1、數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘：尋找數(shù)據(jù)中隱含的知識并用于產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值
數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生原因：海量數(shù)據(jù)、維度眾多、問題復(fù)雜

數(shù)據(jù)挖掘作用：

• 分類問題（該新聞是屬于體育新聞還是娛樂新聞還是其他類型）
• 聚類問題（地上掉落的一堆樹葉，哪些屬于同一棵樹）
• 回歸問題（已知前幾年的房價(jià)數(shù)據(jù)，預(yù)測明年的房價(jià)）
• 關(guān)聯(lián)問題（推薦算法）

數(shù)據(jù)挖掘流程：

1. 業(yè)務(wù)理解：和業(yè)務(wù)方充分溝通，明確需求
2. 數(shù)據(jù)理解
3. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
   數(shù)據(jù)清洗：
   .缺失值處理（刪除、填充、不做處理）
   .異常值處理：數(shù)據(jù)本身錯誤（記錄時錯誤）、數(shù)據(jù)本身是正常的但不符號業(yè)務(wù)實(shí)際（某賬號游戲充值10萬）要對正常異常值保留甚至特別留意
   .數(shù)據(jù)偏差：處理數(shù)據(jù)嚴(yán)重不對等不均衡情況
   .特征選擇：

構(gòu)建訓(xùn)練集和測試集方法（留出法、交叉嚴(yán)重法、自助法）

5. 構(gòu)建模型
6. 評估模型
7. 模型部署

2、數(shù)據(jù)挖掘常用庫

數(shù)學(xué)模塊math
日期時間模塊datetime
隨機(jī)模塊random
文件模塊操作file
正則匹配模塊re
系統(tǒng)接口模塊sys

import math
dir(math)  #查看math中所有方法名稱
help(math) #match的描述，以及方法的介紹

3、模型介紹

3.1 分類

分類是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程。 處處理分類問題首先要有一批已經(jīng)有標(biāo)簽結(jié)果的數(shù)據(jù)，經(jīng)過分類算法的學(xué)習(xí)，
就可以預(yù)測新的未知數(shù)據(jù)的分類。
分類模型： KNN 算法、決策樹算法、隨機(jī)森林、SVM 等

3.2 聚類

聚類是無監(jiān)督的，聚類就是把一個數(shù)據(jù)集劃分成多個組的過程，使得組內(nèi)的數(shù)據(jù)盡量高度集中，而和其他組的數(shù)據(jù)之間盡量遠(yuǎn)離。這種方法是針對已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，不涉及未知的數(shù)據(jù)。

3.3 回歸

回歸：與分類問題十分相似，都是根據(jù)已知的數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)，然后為新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。但是不同的是，分類方法輸出的是離散的標(biāo)簽，回歸方法輸出的結(jié)果是連續(xù)值

3.4 關(guān)聯(lián)

關(guān)聯(lián)問題對應(yīng)的方法就是關(guān)聯(lián)分析。這是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)，關(guān)聯(lián)分析是要在已有的數(shù)據(jù)中尋找出數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系。比如在我們津津樂道的啤酒與尿布

3.5 模型集成

模型集成也可以叫作集成學(xué)習(xí)，其思路就是去合并多個模型來提升整體的效果
訓(xùn)練多個并列的模型，或者串行地訓(xùn)練多個模型
模型集成的 3 種方式：

1. Bagging(裝袋法)：多次隨機(jī)抽樣構(gòu)建訓(xùn)練集，每構(gòu)建一次，就訓(xùn)練一個模型，最后對多個模型的結(jié)果附加一層決策，使用平均結(jié)果作為最終結(jié)果。隨機(jī)森林算法就運(yùn)用了該方法
   
2. Boosting(增強(qiáng)法):是串行的訓(xùn)練，即每次把上一次訓(xùn)練的結(jié)果也作為一個特征，不斷地強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效果。
   
3. Stacking（堆疊法）：是對前面兩種方法進(jìn)行了擴(kuò)展，訓(xùn)練的多個模型既可
   以進(jìn)行橫向擴(kuò)展，也可以進(jìn)行串行增強(qiáng)，最終再使用分類或者回歸的方法把前面模型的結(jié)果進(jìn)行整合。
   其中的每一個模型可以使用不同的算法，對于結(jié)構(gòu)也沒有特定的規(guī)則，真正是 “黑貓白貓，抓住老鼠就是好貓”。所以，在使用堆疊法時，就需要你在具體業(yè)務(wù)場景中不斷地去進(jìn)行嘗試和優(yōu)化，以達(dá)到最佳效果。

4、模型評估

模型評估就是對你的模型進(jìn)行多種維度的評估，來確認(rèn)你的模型是否可以應(yīng)用。
準(zhǔn)確率指標(biāo)：

• TP（true positive）原本為真，且被預(yù)測為真
• TN（true negative）原本為真，但預(yù)測為假
• FP（false positive）原本為假，但被預(yù)測為真
• FN（false negative）原本為假，且預(yù)測為假

計(jì)算數(shù)值：

1. 準(zhǔn)確率：預(yù)測正確的比例 (TP+FN)/(TP+TN+FP+FN)
   在所有樣本中，預(yù)測正確的概率
2. 精確率：在所有真的樣本中被預(yù)測為真的比例 TP/(TP+FP)你認(rèn)為的正樣本中，有多少是真的正確的概率
3. 召回率：按預(yù)測結(jié)果分，在所有預(yù)測為真的樣本中實(shí)際也是真的比例 TP/(TP+FN)正樣本中有多少是被找了出來

ROC 曲線

兩個值：真正例率和假正例率
真正例率：TP/（TP+FN）
假正例率：FP/（FP+TN）
使用這兩個值在坐標(biāo)系上畫出一系列的點(diǎn)，縱坐標(biāo)是真正例率，橫坐標(biāo)是假正例率，把這些點(diǎn)連起來形成的曲線就是 ROC 曲線

ROC 曲線下方的面積是 AUC 值（Area Under Curve，曲線下面積），ROC 曲線和 AUC 值可以反映一個模型的穩(wěn)定性，當(dāng) ROC 曲線接近對角線時，說明模型輸出很不穩(wěn)定，模型就越不準(zhǔn)確

一些其他指標(biāo)：泛化能力（過擬合與欠擬合）、可解釋性、魯棒性、模型速度

這些模型評估，大多適用于分類模型，因?yàn)榉诸惸Ｐ褪且环N監(jiān)督模型，對于無監(jiān)督模型，本身沒有非常明確的結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)，所以也很難找到一個衡量指標(biāo)

5、模型應(yīng)用

模型產(chǎn)出結(jié)果，都需要應(yīng)用到業(yè)務(wù)當(dāng)中去

服務(wù)架構(gòu)部署一些概念：
Flask Web 框架：在日常的任務(wù)中可以使用 Flask 作為構(gòu)建我們的 Web 服務(wù)框架，它是用 Python 來實(shí)現(xiàn)的。

Gunicorn HTTP 服務(wù)：可以理解成 HTTP 服務(wù)器，需要注意的是 Gunicorn 只能運(yùn)行在 Linux 服務(wù)器上面。

Nginx 負(fù)載均衡：Nginx 是一個功能很強(qiáng)大的 Web 服務(wù)項(xiàng)目，它可以用作負(fù)載均衡器，很多大公司都在使用。負(fù)載均衡用于通過集群中的多個服務(wù)器或?qū)嵗龑⒐ぷ髫?fù)載進(jìn)行分布，目的是避免任何單一資源發(fā)生過載，進(jìn)而將響應(yīng)時間最小化、程序吞吐量最大化。在上圖中，負(fù)載均衡器是面向客戶端的實(shí)體，會把來自客戶端的所有請求分配到集群中的多臺服務(wù)器上。

客戶端：業(yè)務(wù)的具體場景，可能是手機(jī) App，也可能是其他服務(wù)器應(yīng)用，客戶端會向托管用于模型預(yù)測的架構(gòu)服務(wù)器發(fā)送請求。比如今日頭條 App 頁面下拉，將會調(diào)用推薦算法模型進(jìn)行推薦內(nèi)容的計(jì)算。