关于网站建设的大学,自己建一个电商网站吗,增加浏览量的软件,东莞推广优化公司数据清洗和特征选择
数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分#xff0c;即“数据清洗特征#xff0c;标注数据生成模型学习模型应用”中的前两个步骤。
灰色框中蓝色箭头对应的是离线处理部分。主要工作是
从原始数据#xff0c;如文本、图像或者应…数据清洗和特征选择
数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分即“数据清洗特征标注数据生成模型学习模型应用”中的前两个步骤。
灰色框中蓝色箭头对应的是离线处理部分。主要工作是
从原始数据如文本、图像或者应用数据中清洗出特征数据和标注数据。对清洗出的特征和标注数据进行处理例如样本采样样本调权异常点去除特征归一化处理特征变化特征组合等过程。最终生成的数据主要是供模型训练使用。
灰色框中绿色箭头对应的是在线处理的部分。所做的主要工作和离线处理的类似主要的区别在于
不需要清洗标注数据只需要处理得到特征数据在线模型使用特征数据预测出样本可能的标签。最终生成数据的用处最终生成的数据主要用于模型的预测而不是训练。
在离线的处理部分可以进行较多的实验和迭代尝试不同的样本采样、样本权重、特征处理方法、特征组合方法等最终得到一个最优的方法在离线评估得到好的结果后最终将确定的方案在线上使用。
另外由于在线和离线环境不同存储数据、获取数据的方法存在较大的差异。例如离线数据获取可以将数据存储在Hadoop批量地进行分析处理等操作并且容忍一定的失败。而在线服务获取数据需要稳定、延时小等可以将数据建入索引、存入KV存储系统等。
以点击下单率预测为例结合实例来介绍如何进行数据清洗和特征处理。首先介绍下点击下单率预测任务其业务目标是提高团购用户的用户体验帮助用户更快更好地找到自己想买的单子。这个概念或者说目标看起来比较虚我们需要将其转换成一个技术目标便于度量和实现。最终确定的技术目标是点击下单率预估去预测用户点击或者购买团购单的概率。我们将预测出来点击或者下单率高的单子排在前面预测的越准确用户在排序靠前的单子点击、下单的就越多省去了用户反复翻页的开销很快就能找到自己想要的单子。离线我们用常用的衡量排序结果的AUC指标在线的我们通过ABTest来测试算法对下单率、用户转化率等指标的影响。
特征使用方案
在确定了目标之后下一步我们需要确定使用哪些数据来达到目标。需要事先梳理哪些特征数据可能与用户是否点击下单相关。我们可以借鉴一些业务经验另外可以采用一些特征选择、特征分析等方法来辅助我们选择。具体的特征选择特征分析等方法我们后面会详细介绍。从业务经验来判断可能影响用户是否点击下单的因素有
距离很显然这是一个很重要的特征。如果购买一个离用户距离较远的单子用户去消费这个单子需要付出很多的代价。 当然也并不是没有买很远单子的用户但是这个比例会比较小。用户历史行为对于老用户之前可能在美团有过购买、点击等行为。用户实时兴趣。单子质量上面的特征都是比较好衡量的单子质量可能是更复杂的一个特征。是否热门用户评价人数购买数等等。
在确定好要使用哪些数据之后我们需要对使用数据的可用性进行评估包括数据的获取难度数据的规模数据的准确率数据的覆盖率等
数据获取难度 例如获取用户id不难但是获取用户年龄和性别较困难因为用户注册或者购买时这些并不是必填项。即使填了也不完全准确。这些特征可能是通过额外的预测模型预测的那就存在着模型精度的问题。数据覆盖率 数据覆盖率也是一个重要的考量因素例如距离特征并不是所有用户的距离我们都能获取到。PC端的就没有距离还有很多用户禁止使用它们的地理位置信息等。 用户历史行为只有老用户才会有行为。 用户实时行为如果用户刚打开app还没有任何行为同样面临着一个冷启动的问题。数据的准确率 单子质量用户性别等都会有准确率的问题。
特征获取方案
在选定好要用的特征之后我们需要考虑一个问题。就是这些数据从哪可以获取只有获取了这些数据我们才能用上。否则提一个不可能获取到的特征获取不到提了也是白提。下面就介绍下特征获取方案。 离线特征获取方案 离线可以使用海量的数据借助于分布式文件存储平台例如HDFS等使用例如MapReduceSpark等处理工具来处理海量的数据等。 在线特征获取方案 在线特征比较注重获取数据的延时由于是在线服务需要在非常短的时间内获取到相应的数据对查找性能要求非常高可以将数据存储在索引、kv存储等。而查找性能与数据的数据量会有矛盾需要折衷处理我们使用了特征分层获取方案如下图所示。 出于性能考虑。在粗排阶段使用更基础的特征数据直接建入索引。精排阶段再使用一些个性化特征等。
特征与标注数据清洗
在了解特征数据放在哪儿、怎样获取之后。下一步就是考虑如何处理特征和标注数据了
标注数据清洗
首先介绍下如何清洗特征数据清洗特征数据方法可以分为离线清洗和在线清洗两种方法。 离线清洗数据 离线清洗优点是方便评估新特征效果缺点是实时性差与线上实时环境有一定误差。对于实时特征难以训练得到恰当的权重。 在线清洗数据 在线清洗优点是实时性强完全记录的线上实际数据缺点是新特征加入需要一段时间做数据积累。
样本采样与样本过滤
特征数据只有在和标注数据合并之后才能用来做为模型的训练。下面介绍下如何清洗标注数据。主要是数据采样和样本过滤。
数据采样例如对于分类问题选取正例负例。对于回归问题需要采集数据。对于采样得到的样本根据需要需要设定样本权重。当模型不能使用全部的数据来训练时需要对数据进行采样设定一定的采样率。采样的方法包括随机采样固定比例采样等方法。
除了采样外经常对样本还需要进行过滤包括 1.结合业务情况进行数据的过滤例如去除crawler抓取spam作弊等数据。 2.异常点检测采用异常点检测算法对样本进行分析常用的异常点检测算法包括 偏差检测例如聚类最近邻等。 基于统计的异常点检测算法 例如极差四分位数间距均差标准差等这种方法适合于挖掘单变量的数值型数据。全距(Range)又称极差是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation) 其最大值与最小值之间的差距四分位距通常是用来构建箱形图以及对概率分布的简要图表概述。 基于距离的异常点检测算法主要通过距离方法来检测异常点将数据集中与大多数点之间距离大于某个阈值的点视为异常点主要使用的距离度量方法有绝对距离 ( 曼哈顿距离 ) 、欧氏距离和马氏距离等方法。 基于密度的异常点检测算法考察当前点周围密度可以发现局部异常点例如LOF算法
特征分类
在分析完特征和标注的清洗方法之后下面来具体介绍下特征的处理方法先对特征进行分类对于不同的特征应该有不同的处理方法。
根据不同的分类方法可以将特征分为
(1) Low level特征和High level特征。
(2) 稳定特征与动态特征。
(3) 二值特征、连续特征、枚举特征。
Low level特征是较低级别的特征主要是原始特征不需要或者需要非常少的人工处理和干预例如文本特征中的词向量特征图像特征中的像素点用户id商品id等。Low level特征一般维度比较高不能用过于复杂的模型。High level特征是经过较复杂的处理结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征例如人工打分模型打分等特征可以用于较复杂的非线性模型。Low level 比较针对性覆盖面小。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。
稳定特征是变化频率(更新频率)较少的特征例如评价平均分团购单价格等在较长的时间段内都不会发生变化。动态特征是更新变化比较频繁的特征有些甚至是实时计算得到的特征例如距离特征2小时销量等特征。或者叫做实时特征和非实时特征。针对两类特征的不同可以针对性地设计特征存储和更新方式例如对于稳定特征可以建入索引较长时间更新一次如果做缓存的话缓存的时间可以较长。对于动态特征需要实时计算或者准实时地更新数据如果做缓存的话缓存过期时间需要设置的较短。
二值特征主要是0/1特征即特征只取两种值0或者1例如用户id特征目前的id是否是某个特定的id词向量特征某个特定的词是否在文章中出现等等。连续值特征是取值为有理数的特征特征取值个数不定例如距离特征特征取值为是0~正无穷。枚举值特征主要是特征有固定个数个可能值例如今天周几只有7个可能值周1周2…周日。在实际的使用中我们可能对不同类型的特征进行转换例如将枚举特征或者连续特征处理为二值特征。枚举特征处理为二值特征技巧将枚举特征映射为多个特征每个特征对应一个特定枚举值例如今天周几可以把它转换成7个二元特征今天是否是周一今天是否是周二…今天是否是周日。连续值处理为二值特征方法先将连续值离散化后面会介绍如何离散化)再将离散化后的特征切分为N个二元特征每个特征代表是否在这个区间内。
特征处理与分析
在对特征进行分类后下面介绍下对特征常用的处理方法。包括
1.特征归一化离散化缺省值处理。
2.特征降维方法。
3.特征选择方法等。
特征归一化离散化缺省值处理
主要用于单个特征的处理。
归一化 不同的特征有不同的取值范围在有些算法中例如线性模型或者距离相关的模型像聚类模型、knn模型等特征的取值范围会对最终的结果产生较大影响例如二元特征的取值范围为[01]而距离特征取值可能是[0正无穷)在实际使用中会对距离进行截断例如[03000000]但是这两个特征由于取值范围不一致导致了模型可能会更偏向于取值范围较大的特征为了平衡取值范围不一致的特征需要对特征进行归一化处理将特征取值归一化到01区间。常用的归一化方法包括
1.函数归一化通过映射函数将特征取值映射到01区间例如最大最小值归一化方法是一种线性的映射。还有通过非线性函数的映射例如log函数等。
2.分维度归一化可以使用最大最小归一化方法但是最大最小值选取的是所属类别的最大最小值即使用的是局部最大最小值不是全局的最大最小值。
3.排序归一化不管原来的特征取值是什么样的将特征按大小排序根据特征所对应的序给予一个新的值。 离散化 在上面介绍过连续值的取值空间可能是无穷的为了便于表示和在模型中处理需要对连续值特征进行离散化处理。常用的离散化方法包括等值划分和等量划分。等值划分是将特征按照值域进行均分每一段内的取值等同处理。例如某个特征的取值范围为[010]我们可以将其划分为10段[01)[12)…[910)。等量划分是根据样本总数进行均分每段等量个样本划分为1段。例如距离特征取值范围03000000现在需要切分成10段如果按照等比例划分的话会发现绝大部分样本都在第1段中。使用等量划分就会避免这种问题最终可能的切分是[0100)[100300)[300500)…[100003000000]前面的区间划分比较密后面的比较稀疏。 缺省值处理 有些特征可能因为无法采样或者没有观测值而缺失例如距离特征用户可能禁止获取地理位置或者获取地理位置失败此时需要对这些特征做特殊的处理赋予一个缺省值。缺省值如何赋予也有很多种方法。例如单独表示众数平均值等。
特征降维
在介绍特征降维之前先介绍下特征升维。在机器学习中有一个VC维理论。根据VC维理论VC维越高打散能力越强可容许的模型复杂度越高。在低维不可分的数据映射到高维是可分。可以想想给你一堆物品人脑是如何对这些物品进行分类依然是找出这些物品的一些特征例如颜色形状大小触感等等然后根据这些特征对物品做以归类这其实就是一个先升维后划分的过程。比如我们人脑识别香蕉。可能首先我们发现香蕉是黄色的。这是在颜色这个维度的一个切分。但是很多东西都是黄色的啊例如哈密瓜。那么怎么区分香蕉和哈密瓜呢我们发现香蕉形状是弯曲的。而哈密瓜是圆形的那么我们就可以用形状来把香蕉和哈密瓜划分开了即引入一个新维度形状来区分。这就是一个从“颜色”一维特征升维到二维特征的例子。
那问题来了既然升维后模型能力能变强那么是不是特征维度越高越好呢为什么要进行特征降维特征选择 主要是出于如下考虑
特征维数越高模型越容易过拟合此时更复杂的模型就不好用。相互独立的特征维数越高在模型不变的情况下在测试集上达到相同的效果表现所需要的训练样本的数目就越大。特征数量增加带来的训练、测试以及存储的开销都会增大。在某些模型中例如基于距离计算的模型KMeansKNN等模型在进行距离计算时维度过高会影响精度和性能。可视化分析的需要。在低维的情况下例如二维三维我们可以把数据绘制出来可视化地看到数据。当维度增高时就难以绘制出来了。
在机器学习中有一个非常经典的维度灾难的概念。用来描述当空间维度增加时分析和组织高维空间因体积指数增加而遇到各种问题场景。例如100个平均分布的点能把一个单位区间以每个点距离不超过0.01采样而当维度增加到10后如果以相邻点距离不超过0.01小方格采样单位超一单位超正方体则需要10^20 个采样点。
正是由于高维特征有如上描述的各种各样的问题所以我们需要进行特征降维和特征选择等工作。特征降维常用的算法有PCALDA等。特征降维的目标是将高维空间中的数据集映射到低维空间数据同时尽可能少地丢失信息或者降维后的数据点尽可能地容易被区分 PCA算法 通过协方差矩阵的特征值分解能够得到数据的主成分以二维特征为例两个特征之间可能存在线性关系例如运动的时速和秒速度这样就造成了第二维信息是冗余的。PCA的目标是发现这种特征之间的线性关系并去除。 LDA算法 考虑label降维后的数据点尽可能地容易被区分
特征选择
特征选择的目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征从而达到减少特征个数提高模型精确度减少运行时间的目的。另一方面选取出真正相关的特征简化模型协助理解数据产生的过程。 特征选择的一般过程如下图所示 主要分为产生过程评估过程停止条件和验证过程。
产生过程和生成特征子集方法 完全搜索(Complete) 广度优先搜索( Breadth First Search ) 广度优先遍历特征子空间。枚举所有组合穷举搜索实用性不高。 分支限界搜索( Branch and Bound ) 穷举基础上加入分支限界。例如剪掉某些不可能搜索出比当前最优解更优的分支。 其他如定向搜索 (Beam Search )最优优先搜索 ( Best First Search )等 启发式搜索(Heuristic) 序列前向选择( SFS Sequential Forward Selection ) 从空集开始每次加入一个选最优。 序列后向选择( SBS Sequential Backward Selection ) 从全集开始每次减少一个选最优。 增L去R选择算法 ( LRS Plus-L Minus-R Selection ) 从空集开始每次加入L个减去R个选最优LR)或者从全集开始每次减去R个增加L个选最优(LR)。
其他如双向搜索( BDS Bidirectional Search )序列浮动选择( Sequential Floating Selection )等
随机搜索(Random) 随机产生序列选择算法(RGSS Random Generation plus Sequential Selection) 随机产生一个特征子集然后在该子集上执行SFS与SBS算法。模拟退火算法( SA Simulated Annealing ) 以一定的概率来接受一个比当前解要差的解而且这个概率随着时间推移逐渐降低遗传算法( GA Genetic Algorithms ) 通过交叉、突变等操作繁殖出下一代特征子集并且评分越高的特征子集被选中参加繁殖的概率越高。
随机算法共同缺点:依赖随机因素有实验结果难重现。
有效性分析
对特征的有效性进行分析得到各个特征的特征权重根据是否与模型有关可以分为 1.与模型相关特征权重使用所有的特征数据训练出来模型看在模型中各个特征的权重由于需要训练出模型模型相关的权重与此次学习所用的模型比较相关。不同的模型有不同的模型权重衡量方法。例如线性模型中特征的权重系数等。 2.与模型无关特征权重。主要分析特征与label的相关性这样的分析是与这次学习所使用的模型无关的。与模型无关特征权重分析方法包括(1)交叉熵(2)Information Gain(3)Odds ratio(4)互信息(5)KL散度等
特征监控
在机器学习任务中特征非常重要。
个人经验80%的效果由特征带来。下图是随着特征数的增加最终模型预测值与实际值的相关系数变化。 对于重要的特征进行监控与有效性分析了解模型所用的特征是否存在问题当某个特别重要的特征出问题时需要做好备案防止灾难性结果。需要建立特征有效性的长效监控机制 我们对关键特征进行了监控下面特征监控界面的一个截图。通过监控我们发现有一个特征的覆盖率每天都在下降与特征数据提供方联系之后发现特征数据提供方的数据源存在着问题在修复问题之后该特征恢复正常并且覆盖率有了较大提升。 在发现特征出现异常时我们会及时采取措施对服务进行降级处理并联系特征数据的提供方尽快修复。对于特征数据生成过程中缺乏监控的情况也会督促做好监控在源头解决问题。
