机器学习的应用在实例中的一般流程

在处理一个实例时候，我们一般想的是通过能采集到的数据建立一个模型（有输入与输出），通过程序的不断学习，训练，使得预测值与真实值的误差尽可能小，以此不断优化模型。以下以最近所读的一篇《机器学习在纳米材料风险评估中的应用》为例。

发表期刊：《生态毒理学报》

论文所有作者：武子豪，张司雨，董仕鹏，毛亮

卷号: 17   期号：暂未显示

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简述：近些年纳米材料被广泛应用，随之所产生的大量排放对人的健康和生态环境都有很大的潜在危害，因此质量管控是很有必要的。但纳米材料种类繁多，不同的理化性质和毒理学效应具有高度异质性，数据的采集使得管控预测变得困难，并且成本很高。因此考虑应用机器学习，选用新的研究方法，能很好地进行低成本的数据采集，以达到设计更好的纳米材料和性质。接下来开始具体的模型建立过程。流程如下图2：

 1、对于第一个采集数据，可以是已发表的文献数据，或者是实验数据（通过实验构建新的数据集）。注意的是，输入的是与研究对象相关的信息数据，在这里输出是毒理性指标和评价标准。

2、数据采集后，要对数据进行清洗，处理（数据预处理环节）

特征值缺失太多的话，考虑直接删除掉这一特征，如果较少，考虑填补空缺，有物质分组和交叉参照等方法，以下分别对其进行说明：

物质分组：

交叉参照：

数据的完整性保证后，接下来根据情况进行数据的归一化or标准化处理，以防止某一特征值较大造成的模型偏差较大。

归一化：

3、进行完前两个步骤后，现在我们开始考虑建立模型，一般大体上有回归预测或者分类模型（根据具体实例达成的目标选择，有的并不单一），而对应的大方向又有很多不同种类的算法，对于算法，笔者认为没有最好的算法，只有相对更合适的算法。学习的算法很多，以下做一个浅浅的归纳总结。

既可以用于回归又可以用于分类	决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络、XGBoost
仅可用于回归	多元线性回归
仅可用于分类	朴素贝叶斯和 k-邻近算法

PS:数据条数、 数据维度、计算机的性能也在一定程度上影响着预测算法的选取

简要的说：神经网络适用于处理数据量很大，且能够保准精度；支持向量机适用于数据量小，但处理的性能好，朴素贝叶斯将特征独立化，在处理高维数据时具有更多优势；树模型(如随机森林和决策树)可以在模型拟合过程中输出特征重要性排序，更适合深入解析内在机制。

现在回到初始例子，在纳米材料风险评估领域，分类模型可用于预测纳米材料对生物代谢途径的干扰，回归模型则通常用于预测纳米材料对生物的毒性效应。简单来说，通过分类，把影响大的分为一类，影响小或者没有的分为一类，再接着可以考虑影响小的那一类中，建立预测模型，用于进一步的预测纳米材料对生物的毒性效应。

4、预处理后的数据集拆分为训练集、验证集和测试集，通常采用 7∶2∶1 的比例划分，结合适当的算法，利用训练集进行模型的构建，将验证集带入模型以检验模型的预测效果并对模型进行超参数优化。测试集主要检验模型的泛化能力。或者可以使用K交叉验证法（一般用10折交叉验证法，分为十等分，9份用于训练，一份用于验证。

评估指标

回归模型	分类模型
一般是可决系数(R 2 ) 均方根误差(root mean square error, RMSE)	正确率(accuracy) 查准率(precision) 查全率(recall) 接受者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)和 ROC 曲线下面积

总结：在所阅读的论文中，应用了大量的已学和待学的算法模型，比如：

分类回归树（CART）

多元线性回归（MLR)

决策树（DT）

待学的有：

随机森林（RF)

多层感知神经网络(MLR-NN)