2019独角兽企业大额募集Python工程师标准
本文试着组织数据建模的步骤和每个步骤所需的工作。
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第一步：选择模型或自定义模式
这是建模的第一步，需要根据业务问题确定可用的模型。
例如，在预测产品销售量的情况下，为数值预测模型(回归模型、时间序列预测……)； 如果要预测员工是否辞职，可以选择分类模型(决策树、神经网络等……)。
如果没有现成的型号，恭喜你。 可以自定义模型。 不过，一般来说，自己定义模型并不是那么容易的事。 没有深厚的数学基础和研究精神，自己思考解决特定问题的数学模型基本上是幻想。 所以，定制模式给学校的教授们留下研究和开发吧。 现在，大多数人都是所谓的建模，都只是选择一个已有的数学模型来工作而已
一般来说，模型有一定的图案和形状。 但是，也有像回归模型这样包含大范围的模型，实际上不是某个特定的模型，而是一种模型。 我们知道回归模型是自变量和原因变量的函数关系式，如下表所示。 因此，回归模型的选择，具有无限的可能性。 回归模型的样子(或称为方程)可以是你能想到的任何形式的回归方程。 所以，从某种意义上说，想出了你自己很少见过的回归方程，也许才算是定制模型吧。
那么，这么多可选机型，到底该选择哪个机型呢？
我的回答是“天知道！
我知道应该选择哪个型号！ 问我，我在问谁？ 如果你问这个时候你的业务应该选择哪个回归公式，我想你遇到的一定是“砖家”而不是“专家”。 模型的好坏不能单独评论(往下看就知道了)。 谁说好，就像孩子讨论的你爸爸好还是我爸爸好一样？
那么，我们在选择模型的时候必须依靠运气吗？ 其实有靠运气的部分，好在后续数学家们为我们提供了评价模型好坏的依据。
现在，我们只能选择幸运的模型。
回归模型
回归方程
一元线性
y=0 1x
多元线性
y=0 1x1 … kxk
二次曲线
y=0 1x 2x2
复合曲线
y=0x
生长曲线
y=e0 1x
对数曲线
y=01ln(x ) )。
三次曲线
y=0 1x 2x2 3x3
s曲线
y=e0 1/x
指数曲线
y=0e1x
反函数
y=0 1/x
幂函数
y=0x1
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第二步：训练模型
选择模型后，就到了训练模型的步骤。
据了解，这种模式的大致形状和模式是固定的，但模式中也有不确定的东东舒适的早晨。 这样，模型就具有通用性。 模型中的所有东西都被固定后，模型的通用性就消失了。 模型中可适当变化的部分一般称为参数，例如前回归模型的、等参数。
所谓训练模型，其实就是要基于真实的业务数据来确定最合适的模型参数而已。型号经过培训意味着找到了最佳参数。 找到最佳参数后，模型基本上可用。
当然，找到最佳的模型参数一般很难，怎么找？ 怎么找？ 这与算法有关。 啊，一想到算法，我的头就开始痛了。 都怪当时数学学不好。
当然，最愚蠢的方法是继续尝试参数，找到最高的参数值。 要一个一个地试试吗？ 这不是要等到生命结束才试吗？ 开玩笑的，不能一个个去试啊。 无论如何，都有找到最佳参数的工具。 不用担心优化算法的哪些坡度会上升，坡度会下降。 这些用分析工具来实现就可以了。
当然，好的算法运行速度快，复杂度低，可以实现快速收敛，而且可以找到全局最优的参数。 否则，训练时间太长，效率不高，只能局部找到最佳参数，让人无法忍受。
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第三步：评估模型
模型训练后，接下来是评估模型。
所谓评估模型，就是决定一下模型的质量，判断模型是否有用。
如上所述，模型的好坏不能单独评估。 一个模式的好坏需要放在特定的业务场景中进行评价。 也就是说，可以根据特定的数据集知道哪个模型是好是坏。
既然要评价模型的好坏，就应该有几个评价指标。 例如，在数值预测模型中，评价模型质量的一般指标是平均误差率、判定系数R2等； 评价分类预测模型质量的一般指标(如下图所示)如下。 正确的
率、查全率、查准率、ROC曲线和AUC值等等。对于分类预测模型，一般要求正确率和查全率等越大越好，最好都接近100%，表示模型质量好，无误判。
在真实的业务场景中，评估指标是基于测试集的，而不是训练集。所以，在建模时，一般要将原始数据集分成两部分，一部分用于训练模型，叫训练集；另一部分用于评估模型，叫测试集或验证集。
有的人可能会想，为什么评估模型要用两个不同的数据集，直接用一个训练集不就可以了？理论上是不行的，因为模型是基于训练集构建起来的，所以在理论上模型在训练集上肯定有较好的效果。但是，后来数学家们发现，在训练集上有较好预测效果的模型，在真实的业务应用场景下其预测效果不一定好（这种现象称之为过拟合）。所以，将训练集和测试集分开来，一个用于训练模型，一个用于评估模型，这样可以提前发现模型是不是存在过拟合。
如果发现在训练集和测试集上的预测效果差不多，就表示模型质量尚好，应该可以直接使用了。如果发现训练集和测试集上的预测效果相差太远，就说明模型还有优化的余地。
当然，如果只想验证一次就想准确评估出模型的好坏，好像是不合适的。所以，建议采用交叉验证的方式来进行多次评估，以找到准确的模型误差。
其实，模型的评估是分开在两个业务场景中的：
一是基于过去发生的业务数据进行验证，即测试集。本来，模型的构建就是基于过去的数据集的构建的。
二是基于真实的业务场景数据进行验证。即，在应用模型步骤中检验模型的真实应用结果。
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第四步：应用模型
如果评估模型质量在可接受的范围内，而且没有出现过拟合，于是就可以开始应用模型了。
这一步，就需要将可用的模型开发出来，并部署在数据分析系统中，然后可以形成数据分析的模板和可视化的分析结果，以便实现自动化的数据分析报告。
应用模型，就是将模型应用于真实的业务场景。构建模型的目的，就是要用于解决工作中的业务问题的，比如预测客户行为，比如划分客户群，等等。
当然，应用模型过程中，还需要收集业务预测结果与真实的业务结果，以检验模型在真实的业务场景中的效果，同时用于后续模型的优化。
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第五步：优化模型
优化模型，一般发生在两种情况下：
一是在评估模型中，如果发现模型欠拟合，或者过拟合，说明这个模型待优化。
二是在真实应用场景中，定期进行优化，或者当发现模型在真实的业务场景中效果不好时，也要启动优化。
如果在评估模型时，发现模型欠拟合（即效果不佳）或者过拟合，则模型不可用，需要优化模型。所谓的模型优化，可以有以下几种情况：
1）重新选择一个新的模型；
2）模型中增加新的考虑因素；
3）尝试调整模型中的阈值到最优；
4）尝试对原始数据进行更多的预处理，比如派生新变量。
不同的模型，其模型优化的具体做法也不一样。比如回归模型的优化，你可能要考虑异常数据对模型的影响，也要进行非线性和共线性的检验；再比如说分类模型的优化，主要是一些阈值的调整，以实现精准性与通用性的均衡。
当然，也可以采用元算法来优化模型，就是通过训练多个弱模型，来构建一个强模型（即三个臭皮匠，顶上一个jddsw）来实现模型的最佳效果。
实际上，模型优化不仅仅包含了对模型本身的优化，还包含了对原始数据的处理优化，如果数据能够得到有效的预处理，可以在某种程度上降低对模型的要求。所以，xfdxwz发现你尝试的所有模型效果都不太好的时候，别忘记了，这有可能是你的数据集没有得到有效的预处理，没有找到合适的关键因素（自变量）。
不可能有一个模型适用于所有业务场景，也不太可能有一个固有的模型就适用于你的业务场景。好模型都是优化出来的！
最后语
正如数据挖掘标准流程一样，构建模型的这五个步骤，并不是单向的，而是一个循环的过程。当发现模型不佳时，就需要优化，就有可能回到最开始的地方重新开始思考。即使模型可用了，也需要定期对模型进行维护和优化，以便让模型能够继续适用新的业务场景。
转载于:https://my.oschina.net/chendongj/blog/1833414