机器学习工程项目的基本流程

1. 现实问题抽象为数学问题

明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是非常耗时耗力的事情，胡乱尝试无疑会加重时间成本。

这里的抽象成数学问题，指的是我们明确目前可以获得什么样的数据，目标是一个分类或者回归或者聚类问题，如果都不是的话，说明还需要做进一步划分和抽象。

2. 获取数据

数据决定了机器学习结果的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限。

数据要有代表性，否则必然会过拟合，而且对于分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据量不要有数个数量级的差距，而且还要对数据的量级进行评估，多少个样本，多少个特征，这样可以估算出内存的消耗程度，判断训练过程中内存是否放得下，如果放不下就得考虑改进算法或者使用降维的技巧方法了。如果数据量实在太大，就要考虑分布式了。

3. 特征预处理和特征选择

良好的数据要能够提取出良好的特征才能真正发挥效力。

特征预处理、数据清洗是很关键的步骤，往往能够使得算法的效果和性能显著提高。归一化、离散化、因子化、缺失值处理、去除共线性等，数据挖掘过程中很多时间花在它们上面。这些工作简单可复制，收益稳定可预期，是机器学习的基础必备步骤。

筛选出显著特征、抛弃非显著特征，需要机器学习工程师反复理解业务，这对很多结果有决定性的影响。特征选择做好了，非常简单的算法也能得出良好、稳定的结果，这需要运用特征有效性分析的相关技术，如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法。

4. 训练模型与调优

直到这一步才用到上面说的算法进行训练。

现在很多算法都被封装成黑盒供人使用，但是真正考验水平的是调整这些算法的（超）参数，使得结果变得更加优良，这需要对算法的原理有深入的理解，理解得越深入，就越能发现问题的症结，提出良好的调优方案。

5. 模型诊断

如何确定模型调优的方向与思路呢？这就需要用到对模型进行诊断的技术了。

过拟合、欠拟合判断是模型诊断中至关重要的一步。常见的方法有交叉验证，绘制学习曲线等。过拟合的基本调优思路是增加数据量，降低模型复杂度。欠拟合的基本调优思路是提高特征数量和质量，增加模型复杂度。

误差分析也是机器学习至关重要的步骤。通过观察误差样本，全面分析误差产生的原因：是参数的问题还是算法选择的问题，是特征的问题还是数据本身的问题…

诊断后的模型需要进行调优，调优后的模型需要重新进行诊断，这是一个反复迭代不断逼近的过程，需要不断地尝试，才能达到最优状态。

6. 模型融合

一般来说，模型融合后都能使得效果有一定提升，而且效果很好。

工程上，提升算法准确度的方法上主要是分别在模型的前端（特征清洗和预处理，不同的采样模式等）与后端（模型融合）上下功夫。因为这些比较标准可复制，效果比较稳定。直接调参的工作不会太多，毕竟大数据量训练起来太慢了，而且效果难以保证。

7. 上线运行

这一步主要涉及的是工程实现。

工程上是结果导向，模型中线上运行的效果直接决定模型的成败。不单纯包括其准确度、误差等情况，还包括其运行速度（时间复杂度）、资源消耗情况（空间复杂度）、稳定性是否可接受等。

后记

以上主要是涉及机器学习算法的工程实践上的一些经验总结，并不是每一个项目都包含完整的这样一个流程，这里只是一个指导性的说明，实际工作中还需要具体情况具体分析。