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扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)簡述避免數(shù)據(jù)挖掘弊端的方法有哪些

2019-01-29 16:46:02 1931瀏覽

本篇文章小編和喜歡大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)的小伙伴分享一下避免數(shù)據(jù)挖掘弊端的方法,對大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)感興趣或者是想要參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)的小伙伴就隨小編一起來看一下吧。



扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)簡述避免數(shù)據(jù)挖掘弊端的方法有哪些



1、缺乏數(shù)據(jù)


對于分類問題或預(yù)估問題來說,常常缺乏準(zhǔn)確標(biāo)注的案例。


例如:

欺詐偵測:在上百萬的交易中,可能只有屈指可數(shù)的欺詐交易,還有很多的欺詐交易沒有被正確標(biāo)注出來,這就需要在建模前花費大量人力來修正。


信用評分:需要對潛在的高風(fēng)險客戶進(jìn)行長期跟蹤,從而積累足夠的評分樣本。



2、太關(guān)注訓(xùn)練


就像體育訓(xùn)練中越來越注重實戰(zhàn)訓(xùn)練,因為單純的封閉式訓(xùn)練常常會訓(xùn)練時狀態(tài)神勇,比賽時一塌糊涂。


實際上,只有樣本外數(shù)據(jù)上的模型評分結(jié)果才真正有用。


例如:


癌癥檢測:MD Anderson的醫(yī)生和研究人員使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行癌癥檢測,驚奇地發(fā)現(xiàn),訓(xùn)練時間越長(從幾天延長至數(shù)周),對訓(xùn)練集的性能改善非常輕微,但在測試集上的性能卻明顯下降。


機(jī)器學(xué)習(xí)或計算機(jī)科學(xué)研究者常常試圖讓模型在已知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)最優(yōu),這樣做的結(jié)果通常會導(dǎo)致過度擬合(overfit)。


解決方法:


解決這個問題的典型方法是重抽樣(Re-Sampling)。重抽樣技術(shù)包括:bootstrap、cross-validation、jackknife、leave-one-out…等等。



3、提錯了問題


一般在分類算法中都會給出分類精度作為衡量模型好壞的標(biāo)準(zhǔn),但在實際項目中我們卻幾乎不看這個指標(biāo)。為什么?因為那不是我們關(guān)注的目標(biāo)。


項目的目標(biāo):一定要鎖定正確的目標(biāo)。


例如:


欺詐偵測(關(guān)注的是正例!)(Shannon實驗室在國際長途電話上的分析):不要試圖在一般的通話中把欺詐和非欺詐行為分類出來,重點應(yīng)放在如何描述正常通話的特征,然后據(jù)此發(fā)現(xiàn)異常通話行為。


模型的目標(biāo):讓計算機(jī)去做你希望它做的事


大多數(shù)研究人員會沉迷于模型的收斂性來盡量降低誤差,這樣讓他們可以獲得數(shù)學(xué)上的美感。但更應(yīng)該讓計算機(jī)做的事情應(yīng)該是如何改善業(yè)務(wù),而不是僅僅側(cè)重模型計算上的精度。



4、只靠數(shù)據(jù)來說話


讓數(shù)據(jù)說話沒有錯,關(guān)鍵是還要記得另一句話:兼聽則明,偏聽則暗!如果數(shù)據(jù)+工具就可以解決問題的話,還要人做什么呢?


投機(jī)取巧的數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)本身只能幫助分析人員找到什么是顯著的結(jié)果,但它并不能告訴你結(jié)果是對還是錯。經(jīng)過設(shè)計的實驗:某些實驗設(shè)計中摻雜了人為的成分,這樣的實驗結(jié)果也常常不可信。



5、使用了未來的信息


看似不可能,卻是實際中很容易犯的錯誤,特別是你面對成千上萬個變量的時候。認(rèn)真、仔細(xì)、有條理是數(shù)據(jù)挖掘人員的基本要求。


預(yù)報示例:預(yù)報芝加哥銀行在某天的利率,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,模型的準(zhǔn)確率達(dá)到95%。但在模型中卻使用了該天的利率作為輸入變量。


金融業(yè)中的預(yù)報示例:使用3日的移動平均來預(yù)報,但卻把移動平均的中點設(shè)在今天。


解決方法:


要仔細(xì)查看那些讓結(jié)果表現(xiàn)得異常好的變量,這些變量有可能是不應(yīng)該使用,或者不應(yīng)該直接使用的。


給數(shù)據(jù)加上時間戳,避免被誤用。



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