实例详解机器学习如何解决问题

前言

随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工 业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。我们结合美团在机器学习上的实践，进行一 个实战（InAction）系列的介绍（带“机器学习InAction系列”标签的文章），介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技术、经验和 技巧。本文主要结合实际问题，概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流程，包括对问题建模、准备训练数据、抽取特征、训练模型和优化模型等关键环节；另外 几篇则会对这些关键环节进行更深入地介绍。

下文分为1）机器学习的概述，2）对问题建模，3）准备训练数据，4）抽取特征，5）训练模型，6）优化模型，7）总结 共7个章节进行介绍。

机器学习的概述：

什么是机器学习？

随着机器学习在实际工业领域中不断获得应用，这个词已经被赋予了各种不同含义。在本文中的“机器学习”含义与wikipedia上的解释比较契 合，如下：Machine learning is a scientific discipline that deals with the construction and study of algorithms that can learn from data.

机器学习可以分为无监督学习（unsupervised learning）和有监督学习（supervised learning），在工业界中，有监督学习是更常见和更有价值的方式，下文中主要以这种方式展开介绍。如下图中所示，有监督的机器学习在解决实际问题 时，有两个流程，一个是离线训练流程（蓝色箭头），包含数据筛选和清洗、特征抽娶模型训练和优化模型等环节；另一个流程则是应用流程（绿色箭头），对需 要预估的数据，抽取特征，应用离线训练得到的模型进行预估，获得预估值作用在实际产品中。在这两个流程中，离线训练是最有技术挑战的工作（在线预估流程很 多工作可以复用离线训练流程的工作），所以下文主要介绍离线训练流程。

什么是模型（model）？

模型，是机器学习中的一个重要概念，简单的讲，指特征空间到输出空间的映射；一般由模型的假设函数和参数w组成（下面公式就是Logistic Regression模型的一种表达，在训练模型的章节做稍详细的解释）；一个模型的假设空间（hypothesis space），指给定模型所有可能w对应的输出空间组成的集合。工业界常用的模型有Logistic Regression（简称LR）、Gradient Boosting Decision Tree（简称GBDT）、Support Vector Machine（简称SVM）、Deep Neural Network（简称DNN）等。

模型训练就是基于训练数据，获得一组参数w，使得特定目标最优，即获得了特征空间到输出空间的最优映射，具体怎么实现，见训练模型章节。

为什么要用机器学习解决问题？

• 目前处于大数据时代，到处都有成T成P的数据，简单规则处理难以发挥这些数据的价值；
• 廉价的高性能计算，使得基于大规模数据的学习时间和代价降低；
• 廉价的大规模存储，使得能够更快地和代价更小地处理大规模数据；
• 存在大量高价值的问题，使得花大量精力用机器学习解决问题后，能获得丰厚收益。

机器学习应该用于解决什么问题？

• 目标问题需要价值巨大，因为机器学习解决问题有一定的代价；
• 目标问题有大量数据可用，有大量数据才能使机器学习比较好地解决问题（相对于简单规则或人工）；
• 目标问题由多种因素（特征）决定，机器学习解决问题的优势才能体现（相对于简单规则或人工）；
• 目标问题需要持续优化，因为机器学习可以基于数据自我学习和迭代，持续地发挥价值。

对问题建模

本文以DEAL（团购单）交易额预估问题为例（就是预估一个给定DEAL一段时间内卖了多少钱），介绍使用机器学习如何解决问题。首先需要：

• 收集问题的资料，理解问题，成为这个问题的专家；
• 拆解问题，简化问题，将问题转化机器可预估的问题。

深入理解和分析DEAL交易额后，可以将它分解为如下图的几个问题：

单个模型？多个模型？如何来选择？

按照上图进行拆解后，预估DEAL交易额就有2种可能模式，一种是直接预估交易额；另一种是预估各子问题，如建立一个用户数模型和建立一个访购率模型（访问这个DEAL的用户会购买的单子数），再基于这些子问题的预估值计算交易额。

• 不同方式有不同优缺点，具体如下：

• 选择哪种模式？

  1）问题可预估的难度，难度大，则考虑用多模型；

  2）问题本身的重要性，问题很重要，则考虑用多模型；

  3）多个模型的关系是否明确，关系明确，则可以用多模型。

• 如果采用多模型，如何融合？可以根据问题的特点和要求进行线性融合，或进行复杂的融合。以本文问题为例，至少可以有如下两种：

模型选择

对于DEAL交易额这个问题，我们认为直接预估难度很大，希望拆成子问题进行预估，即多模型模式。那样就需要建立用户数模型和访购率模型，因为机器学习解决问题的方式类似，下文只以访购率模型为例。要解决访购率问题，首先要选择模型，我们有如下的一些考虑：

• 主要考虑

  1）选择与业务目标一致的模型；

  2）选择与训练数据和特征相符的模型。

  训练数据少，High Level特征多，则使用“复杂”的非线性模型（流行的GBDT、Random Forest等）；训练数据很大量，Low Level特征多，则使用“简单”的线性模型（流行的LR、Linear-SVM等）。

• 补充考虑

  1）当前模型是否被工业界广泛使用；

  2）当前模型是否有比较成熟的开源工具包（公司内或公司外）；

  3）当前工具包能够的处理数据量能否满足要求；

  4）自己对当前模型理论是否了解，是否之前用过该模型解决问题。

为实际问题选择模型，需要转化问题的业务目标为模型评价目标，转化模型评价目标为模型优化目标；根据业务的不同目标，选择合适的模型，具体关系如下：

通常来讲，预估真实数值（回归）、大小顺序（排序）、目标所在的正确区间（分类）的难度从大到小，根据应用所需，尽可能选择难度小的目标进行。 对于访购率预估的应用目标来说，我们至少需要知道大小顺序或真实数值，所以我们可以选择Area Under Curve（AUC）或Mean Absolute Error（MAE）作为评估目标，以Maximum likelihood为模型损失函数（即优化目标）。综上所述，我们选择spark版本 GBDT或LR，主要基于如下考虑：

1）可以解决排序或回归问题；

2）我们自己实现了算法，经常使用，效果很好；

3）支持海量数据；

4）工业界广泛使用。

准备训练数据

深入理解问题，针对问题选择了相应的模型后，接下来则需要准备数据；数据是机器学习解决问题的根本，数据选择不对，则问题不可能被解决，所以准备训练数据需要格外的小心和注意：

注意点：

• 待解决问题的数据本身的分布尽量一致；
• 训练集/测试集分布与线上预测环境的数据分布尽可能一致，这里的分布是指（x,y）的分布，不仅仅是y的分布；
• y数据噪音尽可能小，尽量剔除y有噪音的数据；
• 非必要不做采样，采样常常可能使实际数据分布发生变化，但是如果数据太大无法训练或者正负比例严重失调（如超过100:1）,则需要采样解决。

常见问题及解决办法

• 待解决问题的数据分布不一致：

  1）访购率问题中DEAL数据可能差异很大，如美食DEAL和酒店DEAL的影响因素或表现很不一致，需要做特别处理；要么对数据提前归一化，要么将分布不一致因素作为特征，要么对各类别DEAL单独训练模型。

• 数据分布变化了：

  1）用半年前的数据训练模型，用来预测当前数据，因为数据分布随着时间可能变化了，效果可能很差。尽量用近期的数据训练，来预测当前数据，历史的数据可以做降权用到模型，或做transfer learning。

• y数据有噪音：

  1）在建立CTR模型时，将用户没有看到的Item作为负例，这些Item是因为用户没有看到才没有被点击，不一定是用户不喜欢而没有被点击，所以这些 Item是有噪音的。可以采用一些简单规则，剔除这些噪音负例，如采用skip-above思想，即用户点过的Item之上，没有点过的Item作为负例 （假设用户是从上往下浏览Item）。

• 采样方法有偏，没有覆盖整个集合：

  1）访购率问题中，如果只取只有一个门店的DEAL进行预估，则对于多门店的DEAL无法很好预估。应该保证一个门店的和多个门店的DEAL数据都有；

  2）无客观数据的二分类问题，用规则来获得正/负例，规则对正/负例的覆盖不全面。应该随机抽样数据，进行人工标注，以确保抽样数据和实际数据分布一致。

访购率问题的训练数据

• 收集N个月的DEAL数据（x）及相应访购率（y）；
• 收集最近N个月，剔除节假日等非常规时间 （保持分布一致）；
• 只收集在线时长>T 且 访问用户数 > U的DEAL （减少y的噪音）；
• 考虑DEAL销量生命周期 （保持分布一致）；
• 考虑不同城市、不同商圈、不同品类的差别 （保持分布一致）。

抽取特征

完成数据筛选和清洗后，就需要对数据抽取特征，就是完成输入空间到特征空间的转换（见下图）。针对线性模型或非线性模型需要进行不同特征抽取，线性模型需要更多特征抽取工作和技巧，而非线性模型对特征抽取要求相对较低。

通常，特征可以分为High Level与Low Level，High Level指含义比较泛的特征，Low Level指含义比较特定的特征，举例来说：

DEAL A1属于POIA，人均50以下，访购率高；DEAL A2属于POIA，人均50以上，访购率高；DEAL B1属于POIB，人均50以下，访购率高；DEAL B2属于POIB，人均50以上，访购率底；

基于上面的数据，可以抽到两种特征，POI（门店）或人均消费；POI特征则是Low Level特征，人均消费则是High Level特征；假设模型通过学习，获得如下预估：

如果DEALx 属于POIA（Low Level feature），访购率高；如果DEALx 人均50以下（High Level feature），访购率高。

所以，总体上，Low Level 比较有针对性，单个特征覆盖面小（含有这个特征的数据不多），特征数量（维度）很大。High Level比较泛化，单个特征覆盖面大（含有这个特征的数据很多），特征数量（维度）不大。长尾样本的预测值主要受High Level特征影响。高频样本的预测值主要受Low Level特征影响。

对于访购率问题，有大量的High Level或Low Level的特征，其中一些展示在下图：

• 非线性模型的特征

  1）可以主要使用High Level特征，因为计算复杂度大，所以特征维度不宜太高；

  2）通过High Level非线性映射可以比较好地拟合目标。

• 线性模型的特征

  1）特征体系要尽可能全面，High Level和Low Level都要有；

  2）可以将High Level转换Low Level，以提升模型的拟合能力。

特征归一化

特征抽取后，如果不同特征的取值范围相差很大，最好对特征进行归一化，以取得更好的效果，常见的归一化方式如下：

• Rescaling：

  归一化到[0,1] 或 [-1，1]，用类似方式：

• Standardization：

  设为x分布的均值，

  为x分布的标准差；

• Scaling to unit length：

  归一化到单位长度向量

特征选择

特征抽取和归一化之后，如果发现特征太多，导致模型无法训练，或很容易导致模型过拟合，则需要对特征进行选择，挑选有价值的特征。

• Filter：假设特征子集对模型预估的影响互相独立，选择一个特征子集，分析该子集和数据Label的关系，如果存在某种正相关，则认为该特征子集有效。衡量特征子集和数据Label关系的算法有很多，如Chi-square，Information Gain。

• Wrapper：选择一个特征子集加入原有特征集合，用模型进行训练，比较子集加入前后的效果，如果效果变好，则认为该特征子集有效，否则认为无效。

• Embedded：将特征选择和模型训练结合起来，如在损失函数中加入L1 Norm ，L2 Norm。

训练模型

完成特征抽取和处理后，就可以开始模型训练了，下文以简单且常用的Logistic Regression模型（下称LR模型）为例，进行简单介绍。