【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

机器学习的完整生命周期（End-to-End Pipeline）

机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：

1. 问题定义（Problem Definition）

• 目标：明确业务需求与机器学习任务的匹配性。
  • 关键问题：
    • 这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？
    • 成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）
  • 输出：项目目标文档（含评估指标）。

2. 数据收集（Data Collection）

• 数据来源：
  • 内部数据库、公开数据集（Kaggle、UCI）、API接口、爬虫。
• 注意事项：
  • 数据代表性：是否覆盖真实场景？
  • 合规性：隐私（GDPR）、版权、伦理审查。

3. 数据预处理（Data Preprocessing）

(1) 数据清洗

• 处理缺失值：删除、填充（均值/中位数/预测模型）。
• 处理异常值：Z-score、IQR、领域知识过滤。
• 去重与一致性检查（如日期格式统一）。

(2) 特征工程

• 数值特征：
  • 标准化（StandardScaler）、归一化（MinMaxScaler）。
  • 分箱（Binning）处理非线性关系。
• 分类特征：
  • 编码：One-hot、Label Encoding、Target Encoding。
• 文本/图像：
  • 文本：TF-IDF、Word2Vec、BERT嵌入。
  • 图像：归一化像素值、数据增强（旋转/翻转）。

(3) 数据拆分

• 训练集（60-70%）、验证集（15-20%）、测试集（15-20%）。
• 时间序列需按时间划分，避免未来信息泄漏。

4. 模型选择与训练（Model Selection & Training）

(1) 选择算法

(2) 训练与调参

• 超参数优化：
  • 网格搜索（GridSearchCV）、随机搜索（RandomizedSearchCV）、贝叶斯优化（Optuna）。
• 交叉验证：K折验证确保模型稳定性。

  from sklearn.model_selection import cross_val_score
  scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5)
  

5. 模型评估（Model Evaluation）

• 分类任务：
  • 指标：准确率、精确率、召回率、F1、AUC-ROC。
  • 工具：混淆矩阵、分类报告。

    from sklearn.metrics import classification_report
    print(classification_report(y_test, y_pred))
    

• 回归任务：
  • 指标：RMSE、MAE、R²。
  • 可视化：残差图、预测 vs 真实值散点图。
• 聚类任务：
  • 有标签：ARI（调整兰德指数）。
  • 无标签：轮廓系数、肘部法（Elbow Method）。

6. 模型部署（Model Deployment）

(1) 部署方式

(2) 部署步骤

1. 模型保存：

   import joblib
   joblib.dump(model, 'model.pkl')  # Scikit-learn模型
   

2. API开发（以Flask为例）：

   from flask import Flask, request, jsonify
   app = Flask(__name__)
   model = joblib.load('model.pkl')
   
   @app.route('/predict', methods=['POST'])
   def predict():
       data = request.json['data']
       prediction = model.predict([data])
       return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})
   
   app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
   

7. 监控与维护（Monitoring & Maintenance）

• 监控指标：
  • 预测延迟、吞吐量、数据漂移（Data Drift）、模型性能衰减。
• 日志与告警：
  • 记录输入输出分布，异常值触发告警（如Prometheus + Grafana）。
• 迭代更新：
  • 定期用新数据重新训练（自动化CI/CD管道）。

完整生命周期流程图

关键注意事项

1. 数据质量 > 算法复杂度：垃圾数据输入必然导致垃圾输出。
2. 可解释性：业务场景中需平衡性能与可解释性（如用SHAP/LIME解释模型）。
3. 伦理与合规：避免偏见（Bias）、确保公平性（Fairness）。

通过遵循这一完整生命周期，可系统化构建、部署和维护高效的机器学习解决方案！