每一個(gè)深鉆機(jī)器學(xué)習(xí)的人都會遇到這七大經(jīng)典問題

　　如果希望了解機(jī)器學(xué)習(xí)，或者已經(jīng)決定投身機(jī)器學(xué)習(xí)，你會第一時(shí)間找到各種教材進(jìn)行充電，同時(shí)在心中默認(rèn)：書里講的是牛人大神的畢生智慧，是正確無誤的行動指南，認(rèn)真學(xué)習(xí)就能獲得快速提升。但實(shí)際情況是，你很可能已經(jīng)在走彎路。

　　科技發(fā)展很快，數(shù)據(jù)在指數(shù)級增長，環(huán)境也在指數(shù)級改變，因此很多時(shí)候教科書會跟不上時(shí)代的發(fā)展。有時(shí)，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結(jié)論背后的“所以然”，因此有些結(jié)論就會落后于時(shí)代。針對這個(gè)問題，第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵近日就在第四范式內(nèi)部分享上，向大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)教材中的七個(gè)經(jīng)典問題。本文根據(jù)演講實(shí)錄整理，略有刪減。

　　有時(shí)我們會發(fā)現(xiàn)，在實(shí)際工作中，應(yīng)該怎么做和教科書講的結(jié)論相矛盾，這時(shí)候要怎么辦呢?難道教科書中的結(jié)論出錯(cuò)了?事實(shí)上，有時(shí)確實(shí)如此。所以今天我就想和大家分享一下機(jī)器學(xué)習(xí)教材中的一些經(jīng)典問題，希望對大家今后的工作和學(xué)習(xí)有所幫助。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不宜超過三層

　　那為什么之前的教科書上會寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能超過三層，這就要從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史說起。五十年代有位科學(xué)家叫Marvin Minksy，他是一位生物學(xué)家，數(shù)學(xué)又很好，所以他在研究神經(jīng)元的時(shí)候就在想能不能用數(shù)學(xué)模型去刻畫生物的神經(jīng)元，因此就設(shè)計(jì)了感知機(jī)。感知機(jī)就像一個(gè)神經(jīng)細(xì)胞，它能像神經(jīng)細(xì)胞一樣連起來，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就像大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其實(shí)在60年代開始的時(shí)候，是有很深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但當(dāng)時(shí)經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，不超過三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果不錯(cuò)，于是大概到80年代時(shí)就得出結(jié)論：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不宜超過三層。

　　那為什么現(xiàn)在這條結(jié)論又被推翻了呢?實(shí)際上這條結(jié)論是有前提條件的，即在數(shù)據(jù)量不大的情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不宜超過三層。而從2005年開始，大家發(fā)現(xiàn)隨著數(shù)據(jù)增加，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)良好，所以慢慢走向深度學(xué)習(xí)。其實(shí)這里真正正確的原理是Valiant引理，它可以理解為“模型復(fù)雜度(例如專家系統(tǒng)的規(guī)則數(shù)量)要和數(shù)據(jù)量成正比”。數(shù)據(jù)量越大，模型就越復(fù)雜。上個(gè)世紀(jì)因?yàn)閿?shù)據(jù)量小，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)不能太深，現(xiàn)在數(shù)據(jù)量大，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)就要做深。這也解釋了為什么當(dāng)時(shí)教科書會有這樣的結(jié)論，而現(xiàn)在隨著深度學(xué)習(xí)的流行，大家已經(jīng)不再會認(rèn)為這句話是對的。

　　決策樹不能超過五層

　　如果有同學(xué)看教科書上介紹決策樹，會有一個(gè)說法就是決策樹要減枝，決策樹如果不減枝效果不好。還有教科書會告訴決策樹不能超過五層，超過五層的決策樹效果不好。這個(gè)結(jié)論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)論一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能超過三層也是因?yàn)楫?dāng)時(shí)數(shù)據(jù)量不大，決策樹不能超過五層也是因?yàn)樯蟼€(gè)世紀(jì)數(shù)據(jù)量不夠大，二叉樹決策樹如果深度是N的話，復(fù)雜度大概是2的N次方，所以不超過五層復(fù)雜度也就是三十多。如果數(shù)據(jù)量達(dá)到一百萬的時(shí)候，決策樹能達(dá)到十幾二十層的規(guī)模，如果數(shù)據(jù)量到了一百億的時(shí)候決策樹可能要到三十幾層。

　　現(xiàn)在，我們強(qiáng)調(diào)更深的決策樹，這可能和教科書講的相矛盾。矛盾的原因是現(xiàn)在整個(gè)場景下數(shù)據(jù)量變大，所以要做更深的決策樹。當(dāng)然，我們也不一定在所有的場景里都有很大數(shù)據(jù)量，如果遇到了數(shù)據(jù)量小的場景，我們也要知道決策樹是要做淺的。最根本來說，就是看有多少數(shù)據(jù)，能寫出多復(fù)雜的模型。

　　特征選擇不能超過一千個(gè)

　　有些教科書會單獨(dú)開個(gè)章節(jié)來講特征選擇，告訴我們在拿到數(shù)據(jù)后，要先刪除一些不重要的特征，甚至有的教科書注明，特征數(shù)不能超過一千，否則模型效果不好。但其實(shí)這個(gè)結(jié)論也是有前提條件的，如果數(shù)據(jù)量少，是不能夠充分支撐很多特征，但如果數(shù)據(jù)量大，結(jié)論就會不一樣。這也就是為什么我們做LogisticRegression會有幾十億個(gè)特征，而不是限制在幾百個(gè)特征。

　　過去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析軟件，如SAS，之所以只有幾百個(gè)特征，是因?yàn)樗Q生于上世紀(jì)七十年代，它面臨的問題是在具體場景下沒有太多可用數(shù)據(jù)，可能只有幾百上千個(gè)樣本。因此，在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)，就只需要針對幾百個(gè)特征設(shè)計(jì)，不需要幾十億個(gè)特征，因?yàn)樯锨€(gè)樣本無法支撐幾十億特征。但現(xiàn)在，隨著數(shù)據(jù)量增加，特征量也需要增加。所以我認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)教科書里關(guān)于特征選擇的章節(jié)已經(jīng)落后于時(shí)代，需要根據(jù)新的形式重新撰寫;當(dāng)然在小數(shù)據(jù)場景下，它仍然具有價(jià)值。

　　集成學(xué)習(xí)獲得最好學(xué)習(xí)效果

　　第四個(gè)叫做集成學(xué)習(xí)，這個(gè)技術(shù)在各種數(shù)據(jù)挖掘比賽中特別有用，比如近些年KDD CUP的冠軍幾乎都是采用集成學(xué)習(xí)。什么是集成學(xué)習(xí)?它不是做一個(gè)模型，而是做很多(例如一千個(gè))不一樣的模型，讓每個(gè)模型投票，投票的結(jié)果就是最終的結(jié)果。如果不考慮資源限制情況，這種模式是效果最好的。這也是為什么KDDCUP選手們都選擇集成學(xué)習(xí)的方式，為了追求最后效果，不在乎投入多少，在這種條件下，集成學(xué)習(xí)就是最好的方式。

　　但在現(xiàn)實(shí)中，企業(yè)做機(jī)器學(xué)習(xí)追求的不是用無限的資源做盡可能好的效果，而是如何充分利用有限資源，獲得最好效果。假設(shè)企業(yè)只有兩臺機(jī)器，如何用這兩臺機(jī)器獲得最好的效果呢?如果采用集成學(xué)習(xí)，用兩臺機(jī)器跑五個(gè)模型，就要把兩臺機(jī)器分成五份，每個(gè)模型只能用0.4臺機(jī)器去跑，因此跑的數(shù)據(jù)量就有限。那如果換種方式，不用集成學(xué)習(xí)，就用一個(gè)模型去跑，就能跑5倍的數(shù)據(jù)。通常5倍的數(shù)據(jù)量能比集成學(xué)習(xí)有更好的效果。在工業(yè)界比較少會應(yīng)用集成學(xué)習(xí)，主要是因?yàn)楣I(yè)界絕大多數(shù)的場景都是資源受限，資源受限時(shí)最好的方式是想辦法放進(jìn)去更多的數(shù)據(jù)。集成學(xué)習(xí)因?yàn)榕芨嗟哪Ｐ蛯?dǎo)致只能放更少的數(shù)據(jù)，通常這種效果都會變差。

　　正樣本和負(fù)樣本均采樣到1:1

　　第五個(gè)叫做均衡采樣，絕大多數(shù)的教科書都會講到。它是指如果我們訓(xùn)練一個(gè)模型，正樣本和負(fù)樣本很不平均，比如在正樣本和負(fù)樣本1：100的情況下，就需要對正、負(fù)樣本做均衡采樣，把它變成1：1的比例，這樣才是最好的。但其實(shí)這個(gè)結(jié)論不一定對，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)里最根本的一條原理就是訓(xùn)練場景和測試場景的分布要一樣，所以這個(gè)結(jié)論只在一個(gè)場景下成立，那就是使用模型的場景中正、負(fù)樣本是1:1，那這個(gè)結(jié)論就是對的。

　　正確的做法是，應(yīng)用場景是1：100，那訓(xùn)練集合最好也是1：100。均衡采樣不一定都是對的，多數(shù)情況下不采樣反而才是正確的。因?yàn)榇蠖鄷r(shí)候，我們直接把訓(xùn)練集合和測試集合做隨機(jī)拆分，或者按照時(shí)間拆分，二者的分布就是一致的，那個(gè)時(shí)候不采樣是最好的。當(dāng)然有時(shí)候，我們也會發(fā)現(xiàn)做負(fù)樣本采樣會有更好的效果，比如范式在為某股份制銀行卡中心做交易反欺詐時(shí)，就做了負(fù)樣本采樣，那是因?yàn)楫?dāng)我們把所有樣本都放進(jìn)去后，發(fā)現(xiàn)計(jì)算資源不夠，所以只能做采樣。正樣本與負(fù)樣本大概是1：1000或者1：10000，如果對正樣本做采樣，損失信息量會比較大，所以我們選擇對負(fù)樣本采樣，比如做1：1000的采樣，再把負(fù)樣本以1000的加權(quán)加回去。在資源受限時(shí)這么做，會盡可能降低信息量的損失。但如果僅僅是為了把它做均衡而做負(fù)樣本采樣，通常是不對的。和前面幾個(gè)問題不同，負(fù)樣本采樣并不是因環(huán)境改變而結(jié)論變化，事實(shí)上就不應(yīng)該做負(fù)樣本采樣。

　　交叉驗(yàn)證是最好的測試方法

　　下一個(gè)問題叫做交叉驗(yàn)證，是指假設(shè)要將一份數(shù)據(jù)拆分成訓(xùn)練集和測試集，這個(gè)時(shí)候怎么評估出它的誤差?交叉驗(yàn)證是把集合拆成五份，取四份做訓(xùn)練集、一份做測試集，并且每次選擇不同的那一份做測試級，最后測出五個(gè)結(jié)果再做平均，這被認(rèn)為是最好的測試方法。  

　　交叉驗(yàn)證確實(shí)是一個(gè)還不錯(cuò)的驗(yàn)證的方法，但在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場景下，它往往不是最合適的一種方式。因?yàn)橥ǔ碚f，我們用機(jī)器學(xué)習(xí)做的事情是預(yù)測，絕大多數(shù)情況下我們是用現(xiàn)在或者過去的數(shù)據(jù)做一個(gè)模型來預(yù)測未來。而拿過去的訓(xùn)練預(yù)測未來的最好測試方法不是交叉驗(yàn)證，因?yàn)榻徊骝?yàn)證是按照交易或者按人拆分的。最合適的是方法其實(shí)是按照時(shí)間拆分，比如評估的時(shí)候選取一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，用在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)之前的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，預(yù)測在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)之后的，這是最接近真實(shí)應(yīng)用場景的評估結(jié)果。

　　交叉驗(yàn)證可能只適用于和時(shí)間屬性不相關(guān)的場景，比如人臉識別，但我們面臨更多的應(yīng)用場景，無論是風(fēng)險(xiǎn)、營銷或者反欺詐，都是在用過去的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后預(yù)測未來，最合適這樣場景的評估方法不是交叉驗(yàn)證，而是按照時(shí)間去拆分。

　　過擬合一定不好

　　最后一個(gè)叫過擬合，這也是一個(gè)討論特別多的話題。以前，通常我們會說如果模型做的太復(fù)雜了就會過擬合，如PPT右邊所示，而最好的方式應(yīng)該是圖中中間的狀態(tài)——擬合的剛剛好，圖中左邊的模型underfitting，沒有訓(xùn)練完全。但現(xiàn)在來看，大多數(shù)的實(shí)際場景都是在拿過去預(yù)測未來，過擬合不一定是不好的，還是要看具體場景。如果這個(gè)場景是過去見過的情況比較多，新的情況比較少的時(shí)候，過擬合反倒是好的。

　　打個(gè)比方，如果期末考試題就是平時(shí)的作業(yè)，那我們把平時(shí)的作業(yè)都背一遍就是最好的方式，而這就是過擬合。如果期末考試不考平時(shí)作業(yè)，全是新題，那么這個(gè)時(shí)候就不能只背平時(shí)的作業(yè)，還要充分理解這門課的知識，掌握如何推理解題的技巧。所以過擬合好壞與否，完全取決于場景。如果應(yīng)用場景依靠死記硬背就能搞定，那過擬合反倒是好的。實(shí)際上在我們的設(shè)計(jì)里面，很多時(shí)候我們會傾向于往過擬合靠一點(diǎn)，可能做新題會差一點(diǎn)，但是對于死記硬背的送分題會做的非常好。在拿過去預(yù)測未來的應(yīng)用場景下，有的時(shí)候過擬合不一定不好，要根據(jù)實(shí)際情況來看。

　　今天與大家分享了教科書中的幾個(gè)經(jīng)典問題。其實(shí)在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中，我們不會完全按照教科書中的方式去實(shí)踐。我們也會設(shè)計(jì)很深的模型、很深的決策樹、很多的特征、會過擬合一點(diǎn)，我們更強(qiáng)調(diào)按時(shí)間拆分，不強(qiáng)調(diào)均衡采樣。面對教科書中的結(jié)論，我們需要學(xué)會的是根據(jù)實(shí)際場景做出相應(yīng)靈活判斷。