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。是一个循环迭代的过程，优秀的模型都是一次次迭代的产物。

定义问题

要剖析业务场景，设定清晰的目标，同时还要明确当前问题属于哪一种机器学习类型。

收集数据和预处理

收集数据

数据来源有多种形式，根据业务问题进行搜集和整合。

数据探索和可视化

通过散点图来观察特征和指标间的分布，推测之间的关系。

数据清洗

1、处理缺失的数据。（补充、剔除）

2、处理重复的数据。

3、处理错误的数据。

4、处理不可用的数据。

特征工程

特征工程是一个专门的机器学习子领域，它是数据处理过程中最有创造力的环节，特征工程做得好不好，非常影响机器学习模型的效率。特征工程就是指优化数据集的特征，使机器学习算法更起作用的过程。数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是无限逼近这个上限而已。摒弃掉冗余的特征、降低特征的维度，能使机器学习模型训练得更快。

特征构建（特征衍生）

特征构建是整个特征工程领域最具创造力的部分，也是我觉得在数据预处理环节中最有意思的地方。因为它完全没有一定之规，全凭借你的经验、领域知识和创造力。

• 特征扩展

使用特征值扩展的方式衍生多个标注类型的特征，也可以理解为离散化。对于分类变量，直接 one-hot 编码；对于数值型特征，离散化到几个固定的区间段，然后用 one-hot 编码。

• 特征组合

指将两个或多个输入特征通过数学运算进行组合。分为如下几种情况：

• 数值运算：如对特征进行乘，除等运算

• 特征交叉 ：对多个特征进行交叉组合，或做交，并，补，笛卡尔集等运算。 暴力交叉，暴力交叉可能产生稀疏问题。

• 合成特征

合成特征的思想很简单，通过将单独的特征进行组合（相乘或求笛卡尔积）而形成的合成特征。是一种让线性模型学习到非线性特征的方式，包括以下类型：

• 将一个特征与其本身或其他特征相乘（称为特征组合）。比如属性 A 有三个特征，属性 B 有两个特征，笛卡尔积后就有六个组合特征。

• 两个特征相除。

• 对连续特征进行分桶，以分为多个区间分箱。

说明： 合成特征与特征组合区别在于：特征组合广义上包含合成特征，合成特征则改变了特征的线性关系，属于无中生有。

• 自动衍生

包括自动衍生工具和深度衍生的方法，可以缩减时间成本，构建维度更广更全面的新生特征。具体可以参考自动化衍生工具 Featuretools。

特征编码

• 独热编码（One-HotEncoding）

用于将分类特征的每个元素转化为一个可直接计算的数值，也即特征值数字化。独热编码采用 N 位状态寄存器来对 N 个可能的取值进行编码，每个状态都由独立的寄存器来表示，并且在任意时刻只有其中一位有效。独热编码的优点：能够处理非数值属性；在一定程度上扩充了特征；编码后的属性是稀疏的，存在大量的零元分量。

• 标签编码（LabelEncoder）

针对离散变量，将离散型的数据转换成 0 到 n − 1 之间的数，这里 n 是一个列表的不同取值的个数，可以认为是某个特征的所有不同取值的个数。注意：会按照特离散变量值的 ASCII 码进行排序编码递增，不能自定义编码顺序。

• 序列编码（Ordinal Encoding）

适用于离散变量值具有内在顺序的场景，比如学历。需要手动自定义字典映射到[0, n-1]的整数。

• 频数编码（Count Encoding）

针对离散变量，将类别特征替换为类别的统计频次。可能会碰到下面的问题，需要谨慎使用：

• 训练集和测试集上某字段分布不一样，那预测结果就会出问题；

• 有些变量的频次可能是一样的，将会自动合并这些类别，需要小心处理。

• 均值编码（Mean Encoding）

针对离散变量，当这个特征的取值非常多的场景下，均值编码能极大提升模型的性能。例如：IP 地址、邮箱、家庭住址、手机号等。思路是用特征值的平均值来替换具体的类别。

特征选择

在一个数据集中，每个特征在标签预测或分类过程中发挥的作用其实都不同。对于那些没作用和作用小的数据，我们就可以删掉，来降低数据的维度，节省模型拟合时的计算空间。

自动特征选择工具，klearn 的 feature_selection 模块中，有很多自动特征选择工具。SelectKBest 的原理和使用都非常简单，它是对每个特征和标签之间进行统计检验，根据 X 和 y 之间的相关性统计结果，来选择最好的 K 个特征，并返回。

过滤法

• 方差选择法

使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。使用 feature_selection 库的 VarianceThreshold 类来选择特征。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
#方差选择法，返回值为特征选择后的数据# 参数threshold为方差的阈值，小于该值会被过滤VarianceThreshold(threshold=3).fit_transform(iris.data)

• 相关系数法

使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的 P 值。用 feature_selection 库的 SelectKBest 类结合相关系数来选择特征。

from sklearn.feature_selection import SelectKBestfrom scipy.stats import pearsonr
#选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据#第一个参数为计算评估特征是否好的函数，该函数输入特征矩阵和目标向量，输出二元组（评分，P值）的数组，数组第i项为第i个特征的评分和P值。在此定义为计算相关系数#参数k为选择的特征个数SelectKBest(lambda X, Y: array(list(map(lambda x:pearsonr(x, Y)[0], X.T))).T, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)

• 卡方检验

针对离散变量，经典的卡方检验是检验定性自变量对定性因变量的相关性。

from sklearn.feature_selection import SelectKBestfrom sklearn.feature_selection import chi2 #选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)

数据降维

把多维特征压缩成低维的特征，也就是通过算法实现特征选择，减少特征的数目。常见的降维算法有两种：主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA）。PCA 是一种无监督的降维方法，而 LDA 是一种有监督的降维方法。

构建特征集和标签集

主要是针对监督学习，拆分出特征和标签。

拆分训练集、验证集和测试集

训练集用来训练模型，验证集用来模型调优，测试集用来评估模型性能。验证集，是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。测试集，用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。

选择算法并建立模型

最常用的算法工具包是 scikit-learn，简称 sklearn，它是使用最广泛的开源 Python 机器学习库，堪称机器学习神器。

模型的参数

内部参数和外部参数。内部参数是属于算法本身的一部分，不用我们人工来确定，刚才提到的权重 w 和截距 b，都是线性回归模型的内部参数；而外部参数也叫做超参数，它们的值是在创建模型时由我们自己设定的。

深度学习

最基本、最简单的神经网络就是逻辑回归模型。神经网络需要对数据进行归一化的操作。

深度学习特别擅长处理非结构化的数据。传统的模型需要先做各种各样的特征工程，让数据变得“计算机友好”，再输入模型进行学习。而深度学习模型则可以自动进行特征提取，因此就省略掉了手工做特征工程的环节。

集成学习

集成学习的核心思想是训练出多个模型并将这些模型进行组合。根据分类器的训练方式和组合预测的方法，集成学习中两种最重要的方法就是：降低偏差的 Boosting 和降低方差的 Bagging。

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。

在模型训练的过程中，控制模型的复杂度，防止过拟合。比如决策树的最大深度，和回归模型的正则化。

模型的评估和优化

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。

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。

对于过拟合的讨论，我们多限于监督学习的应用范围，也就是回归和分类两大类问题。当然，也有人认为无监督学习中也存在过拟合现象，但是无监督学习中的过拟合被讨论的不多。