從事IT范疇任務(wù)二十年以來，我發(fā)明人工智能技巧慢慢從概念轉(zhuǎn)向現(xiàn)實(shí)——機(jī)械進(jìn)修技巧位于前沿，而且變得更容易于應(yīng)用，即便關(guān)于沒有專業(yè)常識(shí)的團(tuán)隊(duì)也是如斯。

　　跟著愈來愈多的團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用猜測(cè)模子，引導(dǎo)者和治理者必需認(rèn)識(shí)到能夠會(huì)歪曲團(tuán)隊(duì)任務(wù)成果的罕見成績(jī)。為了完成靠得住的機(jī)械進(jìn)修進(jìn)程，以下是要防止的九個(gè)罕見圈套，和可采取的最好理論辦法。

　　圈套1：抽樣誤差

　　任何機(jī)械進(jìn)修項(xiàng)目標(biāo)終點(diǎn)都是選擇練習(xí)數(shù)據(jù)。平日，組織機(jī)構(gòu)有一些可用的數(shù)據(jù)，或許可以辨認(rèn)相干的內(nèi)部供給商，例如公營(yíng)企業(yè)或行業(yè)協(xié)會(huì)。這是成績(jī)開端的處所。

　　建模團(tuán)隊(duì)及其營(yíng)業(yè)資助商必需界說要應(yīng)用的數(shù)據(jù)集。選擇一個(gè)會(huì)曲解或低估現(xiàn)實(shí)案例的數(shù)據(jù)聚會(huì)會(huì)議很輕易惹起誤差，這會(huì)歪曲成果。例如，一個(gè)拜訪只選擇在特定地位行走的人群，但卻將他們看成安康人群的過度代表。

　　處理計(jì)劃：為防止采樣誤差，團(tuán)隊(duì)必需包管他們是真正地隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)，而不是僅僅由于應(yīng)用簡(jiǎn)略就應(yīng)用特定案例。關(guān)于指點(diǎn)有用的數(shù)據(jù)選擇而言，幻想數(shù)據(jù)集的清楚界說和模子的邏輯相當(dāng)主要。經(jīng)由過程在晚期階段與企業(yè)一切者協(xié)作，讓幾位評(píng)審人員驗(yàn)證選擇尺度，機(jī)械進(jìn)修團(tuán)隊(duì)可以確保他們的數(shù)據(jù)采樣辦法有效并靠得住。

　　圈套2：不相干的功效選擇

　　在很多情形下，因?yàn)樽兞窟x擇的纖細(xì)差異，建模師碰見了很多艱苦。很多技巧須要年夜量功效集來推進(jìn)進(jìn)修進(jìn)程。然則，為了搜集足夠的進(jìn)修數(shù)據(jù)，確保您獲得了準(zhǔn)確且相干的功效能夠異常具有挑釁性。

　　處理計(jì)劃：構(gòu)建一特性能優(yōu)越的模子的進(jìn)程須要細(xì)心的摸索和剖析，以確保您選擇和設(shè)計(jì)恰當(dāng)?shù)墓πА６梅懂牶桶ㄖ黝}專家，是選擇準(zhǔn)確功效最主要的兩個(gè)驅(qū)動(dòng)身分。另外，諸如遞歸特點(diǎn)清除（recursive feature elimination，RFE），隨機(jī)叢林（random forest），主成份剖析（principal component analysis，PCA）和主動(dòng)編碼器等技巧有助于將建模任務(wù)集中在多數(shù)幾個(gè)更有用的功效上。

　　圈套3：數(shù)據(jù)泄漏

　　機(jī)械進(jìn)修團(tuán)隊(duì)能夠會(huì)有時(shí)地搜集建模數(shù)據(jù)，應(yīng)用的尺度是團(tuán)隊(duì)試圖猜測(cè)成果的一部門，是以，模子會(huì)顯示出優(yōu)良到掉真的機(jī)能。例如，一個(gè)團(tuán)隊(duì)能夠毛病的包括了一個(gè)在旨在猜測(cè)疾病的模子中指導(dǎo)某些疾病醫(yī)治的變量。

　　處理計(jì)劃：建模團(tuán)隊(duì)必需細(xì)心構(gòu)建他們的數(shù)據(jù)集，在模子估量成果之前僅應(yīng)用練習(xí)時(shí)現(xiàn)實(shí)可用的數(shù)據(jù)。

　　圈套4：缺乏數(shù)據(jù)

　　在某些情形下，因?yàn)槿狈δ承┯涊d，數(shù)據(jù)聚會(huì)會(huì)議變得不完全。毛病地調(diào)劑該前提或假定沒出缺掉值，建模師能夠會(huì)對(duì)成果的認(rèn)知發(fā)生嚴(yán)重誤差。例如，缺掉的數(shù)據(jù)能夠其實(shí)不老是隨機(jī)的，例如，當(dāng)查詢拜訪受訪者不太能夠答復(fù)某個(gè)特定成績(jī)時(shí)。是以，均勻預(yù)算能夠會(huì)誤導(dǎo)模子。

　　處理計(jì)劃：假如您沒法設(shè)計(jì)培訓(xùn)籌劃以確保應(yīng)用完全的數(shù)據(jù)集，則可以采取統(tǒng)計(jì)技巧，包含拋棄缺掉值的記載，或應(yīng)用恰當(dāng)?shù)牟逖a(bǔ)戰(zhàn)略來預(yù)算缺掉的數(shù)據(jù)值。

　　圈套5：禁絕確的縮放和尺度化

　　構(gòu)建用于機(jī)械進(jìn)修任務(wù)的數(shù)據(jù)集平日須要團(tuán)隊(duì)搜集分歧類型的輸出端，這些輸出端有著分歧的權(quán)衡標(biāo)準(zhǔn)。在樹立模子之前，假如未能調(diào)劑變量的值以許可通用比例，線性回歸（linear regression），支撐向量機(jī)（support vector machine，SVN），或k近鄰（k nearest neighbors，KNN）等算法會(huì)遭到很年夜影響。這些成績(jī)的涌現(xiàn)在于規(guī)模年夜的話會(huì)招致功效的高度變更，是以，它們能夠變很多余。例如，假如您將二者都看成未處置的投入應(yīng)用，那末薪水的數(shù)據(jù)能夠會(huì)取得頻年齡更重的權(quán)重。

　　處理計(jì)劃：在開端樹立模子之前，您必需當(dāng)心地對(duì)數(shù)據(jù)集停止尺度化。您可以經(jīng)由過程經(jīng)常使用統(tǒng)計(jì)技巧（如尺度化或功效縮放）來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集，這取決于數(shù)據(jù)的類型和團(tuán)隊(duì)的首選算法。

　　圈套6：疏忽異常值

　　忘卻異常值能夠會(huì)對(duì)模子的機(jī)能發(fā)生嚴(yán)重影響。例如，像AdaBoost如許的算法會(huì)將異常值視為艱苦情形，并將不恰當(dāng)?shù)臋?quán)重放在恰當(dāng)?shù)牡匚簧希鴽Q議計(jì)劃樹更寬容。另外，分歧的用例須要分歧的離群值處置。例如，在發(fā)明訛詐行動(dòng)的情形下，應(yīng)重點(diǎn)存眷存款中異常值。

　　處理計(jì)劃：要處理此類成績(jī)，您的團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)當(dāng)應(yīng)用建模算法，它可以或許準(zhǔn)確處置異常值，或許在建模前過濾異常值。優(yōu)越的開始在于讓您的團(tuán)隊(duì)做一個(gè)初步檢討，以肯定數(shù)據(jù)中能否存在異常值。最簡(jiǎn)略的辦法是審查數(shù)據(jù)的圖標(biāo)或檢討任何數(shù)值，它們能夠是幾個(gè)尺度差，或更闊別均勻值的數(shù)值。

　　圈套7：盤算毛病功效

　　當(dāng)一個(gè)團(tuán)隊(duì)為建模供給投入時(shí)，微分進(jìn)程中的任何毛病都能夠會(huì)為模子帶來誤導(dǎo)性輸出。毫無破例，不管團(tuán)隊(duì)若何構(gòu)建，模子都出人意料地發(fā)生了弗成靠的成果。這個(gè)成績(jī)的一個(gè)例子是，一個(gè)團(tuán)隊(duì)弱化了一個(gè)依附于盤算的應(yīng)用率的信譽(yù)評(píng)分猜測(cè)模子，由于這個(gè)團(tuán)隊(duì)包含來自負(fù)用申報(bào)的不活潑商業(yè)信息。

　　處理計(jì)劃：建模師必需細(xì)心檢討團(tuán)隊(duì)若何獲得數(shù)據(jù)。癥結(jié)的動(dòng)身點(diǎn)是要懂得哪些功效是原始格局，哪些是經(jīng)由設(shè)計(jì)的。自此，建模師便可以在停止建模之前檢討衍生功效的假定和盤算。

　　圈套8：疏忽多線投入（multi－collinear inputs）

　　應(yīng)用數(shù)據(jù)集而不斟酌多重共線性猜測(cè)因子（multi－collinear predictors）是誤導(dǎo)模子建構(gòu)的另外一種方法（多線性輸出的存在乎味著兩個(gè)或多個(gè)變量之間存在著很高的相干性）。成果使其很難辨認(rèn)任何一個(gè)變量的影響。在這類情形下，選定功效的渺小變更會(huì)對(duì)成果發(fā)生嚴(yán)重影響。這個(gè)成績(jī)的一個(gè)例子是，告白預(yù)算和流量作為猜測(cè)變量出現(xiàn)共線性。

　　處理計(jì)劃：檢測(cè)多重共線性的簡(jiǎn)略辦法是盤算一切變量對(duì)應(yīng)的相干系數(shù)。以后您就有諸多選擇來處理任何肯定的共線性成績(jī)，如修建構(gòu)圖或刪除冗余變量。

　　圈套9：有效績(jī)效KPI

　　當(dāng)建模數(shù)據(jù)各類過程進(jìn)入均衡狀況時(shí)，年夜多半建模算法表示最好。當(dāng)數(shù)據(jù)顯示不屈衡時(shí)，權(quán)衡模子機(jī)能的準(zhǔn)確目標(biāo)變的相當(dāng)主要。例如，均勻背約率為1.2％。一個(gè)模子的精確度能到達(dá)98％，猜測(cè)在一切情形下都不會(huì)產(chǎn)生變更。

　　處理計(jì)劃：除非可以選擇生成更平衡的練習(xí)集，或應(yīng)用基于本錢的進(jìn)修算法，選擇營(yíng)業(yè)驅(qū)動(dòng)的績(jī)效目標(biāo)是最好的處理計(jì)劃。關(guān)于超越精確度的模子的績(jī)效有著各類辦法，如準(zhǔn)確度，召回率，F(xiàn)1得分和受試者任務(wù)特點(diǎn)（receiver operating characteristic，ROC）曲線。選擇最適合的器量尺度將指點(diǎn)建模算法毛病最小化。

　　從堅(jiān)實(shí)的基本開端

　　因?yàn)榧记珊蛯?duì)象的提高，機(jī)械進(jìn)修培訓(xùn)項(xiàng)目比以往更輕易履行。然則，要取得靠得住的成果須要對(duì)數(shù)據(jù)迷信和統(tǒng)計(jì)學(xué)道理有深刻的懂得，如斯能力確保團(tuán)隊(duì)從一個(gè)堅(jiān)弗成摧的底層數(shù)據(jù)集開端，這邊是勝利的基本。

　　Pejman Makhfi是Credit Sesame的首席技巧官。Credit Sesame是一個(gè)教導(dǎo)信貸和小我財(cái)政網(wǎng)站，為花費(fèi)者供給收費(fèi)的信譽(yù)評(píng)分辦事。