实战美年健康 AI 大赛之三 _ 大数据量的简化

#算法实战

1. 说明

  美年健康也是一个认真打的比赛，初赛Ｂ榜最高分 0.0279，排名 15．

  最初是想用它实践一下自然语言处理，后面发现，另一个与之前比赛不同的地方，就是数据量很大，之前也做过几十上百万条记录的，但是特征少，这次 57000 多个记录，2700 多个特征．从提取特征到训练完成，我的代码要跑近三个小时，后来审核代码的阶段，在群里看到很多人代码都需要运行很长时间．

  初赛 90% 以上的时间都花在自然语言处理上了，像去噪，特征筛选，调参，模型组合，结果分析几乎都没做，能刷到第 15，应该偷笑了．

  在初赛结束后的几天里，开始尝试特征选择，希望优化整个过程，才发现数据量大的不能像之前那么处理．上述没做的那些，不是没有精力，是没时间．在大数据上做这些太花时间．在”大数据”里面，应该先要做一些简化，否则很多时间都浪费掉了．

  本篇就来说说大数据和小数据的不同点以及应对方法．

2. 提取特征

  这个题里面有些文本特征，和一些文本数值混合特征．首先要做的是清理和提取，尤其是”-1”,”正常”,”未见异常”,”阴性”，其实是同一种情况，还有不同单位换算，如果这些不处理好，用什么模型效果都不好．

  尽管特征已经很多，但还得加，因为像Ｂ超结果，它确实能提供数值以外的其它信息．

  文本中携带的信息太多了，总结一下大家的做法：

  1. 先把文本为主的和数据为主的分开．

  2. 对文本为主的：分词，提取关键字，统计出现频率（TF/IDF，聚类等等）．

  3. 判断高频词是否在字段是存在，生成一些的的布尔特征．

  4. 人工检查高频文本，选出像＂脂肪肝＂，＂高血糖＂这样的关键字及字段写正则．

  5. 还有直接在 Excel 里用公式做的，手工改的…

  总的来说，还是＂数据太多＂，如果只有几个文本字段，且每个都不长，写判断或者正则就好了．但如果是上百个特征，就只能采取一些自动的方法了．

  在这种情况下，注意边取边筛，使用一些＂单变量特征选择＂的方法，比如计算特征与目标的相关性，分析残差等方法，以避免爆炸式增长．

3. 特征筛选

(1) 删掉缺失值太多的特征

  怎么衡量缺失值的多少？比如说决策树每个叶节点至少 20 个实例，那么非空实例小于 20 的特征肯定没用．从本文中提取特征，也是同理．

(2) 删掉无意义特征

  如果该特征所有取值都是 1，它就没有判断价值，很少有这样的．但可能会有如果有值则为 1，其它全空的情况，这就要看如何处理缺失值．如果均值填充就变成全 1 了．还有枚举型某种取值实例太少，不足一个叶节点的情况．总之，需要看看分布．

(3) 删掉重复特征

  可以直接用 drop_duplicates 删掉的并不多，但在上千个特征的采集过程中，一般都会有些显性和隐性的重复，比如：＂子宫＂，＂输卵管＂这些关键字与＂血压＂强相关，原因是＂性别＂和＂血压＂强相关．所以这样的关键字提取很多也没什么用．

  此时可以分析特征间的相关性 corr()．corr() 只能检测线性相关，所以绝对值如果低并不说明无关，但如果值高，一定相关．那如果两个特征相关性为 1，就可以去掉其中一个了？也不行！计算相关性时一般忽略掉空值，这个也要考虑在内．

(4) 单变量特征筛选

 Sklearn 也提供了一些特征筛选的方法：sklearn.feature_selection.*，比如 SelectKBest 可以支持卡方 Chi2．Sklearn 对数据有一些要求，比如有的要求非空．

  另外用于检测单变量与目标相关性的还有互信息，皮尔森相关系数，最大信息系数等等．

  残差分析也是一种常用方法．简单地说就是：计算当 X 位于不同取值范围时，Y 均值的变化．从而检查 X 是否对 Y 有影响，它能检测到一些非线性相关的情况．

(5) 基于模型的特征选择

  基于模型的特征选择，指用模型训练完成之后，通过模型输出的特征重要性 feature_importances_，选取其前 N 个特征．

这个是训练之后才能得到的数据，都训练完了，时间都花掉了，才选出特征有什么用呢？这是个先有鸡还是先有蛋问题．

  首先，用这种方法选出的重要特征可以更好地解释模型和数据．而且它是多特征组合的结果，不只考虑了局部特征．

  另外，还可以用它筛掉一些干涉性特征，比如做 10 折交叉验证，其中 9 次都认为某特征不重要，其余那一次，很可能是干扰，也算一种统计吧．

  一个小技巧是，在提取特征的过程中，可以边提取边训练（设置参数，少量实例，少量特征以快速训练）至少能粗分出某个新特征重要与否，是否应该保留．

(6) 其它方法

  还有主成分分析 PCA 等方法．方差分析 ANOVA，信息值分析 IV 等等．

  上述都是从特征角度筛选，还有从实例角度筛选（不限于此题），比如分析广告和购买时，那些从来不买东西，从来不点广告的人，可能就需要另外处理，或者在回归前先做个分类，计算一些统计特征（有点跑题了）．

4. 选择模型

  在梯度下降决策树 GBDT 类算法为例，不同的工具，用时不同，优势不同．

 xgboost 比 sklearn 自带的 GBDT 快，lightgbm 比 xgboost 快，catboost 最慢，但它在小数据集中效果好．一般情况下，xgboost 得分一般比 lightgbm 要高一点．

  也没有哪个好，哪个不好，针对不同的情况选择不同的模型吧．像这种＂大数据＂的，lightgbm 相对快一些．

5. 交叉验证

 GBDT 类模型一般都会配合交叉验证，这样可以把所有训练数据都用起来，还能得到一个靠谱的本地得分．之前都用 5 折交叉验证，这次从 5 折改到 10 折，分数有明显提高．

  折数设定和数据量相关，假设只有 1000 个实例，用 10 折交叉，仅有 100 个实例用来测试，可想而知，很多情况都测不到，结果不够稳定．如果有 40000 个实例，10 折测试数据也有 4000 个，子训练集增加了 4000，相对更合理．

  但也有相应的问题，就是数据集越大，训练时间越长，5 折变为 10 折，训练时间也会翻倍．

6. 总结

  对于海量数据，除了建立集群，Hadoop 以外，从特征到模型，能做的事情还很多．在数据多的情况下，无论是数据分析，去噪，筛选都需要自动做．我觉得还是多研究现有工具和自己写一些通用的工具吧．