機器學習模型的評估與選擇是建構有效模型的關鍵步驟。評估指標的選擇取決於具體的應用場景和資料特性。常見的評估指標如準確率、精確率、召回率和F1分數，各有其優缺點，需要根據實際情況選擇合適的指標。模型選擇則涉及到如何從多個候選模型中挑選出最佳模型，常用的方法包括交叉驗證和比較不同模型在測試集上的效能表現。除了模型本身的效能，責任感的資料科學也日益受到重視，開發者需要考慮模型的公平性、透明度和可解釋性，避免模型產生偏差或歧視。模型佈署、評分新資料和干預則是將模型應用於實際場景的必要步驟，需要考慮模型的效能、可維護性和可擴充套件性。
機器學習模型評估與選擇
在機器學習中，模型評估與選擇是一個至關重要的步驟。它決定了我們最終選擇哪個模型來解決實際問題。評估模型的好壞可以透過多種指標來進行，例如準確率、精確率、召回率、F1分數等。
監督式學習
監督式學習是指在訓練資料中，每個樣本都有一個對應的標籤或目標值。這型別的學習目的是讓模型學習如何從輸入資料中預測出正確的輸出。常見的監督式學習演算法包括線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林等。
非監督式學習
非監督式學習則是指訓練資料中沒有標籤或目標值。這型別的學習目的是讓模型自行發現資料中的模式或結構。常見的非監督式學習演算法包括K-means聚類別、階層聚類別等。
模型評估
模型評估是指對模型效能的評估。常見的評估指標包括：
- 準確率：正確預測的樣本數佔總樣本數的比例。
- 精確率：正確預測的正類別樣本數佔所有預測為正類別的樣本數的比例。
- 召回率：正確預測的正類別樣本數佔所有實際正類別樣本數的比例。
- F1分數：精確率和召回率的調和平均數。
模型選擇
模型選擇是指從多個候選模型中選擇最適合問題的模型。這個過程通常涉及到交叉驗證、模型比較等步驟。
責任感的資料科學
責任感的資料科學強調了資料科學家在開發和佈署模型時應該考慮的倫理和社會影響。這包括了模型的公平性、透明度、説明性等方面。
模型佈署
模型佈署是指將訓練好的模型應用到實際問題中。這個過程通常涉及到模型的最佳化、壓縮、佈署到生產環境等步驟。
評分新資料
評分新資料是指使用訓練好的模型對新資料進行預測。這個過程通常涉及到資料的預處理、特徵工程等步驟。
干預
干預是指根據模型的預測結果進行實際行動。這個過程通常涉及到決策支援、行動方案等步驟。
內容解密：
以上內容介紹了機器學習中模型評估與選擇的重要性，包括了監督式學習、非監督式學習、模型評估、模型選擇、責任感的資料科學、模型佈署、評分新資料和干預等方面。每個步驟都對於構建一個有效且負責任的機器學習系統至關重要。
flowchart TD
A[資料收集] --> B[資料預處理]
B --> C[模型訓練]
C --> D[模型評估]
D --> E[模型選擇]
E --> F[模型佈署]
F --> G[評分新資料]
G --> H[干預]
圖表翻譯：
此圖表示了機器學習流程中的各個步驟，從資料收集開始，經過資料預處理、模型訓練、模型評估、模型選擇，最終到模型佈署、評分新資料和干預。每個步驟都對於構建一個有效且負責任的機器學習系統至關重要。
機器學習概覽：從過程角度探討
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧的分支，讓電腦系統可以從資料中自動學習和改善表現。根據其應用和目標，機器學習方法可以分為幾大類別。在這篇文章中，我們將從過程角度探討機器學習的不同方法，包括時間序列預測、迴歸分析、平滑方法、聯結規則、協同過濾、分段、叢集分析、實驗設計、A/B測試、提升模型和強化學習。
時間序列預測
時間序列預測是指根據過去的觀察資料預測未來的時間序列資料。這種方法常用於金融市場、氣象預報等領域。時間序列預測的方法包括自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）等。
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 載入資料
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
# 建立ARIMA模型
model = ARIMA(df, order=(1,1,1))
# 執行模型
results = model.fit()
內容解密：
上述程式碼示範瞭如何使用Python建立一個簡單的時間序列預測模型。首先，載入必要的函式庫，然後讀取時間序列資料。接著，建立一個ARIMA模型，並指定其引數。最後，執行模型以進行預測。
聯結規則
聯結規則是一種用於發現變數之間聯結的方法，常用於購物籃分析等領域。聯結規則的目的是找出變數之間的關聯模式，以便進行決策或推薦。
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
# 載入資料
df = pd.read_csv('data.csv')
# 執行Apriori演算法
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames=True)
# 產生聯結規則
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.5)
內容解密：
上述程式碼示範瞭如何使用Python實作聯結規則。首先，載入必要的函式庫和資料。接著，使用Apriori演算法發現頻繁專案集。最後，根據頻繁專案集產生聯結規則，並根據信心值進行篩選。
協同過濾
協同過濾是一種根據使用者之間的相似性進行推薦的方法，常用於電子商務平臺等領域。協同過濾的目的是找出使用者之間的相似模式，以便進行個人化推薦。
from surprise import KNNWithMeans
from surprise import Dataset
from surprise.model_selection import train_test_split
# 載入資料
data = Dataset.load_from_df(df, rating_scale=(1, 5))
# 切分資料
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=.25)
# 執行KNN演算法
sim_options = {'name': 'pearson_baseline', 'user_based': True}
algo = KNNWithMeans(k=50, sim_options=sim_options)
# 訓練模型
algo.fit(trainset)
內容解密：
上述程式碼示範瞭如何使用Python實作協同過濾。首先，載入必要的函式庫和資料。接著，切分資料為訓練集和測試集。然後，使用KNN演算法根據使用者之間的相似性進行推薦。最後，訓練模型以進行預測。
圖表翻譯：
下圖示範了時間序列預測、聯結規則和協同過濾之間的關係。
flowchart TD
A[時間序列預測] --> B[聯結規則]
B --> C[協同過濾]
C --> D[個人化推薦]
圖表翻譯：
上述圖表示範了時間序列預測、聯結規則和協同過濾之間的關係。時間序列預測可以用於預測未來的資料，而聯結規則可以用於發現變數之間的關聯模式。協同過濾可以根據使用者之間的相似性進行個人化推薦。這些方法可以互相配合，以提供更好的預測和推薦結果。
資料探索與機器學習
資料探索與機器學習是兩個密切相關的領域，旨在從資料中提取有用的資訊和知識。機器學習是一種利用資料來訓練模型，以進行預測或分類別的技術。根據資料的性質，可以將機器學習分為監督式學習（Supervised Learning）和非監督式學習（Unsupervised Learning）。
監督式學習
監督式學習是指在已知輸出（response）的情況下，利用資料來訓練模型，以進行預測或分類別。常見的監督式學習方法包括線性迴歸（Linear Regression）、邏輯迴歸（Logistic Regression）、神經網路（Neural Networks）等。
續傳統監督式學習方法
- 線性迴歸（Linear Regression）：用於預測連續性資料。
- 邏輯迴歸（Logistic Regression）：用於分類別二元性資料。
- 神經網路（Neural Networks）：可用於預測和分類別複雜性資料。
- K-最近鄰（K-Nearest Neighbors）：用於預測和分類別資料。
- 樹狀分類別（Classification Trees）：用於分類別資料。
- 整合方法（Ensembles）：結合多個模型以提高預測準確度。
非監督式學習
非監督式學習是指在不知道輸出（response）的情況下，利用資料來發現資料中的模式或結構。常見的非監督式學習方法包括主成分分析（Principal Components Analysis）、聚類別分析（Cluster Analysis）等。
續傳統非監督式學習方法
- 主成分分析（Principal Components Analysis）：用於降維和資料探索。
- 聚類別分析（Cluster Analysis）：用於分群相似的資料。
- 協同過濾（Collaborative Filtering）：用於預測使用者偏好。
- 關聯規則（Association Rules）：用於發現資料中的模式。
效能評估
效能評估是指評估機器學習模型的好壞。常見的效能評估指標包括均方誤差（Mean Squared Error）、準確率（Accuracy）等。
資料探索與機器學習之間的關係
資料探索和機器學習是兩個密切相關的領域。資料探索提供了對資料的初步瞭解，而機器學習則利用這些瞭解來建立模型，以進行預測或分類別。因此，資料探索是機器學習的基礎，而機器學習則是資料探索的延伸。
內容解密：
以上內容簡要介紹了機器學習的基本概念和方法，包括監督式學習、非監督式學習、效能評估等。同時，也強調了資料探索和機器學習之間的密切關係。透過這些內容，可以更深入地瞭解機器學習的原理和應用。
flowchart TD
A[資料探索] --> B[機器學習]
B --> C[監督式學習]
B --> D[非監督式學習]
C --> E[線性迴歸]
C --> F[邏輯迴歸]
D --> G[主成分分析]
D --> H[聚類別分析]
圖表翻譯：
以上圖表展示了資料探索和機器學習之間的關係。圖表中，資料探索是機器學習的基礎，而機器學習則包括監督式學習和非監督式學習兩大類別。監督式學習又包括線性迴歸、邏輯迴歸等方法，而非監督式學習則包括主成分分析、聚類別分析等方法。這些方法都是機器學習中重要的組成部分。
機器學習概覽
機器學習（ML）是一種人工智慧的分支，旨在使電腦系統能夠在沒有明確程式設計的情況下學習和改善其效能。機器學習的核心思想是讓電腦系統透過資料分析和模式識別來學習和改善其效能。
機器學習流程
機器學習的流程通常包括以下幾個步驟：
- 定義目標：明確定義機器學習的目標和任務。
- 資料收集：收集相關的資料以用於機器學習模型的訓練和測試。
- 資料清理和預處理：清理和預處理收集到的資料，以確保其品質和一致性。
- 資料分割：將收集到的資料分割為訓練資料和測試資料，以用於模型的訓練和評估。
- 模型建立：使用訓練資料建立機器學習模型。
- 模型評估：使用測試資料評估機器學習模型的效能。
- 模型佈署：將機器學習模型佈署到實際應用中。
資料分割和過度擬合
資料分割是機器學習中的一個重要步驟，它可以幫助避免過度擬合（overfitting）的問題。過度擬合是指機器學習模型在訓練資料上表現很好，但在新的、未見過的資料上表現很差。透過將資料分割為訓練資料和測試資料，可以評估模型的泛化能力，避免過度擬合。
Analytic Solver Data Mining（ASDM）
Analytic Solver Data Mining（ASDM）是一種綜合性的Excel外掛程式，提供了多種機器學習演算法和工具，以幫助使用者建立和評估機器學習模型。ASDM的使用者介面簡單易用，提供了多種功能，包括資料分割、模型建立和評估等。
ASDM的優點
- 簡單易用：ASDM的使用者介面簡單易用，即使對機器學習沒有太多經驗的使用者也可以快速上手。
- 多種演算法：ASDM提供了多種機器學習演算法，包括神經網路、決策樹、k-nearest neighbor等。
- 資料分割：ASDM提供了資料分割功能，可以幫助使用者避免過度擬合。
ASDM的應用
ASDM可以應用於多種領域，包括預測、分類別、聚類別等。它可以幫助使用者建立和評估機器學習模型，從而提高業務的效率和準確性。
機器學習流程：從資料取得到模型佈署
在進行機器學習（ML）專案時，遵循一個系統化的流程至關重要，以確保專案的成功。這個流程包括數個關鍵步驟：資料取得、資料探索和清理、任務定義、選擇機器學習方法、應用和選擇模型、評估效能以及最終佈署。
1. 資料取得（Obtain Data）
資料取得是機器學習流程的第一步。這一步驟涉及收集和匯總將用於訓練和測試機器學習模型的資料。資料可以來自各種來源，包括資料函式庫、API、檔案等。資料的品質直接影響機器學習模型的效能，因此必須確保收集到的資料是相關、準確和完整的。
2. 資料探索和清理（Explore and Clean Data）
一旦資料被收集，下一步就是探索和清理資料。這個步驟包括檢查資料是否有缺失值、異常值或噪音，並對資料進行預處理以使其適合機器學習演算法。常見的資料清理技術包括處理缺失值、資料轉換和特徵縮放。
3. 任務定義（Determine ML Task）
定義機器學習任務是指明要解決什麼樣的問題。機器學習任務可以分為監督學習（如分類別、迴歸）、無監督學習（如聚類別）和強化學習等。根據任務的不同，選擇合適的機器學習演算法和評估指標非常重要。
4. 選擇機器學習方法（Choose ML Methods）
選擇合適的機器學習方法是根據任務定義和資料特徵。不同的機器學習演算法適用於不同的問題，例如線性迴歸適用於連續值預測，而隨機森林則適用於分類別和迴歸任務。
5. 應用方法和選擇模型（Apply Methods, Select Final Model）
在這一步驟中，會將選定的機器學習方法應用於預處理的資料上。這通常涉及將資料分割為訓練集和測試集，以評估模型的效能。透過比較不同模型的效能，可以選擇出最適合任務需求的模型。
6. 評估效能（Evaluate Performance）
評估模型的效能是確保其能夠有效解決問題的關鍵步驟。這通常透過使用評估指標（如準確率、精確率、召回率、F1分數等）來完成。根據評估結果，可以對模型進行調整和最佳化。
7. 佈署（Deploy）
最後，當模型經過充分訓練和評估後，就可以佈署到生產環境中。這意味著模型可以被用於預測新的、未見過的資料。佈署的形式可以多樣，包括API服務、網頁應用或嵌入式系統等。
透過遵循這個流程，機器學習從業者可以系統化地開發出高品質的模型，解決實際世界中的複雜問題。每一步驟都對最終模型的效能有著重要影響，因此細心地執行每一步驟是非常重要的。
2.1 介紹
在第1章中，我們探討了商業分析和機器學習的一些基本定義。在本章中，我們將介紹多種機器學習方法。核心內容著重於預測分析，包括分類別、預測和模式發現等任務，這些已經成為大多數大型企業中商業分析功能的關鍵元素。
2.2 機器學習的核心概念
分類別
分類別是預測分析中最基本的形式。例如，客戶對促銷活動的反應可以分為反應或不反應，貸款申請者可以按時還款、延遲還款或申請破產，信用卡交易可以是正常或欺詐的，網路上的資料包可以是安全或威脅的，公車可以是可用或不可用，病人可以康復、仍然生病或死亡。
機器學習中的一個常見任務是檢查未知分類別的資料，以預測未來的分類別。透過使用已知分類別的相似資料來開發規則，並將這些規則應用於未知分類別的資料。
預測
預測與分類別相似，但預測的是連續數值變數（例如購買金額）的值，而不是類別（例如購買者或非購買者）。在某些機器學習文獻中，估計和迴歸術語用於預測連續變數的值，而預測術語可用於連續和類別資料。
關聯規則和推薦系統
大型客戶交易資料函式庫天然適合分析專案之間的關聯，例如“什麼與什麼相關”。關聯規則或親和分析旨在在大型資料函式庫中找到此類別一般關聯模式。然後可以使用這些規則進行各種應用，例如商品擺放、每週促銷或捆綁產品。
線上推薦系統（如Amazon和Netflix使用的系統）使用協同過濾法，該方法使用個別使用者的偏好和歷史購買、評分、瀏覽或其他可衡量行為來預測未來偏好。與生成整個人口普遍規則的關聯規則不同，協同過濾法在個別使用者級別生成“什麼與什麼相關”的規則。
預測分析
分類別、預測以及在某種程度上關聯規則和協同過濾構成了預測分析中使用的分析方法。預測分析一詞有時也包括資料模式識別方法，例如聚類別。
資料減少和維度減少
一些機器學習演算法的效能通常在變數數量有限且大量記錄可以分組為同質群組時得到改善。例如，分析師可能希望將成千上萬的產品型別分組為較少的群組，並為每個群組建立單獨的模型。或者，行銷人員可能希望將客戶分類別為不同的“人格”並必須將客戶分組為同質群組以定義人格。這個將大量記錄（或案例）合併為較小集合的過程稱為資料減少。減少案例數量的方法通常被稱為聚類別。
減少變數的數量通常被稱為維度減少。維度減少是一個常見的初始步驟，在佈署監督學習方法之前，旨在提高預測能力、可管理性和可解釋性。
內容解密：
上述內容介紹了機器學習中的核心概念，包括分類別、預測、關聯規則和推薦系統等。這些概念是預測分析中使用的分析方法的基礎，並且在商業分析中發揮著重要作用。
圖表翻譯：
graph LR
A[分類別] --> B[預測]
B --> C[關聯規則]
C --> D[推薦系統]
D --> E[預測分析]
E --> F[資料減少]
F --> G[維度減少]
上述Mermaid圖表展示了機器學習中的核心概念之間的關係，從分類別和預測開始，到關聯規則和推薦系統，最後到預測分析和資料減少及維度減少。這個圖表有助於視覺化地理解這些概念之間的邏輯關係。
從技術架構視角來看，選擇合適的機器學習模型需要考量多種因素。本文討論了監督式學習、非監督式學習、模型評估指標以及模型選擇策略，並深入探討了時間序列預測、聯結規則和協同過濾等方法。此外，文章也強調了資料探索在機器學習流程中的重要性，以及如何利用ASDM等工具簡化模型建立和評估過程。然而，模型的選擇並非一成不變，需要根據資料特性、商業目標和可解釋性需求等多方面因素進行權衡。例如，雖然深度學習模型在某些任務上表現出色，但其複雜性和可解釋性較差，可能不適用於所有場景。技術團隊應著重於理解不同模型的優缺點，並結合實際業務需求進行技術選型，才能最大程度地發揮機器學習的潛力。玄貓認為，隨著AutoML等技術的發展，模型選擇的自動化程度將不斷提高，未來非專業人士也能更容易地應用機器學習技術。
