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跟着越来越多的团队运用展望模子，领导者和管理者必需意想到大概会曲解团队事情效果的罕见问题。
【猎云网（微信号：ilieyun）】5月3日报导 （编译：余一二）
处置IT范畴事情二十年以来，我发明人工智能手艺逐渐从观点转向现实——机械进修手艺位于前沿，而且变得更易于运用，纵然关于没有专业知识的团队也是云云。
跟着越来越多的团队运用展望模子，领导者和管理者必需意想到大概会曲解团队事情效果的罕见问题。为了完成牢靠的机械进修历程，以下是要防止的九个罕见圈套，以及可采纳的最好实践要领。
圈套1：抽样误差
任何机械进修项目的出发点都是挑选练习数据。一般，组织机构有一些可用的数据，或许可以辨认相干的外部供应商，比方国营企业或行业协会。这是问题入手下手的处所。
建模团队及其营业赞助商必需定义要运用的数据集。挑选一个会曲解或低估现实案例的数据聚会会议很轻易引发误差，这会曲解效果。比方，一个接见只挑选在特定位置行走的人群，但却将他们看成康健人群的过分代表。
处理方案：为防止采样误差，团队必需保证他们是真正地随机挑选数据，而不是仅仅因为运用简朴就运用特定案例。关于指点有效的数据挑选而言，抱负数据集的清楚定义和模子的逻辑至关主要。经由过程在初期阶段与企业一切者协作，让几位评审职员考证挑选规范，机械进修团队可以确保他们的数据采样要领有效并牢靠。
圈套2：不相干的功用挑选
在很多状况下，因为变量挑选的细微差别，建模师遇见了很多难题。很多手艺须要大批功用集来推进进修历程。然则，为了网络充足的进修数据，确保您猎取了正确且相干的功用大概异常具有挑战性。
处理方案：构建一个机能优越的模子的历程须要细致的探究和剖析，以确保您挑选和设想恰当的功用。相识范畴和包含主题专家，是挑选正确功用最主要的两个驱动要素。另外，诸如递归特性消弭(recursive feature elimination，RFE)，随机丛林(random forest)，主身分剖析(principal component analysis，PCA)和自动编码器等手艺有助于将建模事情集合在少数几个更有效的功用上。
圈套3：数据泄漏
机械进修团队大概会偶然地网络建模数据，运用的规范是团队试图展望效果的一部分，因而，模子会显现出优异到失真的机能。比方，一个团队大概毛病的包含了一个在旨在展望疾病的模子中指导某些疾病治疗的变量。
处理方案：建模团队必需细致构建他们的数据集，在模子预计效果之前仅运用练习时现实可用的数据。
圈套4：缺乏数据
在某些状况下，因为缺乏某些纪录，数据聚会会议变得不完全。毛病地调解该前提或假定没有缺失值，建模师大概会对效果的认知发生严重误差。比方，缺失的数据大概并不老是随机的，比方，当观察受访者不太大概回覆某个特定问题时。因而，均匀预算大概会误导模子。
处理方案：假如您没法设想培训设计以确保运用完全的数据集，则可以采纳统计手艺，包含抛弃缺失值的纪录，或运用恰当的插补战略来预算缺失的数据值。
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圈套5：不正确的缩放和规范化
构建用于机械进修事情的数据集一般须要团队网络差别范例的输入端，这些输入端有着差别的权衡标准。在竖立模子之前，假如未能调解变量的值以许可通用比例，线性回归(linear regression)，支撑向量机(support vector machine，SVN)，或k近邻(k nearest neighbors，KNN)等算法会遭到很大影响。这些问题的涌现在于局限大的话会致使功用的高度变化，因而，它们大概变得过剩。比方，假如您将两者都看成未处置惩罚的投入运用，那末薪水的数据大概会取得比岁数更重的权重。
处理方案：在入手下手竖立模子之前，您必需小心肠对数据集举行规范化。您可以经由过程经常使用统计手艺(如规范化或功用缩放)来转换数据集，这取决于数据的范例和团队的首选算法。
圈套6：疏忽异常值
遗忘异常值大概会对模子的机能发生严重影响。比方，像AdaBoost如许的算法会将异常值视为难题状况，并将不恰当的权重放在恰当的位置上，而决策树更宽大。另外，差别的用例须要差别的离群值处置惩罚。比方，在发明敲诈行动的状况下，应重点关注存款中异常值。
处理方案：要处理此类问题，您的团队应当运用建模算法，它可以正确处置惩罚异常值，或许在建模前过滤异常值。优越的开端在于让您的团队做一个开端搜检，以肯定数据中是不是存在异常值。最简朴的要领是检察数据的图标或搜检任何数值，它们多是几个规范差，或更阔别均匀值的数值。
圈套7：盘算毛病功用
当一个团队为建模供应投入时，微分历程当中的任何毛病都大概会为模子带来误导性输入。毫无例外，不管团队怎样构建，模子都出人意料地发生了不牢靠的效果。这个问题的一个例子是，一个团队弱化了一个依赖于盘算的利用率的信用评分展望模子，因为这个团队包含来自信用报告的不活泼商业信息。
处理方案：建模师必需细致搜检团队怎样猎取数据。症结的出发点是要相识哪些功用是原始花样，哪些是经由设想的。自此，建模师就可以在举行建模之前搜检衍生功用的假定和盘算。
圈套8：疏忽多线投入(multi-collinear inputs)
运用数据集而不斟酌多重共线性展望因子(multi-collinear predictors)是误导模子建构的另一种体式格局(多线性输入的存在意味着两个或多个变量之间存在着很高的相干性)。效果使其很难辨认任何一个变量的影响。在这类状况下，选定功用的细小变化会对效果发生严重影响。这个问题的一个例子是，广告预算和流量作为展望变量显现共线性。
处理方案：检测多重共线性的简朴要领是盘算一切变量对应的相干系数。以后您就有诸多挑选来处理任何肯定的共线性问题，如修建构图或删除冗余变量。
圈套9：无效绩效KPI
当建模数据种种历程进入平衡状况时，大多数建模算法表现最好。当数据显现不平衡时，权衡模子机能的正确目标变的至关主要。比方，均匀违约率为1.2%。一个模子的正确度能到达98%，展望在一切状况下都不会发生变化。
处理方案：除非可以挑选生成更平衡的练习集，或运用基于本钱的进修算法，挑选营业驱动的绩效目标是最好的处理方案。关于超越正确度的模子的绩效有着种种步伐，如精确度，召回率，F1得分和受试者事情特性(receiver operating characteristic，ROC)曲线。挑选最合适的器量规范将指点建模算法毛病最小化。
从坚固的基本入手下手
因为手艺和东西的提高，机械进修培训项目比以往更轻易实行。然则，要取得牢靠的效果须要对数据科学和统计学道理有深切的相识，云云才确保团队从一个牢不可破的底层数据集入手下手，这边是胜利的基本。
Pejman Makhfi是Credit Sesame的首席手艺官。Credit Sesame是一个教诲信贷和个人财务网站，为消费者供应免费的信用评分效劳。
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