基于特征识别的人工智能算法的核心方法论 郝伟 2021/07/21 [TOC]
1. 1 简介
现在机器学习的工具和方法非常多。机器学习方法主要分为有监督和无监督（注：半监督本质上就是两者的组合不单独考虑），但是万变不离其宗，在这么多方法中，基本核心的方法论，尤其是基于特征工程的方法论，都是一样的。
本文主要讨论监督学习，即有预测结果的学习。下面就此方法论进行介绍。为了便于读者理解，在本文中使用性别区分作为示例。
2. 2 机器学习核心流程
2.1. 2.1 特征工程
特征工程就是选择目标的属性进行量化的过程。举例来说，为了区别男女，我们可以用身高作为1个特征，体重作为1个特征，这样就有了两个特征，具体表现为数据表中的两列。
2.2. 2.2 目标值确定
当有了身高和体重以后，我们还需要知道每对身高和体重的性别，这样我们可以得到以下数据：
(Gender,Height,Weight) = (0,156,38)
其中第1个属性为目标值，第2，3个属性分别为身高和体重数据。
2.3. 2.3 数据集
有了这样的定义以后，就需要准备训练数据了，比如：
Gender,Height,Weight
0,156,38
1,155,50
...(省略若干行)...
0,157,48
1,173,69
数据集需要来自实际的测量数据。如果使用模拟数据，那么无法使用的。比如身高和体重的数据，如果随机生成，则根本无法体现出男女的区别。
2.4. 2.4 数据集拆分
为了训练模型，需要将数据集拆分为训练集与测试集，其中：
- 训练集：用于模型训练；
- 测试集：用于测试训练好的模型的性能指标。
一般来说，两个集合的拆分是按行完成的，其中训练集占70%-80%，测试集占20%-30%。
2.5. 2.5 模型选择与训练
准备完数据以后，需要选择合适的模型进行训练。现在的模型有很多，但是基本的使用方法几乎一样，具体分为两步：
第1步：模型初始化，使用特定的参数实例化模型；
第2步：使用训练集数据进行模型训练，甚至连名称都几乎一样地使用 fit。
完成以后，模型就具有了训练能力。
2.6. 2.6 模型预测与评价
使用训练好的模型调用其预测方法，对预测数据进行预测。为了了解模型的性能指标，通常会用 acc, pre, rec 和 f1 进行验证。即使用指定的测试集预测得到预测结果集，再与测试集中的结果部分进行比对。根据比对的结果确认4个指标的能力。
3. 3 经验分享
机器学习的方法论大同小异，真正有价值的包括以下三点：
3.1. 3.1 特征工程
特征工程非常重要，特征定义的好坏直接决定了模型的能力。举例来说，如果仅通过外观特征，如仅身高和体重进行区别，那么是无法正确区别男女的，因为两者有很多重叠部分，并不是决定性的，如下图所示，是1000名男女的身高和体重分布图：
由图上可见，两者有大量的重叠部分，所以自然无法很好地区分，基本根本原因就是特征的维度不够。解决的办法就是再增加一些指标，比如：
- 体脂率，即肌肉和脂肪的比例，通常男性比女性要低5%左右；
- 腿长比，即腿与身体的比例，通常女性比例更高；
- 胸腰比，即胸转和腰围的比例，通常女性要明显高于男性。
- 其他
虽然这些特征单一来说，都是不是决定的维度，但是通过添加这些特征联合进行训练，则区别率会大在提高。
顺便再提一下，与维度不足相反的情况是维度过高，即特征太多。特征太多的情况虽然可以解决问题，但是对数据收集和计算量都会造成一定的困难，所以需要减少不必要或使用不大的维度（比如身体数据中体温，男女体温相差不大，而且每个人每天不同时段，不同行为时温差都比较大，所以性别区分能力弱，可以不用考虑），这就是我们常说的降维问题。
3.2. 3.2 数据准备
这是最基本也是最重要的内容。俗话说“巧妇难为无米之炊”，数据就是米，没有数据集再好的模型和算法也能工作。
3.3. 3.3 模型选择
模型相当于做饭的烹饪手法，相同的原料的输出结果差异会很大。模型的选择一方面取决于业务和数据的特性，另一方面取决于模型本身的能力。几乎不存在，一种模型使用所有场景的情况。所以这需要使用人员根据具体情况进行分析和选择。
4. 4 小结
从本质上来，所有的机器学习基本都是这样的方法。但是由于一些方法的某些过程的特殊性，使得过程与上面说的有些不同。比如深度学习，整个神经网络的建立；又如强化学习中的转移矩阵的使用等。