如何對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘-創(chuàng)新互聯(lián)

本篇內(nèi)容介紹了“如何對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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###什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)際工業(yè)領(lǐng)域中不斷獲得應(yīng)用，這個(gè)詞已經(jīng)被賦予了各種不同含義。在本文中的“機(jī)器學(xué)習(xí)”含義與wikipedia上的解釋比較契合，如下：
Machine learning is a scientific discipline that deals with the construction and study of algorithms that can learn from data.

機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為無監(jiān)督學(xué)習(xí)（unsupervised learning）和有監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning），在工業(yè)界中，有監(jiān)督學(xué)習(xí)是更常見和更有價(jià)值的方式，下文中主要以這種方式展開介紹。如下圖中所示，有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)在解決實(shí)際問題時(shí)，有兩個(gè)流程，一個(gè)是離線訓(xùn)練流程（藍(lán)色箭頭），包含數(shù)據(jù)篩選和清洗、特征抽取、模型訓(xùn)練和優(yōu)化模型等環(huán)節(jié)；另一個(gè)流程則是應(yīng)用流程（綠色箭頭），對(duì)需要預(yù)估的數(shù)據(jù)，抽取特征，應(yīng)用離線訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行預(yù)估，獲得預(yù)估值作用在實(shí)際產(chǎn)品中。在這兩個(gè)流程中，離線訓(xùn)練是最有技術(shù)挑戰(zhàn)的工作（在線預(yù)估流程很多工作可以復(fù)用離線訓(xùn)練流程的工作），所以下文主要介紹離線訓(xùn)練流程。

###什么是模型（model）？
模型，是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)重要概念，簡(jiǎn)單的講，指特征空間到輸出空間的映射；一般由模型的假設(shè)函數(shù)和參數(shù)w組成（下面公式就是Logistic Regression模型的一種表達(dá)，在訓(xùn)練模型的章節(jié)做稍詳細(xì)的解釋）；一個(gè)模型的假設(shè)空間（hypothesis space），指給定模型所有可能w對(duì)應(yīng)的輸出空間組成的集合。工業(yè)界常用的模型有Logistic Regression（簡(jiǎn)稱LR）、Gradient Boosting Decision Tree（簡(jiǎn)稱GBDT）、Support Vector Machine（簡(jiǎn)稱SVM）、Deep Neural Network（簡(jiǎn)稱DNN）等。

模型訓(xùn)練就是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，獲得一組參數(shù)w，使得特定目標(biāo)最優(yōu)，即獲得了特征空間到輸出空間的最優(yōu)映射，具體怎么實(shí)現(xiàn)，見訓(xùn)練模型章節(jié)。

###為什么要用機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題？

目前處于大數(shù)據(jù)時(shí)代，到處都有成T成P的數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)單規(guī)則處理難以發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的價(jià)值；
廉價(jià)的高性能計(jì)算，使得基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)時(shí)間和代價(jià)降低；
廉價(jià)的大規(guī)模存儲(chǔ)，使得能夠更快地和代價(jià)更小地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)；
存在大量高價(jià)值的問題，使得花大量精力用機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題后，能獲得豐厚收益。

###機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)該用于解決什么問題？

目標(biāo)問題需要價(jià)值巨大，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)解決問題有一定的代價(jià)；
目標(biāo)問題有大量數(shù)據(jù)可用，有大量數(shù)據(jù)才能使機(jī)器學(xué)習(xí)比較好地解決問題（相對(duì)于簡(jiǎn)單規(guī)則或人工）；
目標(biāo)問題由多種因素（特征）決定，機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的優(yōu)勢(shì)才能體現(xiàn)（相對(duì)于簡(jiǎn)單規(guī)則或人工）；
目標(biāo)問題需要持續(xù)優(yōu)化，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)可以基于數(shù)據(jù)自我學(xué)習(xí)和迭代，持續(xù)地發(fā)揮價(jià)值。
對(duì)問題建模
本文以DEAL（團(tuán)購單）交易額預(yù)估問題為例（就是預(yù)估一個(gè)給定DEAL一段時(shí)間內(nèi)賣了多少錢），介紹使用機(jī)器學(xué)習(xí)如何解決問題。首先需要：

收集問題的資料，理解問題，成為這個(gè)問題的專家；
拆解問題，簡(jiǎn)化問題，將問題轉(zhuǎn)化機(jī)器可預(yù)估的問題。
深入理解和分析DEAL交易額后，可以將它分解為如下圖的幾個(gè)問題：

###單個(gè)模型？多個(gè)模型？如何來選擇？
按照上圖進(jìn)行拆解后，預(yù)估DEAL交易額就有2種可能模式，一種是直接預(yù)估交易額；另一種是預(yù)估各子問題，如建立一個(gè)用戶數(shù)模型和建立一個(gè)訪購率模型（訪問這個(gè)DEAL的用戶會(huì)購買的單子數(shù)），再基于這些子問題的預(yù)估值計(jì)算交易額。

不同方式有不同優(yōu)缺點(diǎn)，具體如下：

選擇哪種模式？
1）問題可預(yù)估的難度，難度大，則考慮用多模型；
2）問題本身的重要性，問題很重要，則考慮用多模型；
3）多個(gè)模型的關(guān)系是否明確，關(guān)系明確，則可以用多模型。

如果采用多模型，如何融合？
可以根據(jù)問題的特點(diǎn)和要求進(jìn)行線性融合，或進(jìn)行復(fù)雜的融合。以本文問題為例，至少可以有如下兩種：

###模型選擇
對(duì)于DEAL交易額這個(gè)問題，我們認(rèn)為直接預(yù)估難度很大，希望拆成子問題進(jìn)行預(yù)估，即多模型模式。那樣就需要建立用戶數(shù)模型和訪購率模型，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的方式類似，下文只以訪購率模型為例。要解決訪購率問題，首先要選擇模型，我們有如下的一些考慮：

主要考慮
1）選擇與業(yè)務(wù)目標(biāo)一致的模型；
2）選擇與訓(xùn)練數(shù)據(jù)和特征相符的模型。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)少，High Level特征多，則使用“復(fù)雜”的非線性模型（流行的GBDT、Random Forest等）；
訓(xùn)練數(shù)據(jù)很大量，Low Level特征多，則使用“簡(jiǎn)單”的線性模型（流行的LR、Linear-SVM等）。

補(bǔ)充考慮
1）當(dāng)前模型是否被工業(yè)界廣泛使用；
2）當(dāng)前模型是否有比較成熟的開源工具包（公司內(nèi)或公司外）；
3）當(dāng)前工具包能夠的處理數(shù)據(jù)量能否滿足要求；
4）自己對(duì)當(dāng)前模型理論是否了解，是否之前用過該模型解決問題。
為實(shí)際問題選擇模型，需要轉(zhuǎn)化問題的業(yè)務(wù)目標(biāo)為模型評(píng)價(jià)目標(biāo)，轉(zhuǎn)化模型評(píng)價(jià)目標(biāo)為模型優(yōu)化目標(biāo)；根據(jù)業(yè)務(wù)的不同目標(biāo)，選擇合適的模型，具體關(guān)系如下：

通常來講，預(yù)估真實(shí)數(shù)值（回歸）、大小順序（排序）、目標(biāo)所在的正確區(qū)間（分類）的難度從大到小，根據(jù)應(yīng)用所需，盡可能選擇難度小的目標(biāo)進(jìn)行。對(duì)于訪購率預(yù)估的應(yīng)用目標(biāo)來說，我們至少需要知道大小順序或真實(shí)數(shù)值，所以我們可以選擇Area Under Curve（AUC）或Mean Absolute Error（MAE）作為評(píng)估目標(biāo)，以Maximum likelihood為模型損失函數(shù)（即優(yōu)化目標(biāo)）。綜上所述，我們選擇spark版本 GBDT或LR，主要基于如下考慮：
1）可以解決排序或回歸問題；
2）我們自己實(shí)現(xiàn)了算法，經(jīng)常使用，效果很好；
3）支持海量數(shù)據(jù)；
4）工業(yè)界廣泛使用。

準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)
深入理解問題，針對(duì)問題選擇了相應(yīng)的模型后，接下來則需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的根本，數(shù)據(jù)選擇不對(duì)，則問題不可能被解決，所以準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)需要格外的小心和注意：

###注意點(diǎn)：

待解決問題的數(shù)據(jù)本身的分布盡量一致；
訓(xùn)練集/測(cè)試集分布與線上預(yù)測(cè)環(huán)境的數(shù)據(jù)分布盡可能一致，這里的分布是指（x,y）的分布，不僅僅是y的分布；
y數(shù)據(jù)噪音盡可能小，盡量剔除y有噪音的數(shù)據(jù)；
非必要不做采樣，采樣常?？赡苁箤?shí)際數(shù)據(jù)分布發(fā)生變化，但是如果數(shù)據(jù)太大無法訓(xùn)練或者正負(fù)比例嚴(yán)重失調(diào)（如超過100:1）,則需要采樣解決。

###常見問題及解決辦法

待解決問題的數(shù)據(jù)分布不一致：
1）訪購率問題中DEAL數(shù)據(jù)可能差異很大，如美食DEAL和酒店DEAL的影響因素或表現(xiàn)很不一致，需要做特別處理；要么對(duì)數(shù)據(jù)提前歸一化，要么將分布不一致因素作為特征，要么對(duì)各類別DEAL單獨(dú)訓(xùn)練模型。
數(shù)據(jù)分布變化了：
1）用半年前的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，用來預(yù)測(cè)當(dāng)前數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)分布隨著時(shí)間可能變化了，效果可能很差。盡量用近期的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，來預(yù)測(cè)當(dāng)前數(shù)據(jù)，歷史的數(shù)據(jù)可以做降權(quán)用到模型，或做transfer learning。
y數(shù)據(jù)有噪音：
1）在建立CTR模型時(shí)，將用戶沒有看到的Item作為負(fù)例，這些Item是因?yàn)橛脩魶]有看到才沒有被點(diǎn)擊，不一定是用戶不喜歡而沒有被點(diǎn)擊，所以這些Item是有噪音的?？梢圆捎靡恍┖?jiǎn)單規(guī)則，剔除這些噪音負(fù)例，如采用skip-above思想，即用戶點(diǎn)過的Item之上，沒有點(diǎn)過的Item作為負(fù)例（假設(shè)用戶是從上往下瀏覽Item）。
采樣方法有偏，沒有覆蓋整個(gè)集合：
1）訪購率問題中，如果只取只有一個(gè)門店的DEAL進(jìn)行預(yù)估，則對(duì)于多門店的DEAL無法很好預(yù)估。應(yīng)該保證一個(gè)門店的和多個(gè)門店的DEAL數(shù)據(jù)都有；
2）無客觀數(shù)據(jù)的二分類問題，用規(guī)則來獲得正/負(fù)例，規(guī)則對(duì)正/負(fù)例的覆蓋不全面。應(yīng)該隨機(jī)抽樣數(shù)據(jù)，進(jìn)行人工標(biāo)注，以確保抽樣數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)分布一致。

###訪購率問題的訓(xùn)練數(shù)據(jù)

收集N個(gè)月的DEAL數(shù)據(jù)（x）及相應(yīng)訪購率（y）；
收集最近N個(gè)月，剔除節(jié)假日等非常規(guī)時(shí)間 （保持分布一致）；
只收集在線時(shí)長(zhǎng)>T 且 訪問用戶數(shù) > U的DEAL （減少y的噪音）；
考慮DEAL銷量生命周期 （保持分布一致）；
考慮不同城市、不同商圈、不同品類的差別 （保持分布一致）。

抽取特征
完成數(shù)據(jù)篩選和清洗后，就需要對(duì)數(shù)據(jù)抽取特征，就是完成輸入空間到特征空間的轉(zhuǎn)換（見下圖）。針對(duì)線性模型或非線性模型需要進(jìn)行不同特征抽取，線性模型需要更多特征抽取工作和技巧，而非線性模型對(duì)特征抽取要求相對(duì)較低。

通常，特征可以分為High Level與Low Level，High Level指含義比較泛的特征，Low Level指含義比較特定的特征，舉例來說：

    DEAL A1屬于POIA，人均50以下，訪購率高；
    DEAL A2屬于POIA，人均50以上，訪購率高；
    DEAL B1屬于POIB，人均50以下，訪購率高；
    DEAL B2屬于POIB，人均50以上，訪購率底；
基于上面的數(shù)據(jù)，可以抽到兩種特征，POI（門店）或人均消費(fèi)；POI特征則是Low Level特征，人均消費(fèi)則是High Level特征；假設(shè)模型通過學(xué)習(xí)，獲得如下預(yù)估：

如果DEALx 屬于POIA（Low Level feature），訪購率高；
如果DEALx 人均50以下（High Level feature），訪購率高。
所以，總體上，Low Level 比較有針對(duì)性，單個(gè)特征覆蓋面?。ê羞@個(gè)特征的數(shù)據(jù)不多），特征數(shù)量（維度）很大。High Level比較泛化，單個(gè)特征覆蓋面大（含有這個(gè)特征的數(shù)據(jù)很多），特征數(shù)量（維度）不大。長(zhǎng)尾樣本的預(yù)測(cè)值主要受High Level特征影響。高頻樣本的預(yù)測(cè)值主要受Low Level特征影響。

對(duì)于訪購率問題，有大量的High Level或Low Level的特征，其中一些展示在下圖：

非線性模型的特征
1）可以主要使用High Level特征，因?yàn)橛?jì)算復(fù)雜度大，所以特征維度不宜太高；
2）通過High Level非線性映射可以比較好地?cái)M合目標(biāo)。
線性模型的特征
1）特征體系要盡可能全面，High Level和Low Level都要有；
2）可以將High Level轉(zhuǎn)換Low Level，以提升模型的擬合能力。
###特征歸一化
特征抽取后，如果不同特征的取值范圍相差很大，好對(duì)特征進(jìn)行歸一化，以取得更好的效果，常見的歸一化方式如下：

Rescaling：
歸一化到[0,1] 或 [-1，1]，用類似方式：

Standardization：
設(shè)為x分布的均值，為x分布的標(biāo)準(zhǔn)差；

Scaling to unit length：
歸一化到單位長(zhǎng)度向量

###特征選擇
特征抽取和歸一化之后，如果發(fā)現(xiàn)特征太多，導(dǎo)致模型無法訓(xùn)練，或很容易導(dǎo)致模型過擬合，則需要對(duì)特征進(jìn)行選擇，挑選有價(jià)值的特征。

Filter：
假設(shè)特征子集對(duì)模型預(yù)估的影響互相獨(dú)立，選擇一個(gè)特征子集，分析該子集和數(shù)據(jù)Label的關(guān)系，如果存在某種正相關(guān)，則認(rèn)為該特征子集有效。衡量特征子集和數(shù)據(jù)Label關(guān)系的算法有很多，如Chi-square，Information Gain。
Wrapper：
選擇一個(gè)特征子集加入原有特征集合，用模型進(jìn)行訓(xùn)練，比較子集加入前后的效果，如果效果變好，則認(rèn)為該特征子集有效，否則認(rèn)為無效。
Embedded：
將特征選擇和模型訓(xùn)練結(jié)合起來，如在損失函數(shù)中加入L1 Norm ，L2 Norm。
訓(xùn)練模型
完成特征抽取和處理后，就可以開始模型訓(xùn)練了，下文以簡(jiǎn)單且常用的Logistic Regression模型（下稱LR模型）為例，進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。
設(shè)有m個(gè)（x,y）訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中x為特征向量，y為label，

；w為模型中參數(shù)向量，即模型訓(xùn)練中需要學(xué)習(xí)的對(duì)象。
所謂訓(xùn)練模型，就是選定假說函數(shù)和損失函數(shù)，基于已有訓(xùn)練數(shù)據(jù)（x,y），不斷調(diào)整w，使得損失函數(shù)最優(yōu)，相應(yīng)的w就是最終學(xué)習(xí)結(jié)果，也就得到相應(yīng)的模型。

###模型函數(shù)
1）假說函數(shù)，即假設(shè)x和y存在一種函數(shù)關(guān)系：

2）損失函數(shù)，基于上述假設(shè)函數(shù)，構(gòu)建模型損失函數(shù)（優(yōu)化目標(biāo)），在LR中通常以（x,y）的較大似然估計(jì)為目標(biāo)：

###優(yōu)化算法

梯度下降（Gradient Descent）
即w沿著損失函數(shù)的負(fù)梯度方向進(jìn)行調(diào)整，示意圖見下圖，的梯度即一階導(dǎo)數(shù)（見下式），梯度下降有多種類型，如隨機(jī)梯度下降或批量梯度下降。

隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent），每一步隨機(jī)選擇一個(gè)樣本，計(jì)算相應(yīng)的梯度，并完成w的更新，如下式，

批量梯度下降（Batch Gradient Descent）,每一步都計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的所有樣本對(duì)應(yīng)的梯度，w沿著這個(gè)梯度方向迭代，即

牛頓法（Newton’s Method）
牛頓法的基本思想是在極小點(diǎn)附近通過對(duì)目標(biāo)函數(shù)做二階Taylor展開，進(jìn)而找到L(w)的極小點(diǎn)的估計(jì)值。形象地講，在wk處做切線，該切線與L(w)=0的交點(diǎn)即為下一個(gè)迭代點(diǎn)wk+1（示意圖如下）。w的更新公式如下，其中目標(biāo)函數(shù)的二階偏導(dǎo)數(shù)，即為大名鼎鼎的Hessian矩陣。

擬牛頓法（Quasi-Newton Methods）：計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的二階偏導(dǎo)數(shù)，難度較大，更為復(fù)雜的是目標(biāo)函數(shù)的Hessian矩陣無法保持正定；不用二階偏導(dǎo)數(shù)而構(gòu)造出可以近似Hessian矩陣的逆的正定對(duì)稱陣，從而在"擬牛頓"的條件下優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。
BFGS： 使用BFGS公式對(duì)H(w)進(jìn)行近似，內(nèi)存中需要放H(w),內(nèi)存需要O(m2)級(jí)別；
L-BFGS：存儲(chǔ)有限次數(shù)（如k次）的更新矩陣

，用這些更新矩陣生成新的H(w),內(nèi)存降至O(m)級(jí)別；
OWLQN: 如果在目標(biāo)函數(shù)中引入L1正則化，需要引入虛梯度來解決目標(biāo)函數(shù)不可導(dǎo)問題，OWLQN就是用來解決這個(gè)問題。

Coordinate Descent
對(duì)于w，每次迭代，固定其他維度不變，只對(duì)其一個(gè)維度進(jìn)行搜索，確定最優(yōu)下降方向（示意圖如下），公式表達(dá)如下：

優(yōu)化模型
經(jīng)過上文提到的數(shù)據(jù)篩選和清洗、特征設(shè)計(jì)和選擇、模型訓(xùn)練，就得到了一個(gè)模型，但是如果發(fā)現(xiàn)效果不好？怎么辦？
【首先】
反思目標(biāo)是否可預(yù)估，數(shù)據(jù)和特征是否存在bug。
【然后】
分析一下模型是Overfitting還是Underfitting，從數(shù)據(jù)、特征和模型等環(huán)節(jié)做針對(duì)性優(yōu)化。

###Underfitting & Overfitting
所謂Underfitting，即模型沒有學(xué)到數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)系，如下圖左一所示，產(chǎn)生分類面不能很好的區(qū)分X和O兩類數(shù)據(jù)；產(chǎn)生的深層原因，就是模型假設(shè)空間太小或者模型假設(shè)空間偏離。
所謂Overfitting，即模型過渡擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)系，如下圖右一所示，產(chǎn)生分類面過好地區(qū)分X和O兩類數(shù)據(jù)，而真實(shí)分類面可能并不是這樣，以至于在非訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不好；產(chǎn)生的深層原因，是巨大的模型假設(shè)空間與稀疏的數(shù)據(jù)之間的矛盾。

在實(shí)戰(zhàn)中，可以基于模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的表現(xiàn)來確定當(dāng)前模型到底是Underfitting還是Overfitting，判斷方式如下表：

###怎么解決Underfitting和Overfitting問題？

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當(dāng)前標(biāo)題：如何對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題來源：http://www.muchs.cn/article34/dsoise.html

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