[译文] 机器学习项目清单

原文来自于《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》，这是一本系统学习机器学习和深度学习非常不错的入门书籍，理论和实践兼而有之。

此清单可以指导你完成机器学习项目。主要有八个步骤：

1. 将问题框架化并且关注重点。
2. 获取数据。
3. 探索数据以洞悉数据。
4. 准备数据以更好地将基础数据模式暴露给机器学习算法。
5. 探索多种不同的模型并列出最好的那些。
6. 微调模型并将它们组合成一个很好的解决方案。
7. 展示你的解决方案。
8. 启动，监督并维护你的系统。

显然，你应该根据你的需求调整此清单。

将问题框架化并且关注重点

1. 用业务术语定义目标。
2. 你的解决方案将如何使用？
3. 目前的解决方案/解决方法（如果有的话）是什么？
4. 你应该如何解决这个问题（监督/非监督，在线/离线等）？
5. 如何度量模型的表现？
6. 模型的表现是否和业务目标一致？
7. 达到业务目标所需的最低性能是多少？
8. 类似的问题如何解决？是否可以复用经验或工具？
9. 人员是否专业？
10. 你如何动手解决问题？
11. 列出目前你（或者其他人）所做的假设。
12. 如果可能，验证假设。

获取数据

注意：尽可能自动化，以便你轻松获取新数据。

1. 列出你需要的数据和数据量。
2. 查找并记录你可以获取该数据的位置。
3. 检查它将占用多少存储空间。
4. 检查法律义务并在必要时获取授权。
5. 获取访问权限。
6. 创建工作目录（拥有足够的存储空间）。
7. 获取数据。
8. 将数据转换为你可以轻松操作的格式（不更改数据本身）。
9. 确保删除或保护敏感信息（比如，匿名）。
10. 检查数据的大小和类型（时间序列，样本，地理信息等）。
11. 抽样出测试集，将它放在一边，以后不需要关注它（没有数据窥探！）。

探索数据

注意：尝试从领域专家那获取有关这些步骤的见解。

1. 创建用于探索的数据副本（如有必要，将其取样为可管理的大小）。
2. 创建一个 Jupyter 笔记本来记录你的数据探索。
3. 研究每个属性及其特征：

• 名称；
• 类型（分类，整数/浮点数，有界/无界，文本，结构化数据等）；
• 缺失数据的百分比；
• 噪声点和它的类型（随机点，异常点，舍入误差等）；
• 对任务可能有用吗？
• 分布类型（高斯分布，均匀分布，对数分布等）。

4. 对于监督学习任务，确定目标属性。
5. 可视化数据。
6. 研究属性间的相关性。
7. 研究怎如何手动解决问题。
8. 确定你想要应用的有效的转换。
9. 确定有用的额外数据。
10. 记录你所学到的知识。

准备数据

注意：

• 处理数据副本（保持原始数据集完整）。
• 为你应用的所有数据转换编写函数，原因有五：
  • 你可以在下次获得新数据集时轻松准备数据
  • 你可以在未来的项目中应用这些转换
  • 用来清洗和准备测试数据集
  • 一旦项目上线你可以用来清洗和准备新的数据集
  • 为了便于将你的准备选择视为超参数

1. 数据清洗：

• 修正或移除异常值（可选）。
• 填补缺失值（比如用零，平均值，中位数等）或者删除所在行（或者列）。

2. 特征提取（可选）：

• 丢弃不提供有用信息的属性；

3. 适当的特征工程：

• 连续特征离散化。
• 分解特征（比如分类，日期/时间等）。
• 对特征添加有益的转换（比如 log(x)，sqrt(x)，x^2 等）
• Aggregate features into promising new features. 将一些特征融合为有益的新特征

4. 特征缩放：标准化或者正规化特征。

列出有用模型

注意：

• 如果数据量巨大，你可能需要采样出较小的训练集，以便在合理的时间内训练许多不同的模型（请注意，这会对诸如大型神经网络或随机森林等复杂模型进行处罚）。
• 再次尝试尽可能自动化这些步骤。

1. 使用标准参数训练许多快速、粗糙的模型（比如线性模型，朴素贝叶斯模型，支持向量机模型，随机森林模型，神经网络等）。
2. 衡量并比较他们的表现。

• 对于每个模型，使用 N 折交叉验证法，并且计算基于 N 折交叉验证的均值与方差。

3. 分析每种算法的最重要变量。
4. 分析模型产生的错误类型。

• 人们用什么数据来避免这些错误？

5. 进行一轮快速的特征提取和特征工程。
6. 对之前的五个步骤进行一两次的快速迭代。
7. 列出前三到五名最有用的模型，由其是产生不同类型错误的模型。

微调系统

注意：

• 这一步你将会使用尽可能多的数据，特别是当你微调结束时。
• 像之前一样尽可能自动化。

1. 使用交叉验证方法调节超参数

• 要像调节超参数那样对待数据转换的过程，特别是当你不知如何下手的时候（比如，我应该是用零或中值替换缺失值吗？或者直接丢弃它们？）
• 除非要探索的超参数值非常少，否则最好使用随机搜索而非网格搜索。如果训练的时间很长，你应该使用贝叶斯优化方法（比如，使用在 Jasper Snoek，Hugo Larochelle 和 Ryan Adams 的论文中描述的，用高斯处理先验）

2. 尝试集成方法，结合最佳模型通常比单独运行它们更好。
3. 一旦你对最终的模型有自信，请在测试集上测量其性能以估计泛化误差。

在测量泛化误差后不要调整模型：你会开始过度拟合测试集的。

展示你的解决方案

1. 将你做的工作整理成文档。
2. 制作精美的演示。

• 确保你首先突出重点。

3. 解释你的解决方案实现业务目标的原因。
4. 不要忘记展示在这过程中你注意到的有趣的点。

• 描述哪些有效，哪些无效。
  -列出你的假设和系统的限制。

5. 确保通过精美的可视化或易于记忆的陈述来传达你的主要发现（例如，“收入中位数是房价的第一预测因子”）。

启动

1. 准备好生产解决方案（插入生产数据输入，编写单元测试等）。
2. 编写监控代码以定期检查系统的实时性能，并在信号丢失时触发警报。

• 谨防模型退化：随着数据的进入，模型往往会“腐烂”。
• 评估模型可能需要大量的人力（比如，通过众包服务可以解决这个问题）
• 同时监控输入数据的质量（例如，一个有故障的传感器发送随机数据，或者另外一个团队的输出变得陈旧），这对于在线学习系统尤其重要。

3. 定期在新数据上重新训练模型（尽可能自动化）。