随着大数据概念的兴起，以数据为基础的商业模式越来越流行，用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为，并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。
单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合具体业务信息并做出相应反应并不容易。预测精确性是核心痛点。
解决方案
任务/目标
根据所收集到的用户特征用机器学习方法对特定的属性做预测。
数据源准备
数据质量低或者缺失，会影响模型预测效果。
在建立的一个合理的模型之前，对数据要进行清理。对于数据中的连续变量和离散变量进行标准化和因子化处理，以使后面的预测更加准确。
因子化标准化处理
首先将数据进行属性分类，分为名义变量（’性别’, ‘归属地’, ‘换机频率’, ‘终端品牌’, ‘终端类型’, ‘最近使用操作系统偏好’,’渠道类型描述’, ‘是否欠费’, ‘产品大类’, ‘产品分类’）和间隔变量（’年龄’,’在网时长’,’上网流量使用’,’漫游流量使用’, ‘总收入’,’增值收入’,’流量收入’,’短信收入’,’彩信收入’,’语音收入’）。
将数据处理成算法容易处理模式：
- 朴素贝叶斯数据集
朴素贝叶斯方法需要离散化数据，于是按照分为点对于连续数据进行离散化处理。然后将所有的离散变量进行因子化。
- 神经网络，支持向量机与最近邻所需数据：处理以保证在一个数量级
为方便起见，用one-hot编码因子变量。对于连续变量，将数据映射到0，1之间 且不改变分布。
- 随机森林与回归所需数据：直接使用因子化的原始数据。
Chang Gao
划分训练集和测试集
考虑到最终模型会在已知某些变量的同时，预测一些未知的特征，为了更真实的测试模型效果，将数据集分为分训练集和测试集。
视频
支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例
视频
从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例
建模
用其他用户特征，用训练集进行调参，预测用户“收否欠费”这个属性。
1. 随机森林
用随机的方式建立一个森林，森林由很多决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。
两个主要参数：n_estimators: 多少树 max_features: 每个树随机选择多少特征
比较不同参数预测结果的neg_log_loss,选择最优的参数(score最大的)
2. 朴素贝叶斯
3. 神经网络
在PyTorch框架下面进行网络的搭建及运算
需要调节的参数：batch_size=[200,500,1000], 神经元个数=[16,32,64,128]
学习率=[0.01,0.005，0.001,0.0005，0.0001,0.00005，0.00001] 再微调，epoch=[10,20,30,40,50,60]
调参策略，第一调到最优后选择下一个进行调参，并不进行网格搜索
(a) 数据形式调整并进行小批次数据训练(批训练)：每次选择1000数据集进行拟合，避免局部最优。
(b) 模型建立：我们采用了输入层+两层隐藏层+输出层，的三层神经网络，确定三层隐藏层的个数：我们比较32，64 逐一变化，择取最优。
(c) 训练网络：优化器：采用了Adam而不是简单的SGD，主要也是避免局部最优的问题。分类问题我们采用了普遍使用的交叉熵损失损失，但是与普遍的交叉熵相比，由于数据过于不平衡，因此我们增加了占比较少的数据的损失权重
4. 最近邻分类
最近邻分类：主要需要确定n_neighbors,我们比较n_neighbors=3，5，7，9情况下neg_log_loss
5. 逻辑回归：这里主要也是需要对变量进行筛选
由于数据非常不平衡，因此我们使用AUC作为标准进行衡量。逐个遍历自变量并将自变量名连接起来，升序排序accuracy值，最新的分数等于最好的分数。
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6. 支持向量回归（SVR）：使用网格搜索法最佳C值和核函数
模型准确性判定：
准确度/查准率/查全率
混淆矩阵
ROC曲线
在此案例中，从准确度来看，随机森林模型的分类最好。从查准率来看，神经网络模型的分类最好。从查全率来看，逻辑回归模型的分类效果最好。同理，由上图可知，在ROC曲线下对于“是否欠费”这个因变量，神经网络模型的分类效果最好，模型的ROC曲线下面积最高，拟合最优。其余模型的拟合效果显著。
但事实上，评估效果不能只看统计数据，要综合考虑现实情况，预测精度，模型可解释性和客户偏好等因素综合考虑。预测结果仅作为参考一个权重值，还需要专家意见，按照一定的权重来计算。
关于作者
Chang Gao
在此对Chang Gao对本文所作的贡献表示诚挚感谢，她在复旦大学完成了统计学学位，擅长数据挖掘、机器学习、数据采集。
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