品等
3. 對于未開放的數據，可能需要使用網絡爬蟲在遵守法律法規和網站規則的前提下，爬取商品詳情頁、用戶評論等信息，從而豐富用戶行為數據集

2、數據預處理

2.1 缺失值處理

在實際數據收集過程中，數據缺失是常見問題。缺失值處理的方法包括刪除缺失樣本或用均值/中位數填充。

1. 當缺失值占比較小且數據量足夠大時，刪除缺失樣本可以避免數據不完整對模型訓練的影響
2. 如果缺失值較多，刪除可能導致數據量不足，此時可以使用均值或中位數填充

例如，對于數值型數據如收入、年齡等，可以用該特征的均值或中位數來填充缺失值，以保持數據的完整性

2.2 異常值檢測

異常值可能對模型訓練產生負面影響，因此需要進行檢測和處理。箱線圖是一種常用的異常值檢測工具，它通過計算數據的四分位數=和異常范圍來識別異常值。在箱線圖中，正常數據分布在箱體和須之間，超出須范圍的數據點則被視為異常值。

例如，在分析房屋價格數據時，若某個樣本的價格遠高于其他類似房屋的價格，可能被判定為異常值。對于這些異常值，可以采取刪除、修正或分組處理等方式，以確保數據的質量。

3、特征工程

3.1 特征提取

特征提取是從原始數據中提取有用信息并轉化為適合模型輸入的過程。對于文本數據，常用的方法是將其轉為詞頻矩陣，如TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）。TF-IDF能夠反映一個詞在文檔中的重要程度，通過計算每個詞在文檔中的出現頻率與在整個語料庫中的逆文檔頻率的乘積，得到一個權重矩陣。

例如，在文本分類任務中，將新聞文章轉換為TF-IDF矩陣，作為模型的輸入特征。

3.2 特征組合

特征組合是通過將多個特征進行數學運算生成新的特征，以更好地描述數據的內在關系。特征組合可以增加模型的表達能力，提高預測準確性。

例如，在房地產數據中，將房屋的面積和單價相乘生成總價這一新特征，這可能比單獨使用面積或單價更能反映房屋的價值。

3.2 特征降維

當數據的維度較高時，特征降維可以降低數據的復雜度并提高模型的效率。PCA（主成分分析）是一種常用的線性降維方法，它通過找到數據中方差最大的幾個方向（主成分），將數據投影到這些方向上，從而實現降維。

例如，對于高維的圖像數據，使用PCA可以將其降至二維，便于可視化和分析，同時保留數據的主要特征。

4、模型訓練

4.1 算法選擇

根據問題的類型選擇合適的算法：

1. 對于回歸問題，如預測明日氣溫，可以選擇線性回歸算法。線性回歸假設因變量與自變量之間存在線性關系，通過擬合一條直線來預測目標值
2. 對于分類問題，如判斷腫瘤是良性或惡性，可以選擇邏輯回歸算法。邏輯回歸雖然名字中有“回歸”，但實際上是一種分類算法，它通過 sigmoid 函數將線性組合的輸出映射到 0 和 1 之間，從而實現分類

4.2 超參數調優

超參數是模型在訓練之前需要設定的參數，它們對模型的性能有重要影響。網格搜索是一種常用的超參數調優方法，它通過在預設的超參數范圍內進行窮舉搜索，找到使模型性能最優的超參數組合。

例如，在訓練神經網絡時，學習率和迭代次數是重要的超參數，通過網格搜索可以找到最佳的學習率和迭代次數，以提高模型的收斂速度和準確性。

5、模型評估

5.1 指標

根據問題類型選擇合適的評估指標：

1. 對于回歸問題，常用的指標是均方誤差（MSE），它計算預測值與真實值之間的平方誤差的平均值，反映了模型預測的準確性
2. 對于分類問題，常用的指標包括準確率、F1 分數等。
   • 準確率是正確預測的樣本數占總樣本數的比例
   • F1 分數則是精確率和召回率的調和平均數，能夠綜合衡量模型的精確性和完整性

5.2 驗證方法

交叉驗證是一種常用的模型評估方法，它將數據分為多份，輪流作為訓練集和驗證集。

例如，將數據分為 5 份，每次用其中的 4 份作為訓練集，1 份作為驗證集，進行 5 次訓練和驗證。通過計算多次驗證的平均性能指標，可以更準確地評估模型的泛化能力，避免因數據劃分的偶然性導致的評估偏差。

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微語錄：自己選擇了方向與路途時，就不要抱怨，一個人只有承擔起狂風暴雨，才能最終守得住彩虹滿天。