机器学习：从数据准备到模型优化

# 机器学习：从数据准备到模型优化 ## 1. 机器学习成功要素与数据可视化 在机器学习领域，数据探索是数据科学家与数据之间的深度对话。以泰坦尼克号数据为例，进一步探索其更多方面值得读者自行实践。数据可视化在其中起着关键作用，它能帮助识别特征之间的联系，有助于深入理解数据。深入研究`ggplot()`函数的功能，通过探索个人感兴趣的数据集，可显著提升模型构建和数据解读能力，这两者都是机器学习成功的重要因素。 数据科学涉及数据、机器和引导学习过程的人员之间的协作。要成为成功的机器学习从业者，不仅需要广泛的知识和经验，还需深入理解学习算法、训练数据集、实际部署场景以及可能出现的各种问题。 机器学习和数据科学要求从业者具备探索精神和故事讲述能力，合理使用数据并平衡从数据中获取的信息。不断改进、迭代和竞争有助于提升自我，形成人工智能的“良性循环”，提高采用数据科学方法的组织的生产力。此外，《R Graphics Cookbook》可在线免费获取，它提供了丰富的`ggplot2`可视化示例。 ## 2. 高级数据准备的重要性 在实际的机器学习项目中，约 80% 的时间用于数据准备，但这一统计数据存在一定的简化。实际上，数据准备工作通常比预期更复杂，很少能像之前章节那样，仅用几行 R 代码就能读取和处理单个 CSV 文件。必要的数据元素往往分散在多个数据库中，需要进行收集、过滤、重新格式化和合并等操作，还需花费时间获取数据访问权限并探索理解数据。 高级数据准备是构建强大机器学习项目的必要步骤，它能帮助我们： - 理解数据准备对构建更好模型的重要性。 - 掌握将数据转换为更有用预测因子的技巧。 - 了解用于高效准备数据的专业 R 包。 不同团队和项目对数据准备的时间投入不同，因此 80% 这一统计数据可能高估或低估了实际所需的工作量。 ## 3. 特征工程的核心作用 特征工程是机器学习中的关键环节，它需要投入时间、精力和想象力，结合专业知识创造新的预测特征。简单来说，特征工程是让数据更有用的艺术；复杂而言，它涉及领域专业知识和数据转换的结合。我们不仅要知道收集哪些数据对机器学习项目有用，还要掌握如何合并、编码和清理数据以满足算法的要求。 特征工程与数据探索密切相关，二者都通过生成和测试假设来研究数据。探索和头脑风暴有助于发现对预测有用的特征，而特征工程过程也可能引发新的探索问题。特征工程是一个循环过程，一轮数据探索和特征工程会改善数据，进而训练出更好的模型，模型又会为数据改进提供方向。这些改进不仅包括基本的数据清理和准备，还包括使算法更有效学习的步骤，例如： - 执行复杂的数据转换，帮助算法更快学习或学习更简单的数据表示。 - 创建更易于解释或更好代表潜在理论概念的特征。 - 利用非结构化数据或将额外特征合并到主要数据源中。 这些操作需要深入思考和创造力，且具有领域特定性。计算机和从业者可以发挥各自优势共同完成这项工作，计算机在计算能力和持久性方面具有优势，而从业者则具备创造力和专业知识。 ## 4. 人机在特征工程中的协作 特征工程可看作是人类和机器在学习过程抽象阶段的协作。抽象是将存储的数据转化为更广泛概念和表示的过程，在这个过程中，模型定义了数据元素之间的关系，将学习到的概念与感兴趣的结果联系起来。在特征工程中，人类通过精心设计输入数据，引导抽象过程朝着特定方向发展，以产生性能更好的模型。 例如，当我们学习困难概念时，朋友以不同方式解释可能会让我们恍然大悟。同样，特征工程使人类能够将直观知识或专业知识传递给机器。由于抽象是学习过程的基石，因此可以说机器学习本质上就是特征工程。 优秀的特征工程可以将较弱的学习者转化为更强的学习者。许多机器学习和人工智能问题可以通过简单的线性回归方法解决，前提是数据经过充分清理。通过足够的特征工程，标准线性回归甚至可以模拟非常复杂的机器学习方法。简单的学习算法也可以通过特征工程适应更复杂的问题，例如决策树可以通过旋转输入数据解决轴平行决策边界问题，支持向量机可以通过选择合适的核技巧建模复杂的非线性模式。 然而，手动进行特征工程可能会浪费时间且容易出错，而一些算法如决策树和神经网络（尤其是深度学习神经网络）能够自动进行特征工程，且可能比手动操作更严谨和全面。但我们不能盲目应用这些方法，因为不同的问题需要不同的特征工程方法。在实际应用中，需要根据数据的复杂程度选择合适的学习算法。 在 Kaggle 等机器学习竞赛中，冠军团队通常会投入大量精力进行特征工程。例如，2012 - 2013 年 Kaggle 排名第一的数据科学家 Xavier Conort 认为，特征工程是机器学习中少数具有独特性的方面，能使团队脱颖而出。但也有团队成员如 Jeremy Achin 指出，人类专业知识的作用可能有限，他们团队在特征工程上花费了大量时间，并谨慎避免过拟合。 目前，特征工程大多仍是手动过程，但自动化特征工程是一个快速发展的研究领域。自动化特征工程工具通过测试更多特征组合来弥补计算机缺乏创造力和领域知识的不足，但可能会导致可解释性降低和过拟合风险增加。在使用自动化工具时，仍需要投入精力进行编码，将原本手动编码特征的时间用于编写系统查找或构建有用特征的函数。此外，虽然有一些有前景的算法如 Python 的 Featuretools 包及其对应的 R 包 featuretoolsR，但这些工具的使用尚未广泛普及，且受数据和计算时间的限制。 ## 5. 大数据和深度学习的影响 无论是人工还是自动化的特征工程，都会遇到投入额外努力但学习算法性能提升有限的情况。应用更复杂的学习算法也会面临收益递减的问题，因为可应用的方法有限且性能差异相对较小。因此，如果需要进一步提高模型性能，增加训练数据集的规模（包括特征或示例）是一种选择。在很多情况下，收集更多行的数据比添加列更容易，因为添加列可能需要修改过去业务流程生成的数据。 然而，增加数据行