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作為商業(yè)分析師，或多或少聽(tīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)。你每天都在用它的產(chǎn)品，比如"猜你喜歡"、"預(yù)估配送時(shí)間"、"智能客服"等都是機(jī)器學(xué)習(xí)的具體應(yīng)用。

今天我們就來(lái)聊聊最常用的三大類(lèi)算法，以及使用機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)的兩個(gè)關(guān)鍵注意事項(xiàng)。

不用擔(dān)心，我會(huì)用最接地氣的方式，讓你輕松理解這些概念。

一、三大類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)算法

1. 分類(lèi)算法：預(yù)測(cè)"是或否"

想象一下，你是音樂(lè)APP的產(chǎn)品經(jīng)理，每天面對(duì)海量的音樂(lè)數(shù)據(jù)，如何精準(zhǔn)預(yù)測(cè)用戶(hù)會(huì)喜歡哪些歌？

這就是一個(gè)典型的分類(lèi)問(wèn)題。

分類(lèi)算法就像一個(gè)"是非題"，它的答案永遠(yuǎn)是確定的選項(xiàng)，比如"會(huì)喜歡/不會(huì)喜歡"，"是/否"，"A/B/C"等。

最常用的分類(lèi)算法有：

• 決策樹(shù)：就像是玩20個(gè)問(wèn)題的游戲。比如：這首歌的風(fēng)格是民謠嗎？用戶(hù)最近聽(tīng)過(guò)這個(gè)歌手的歌嗎？用戶(hù)是否經(jīng)常在晚上聽(tīng)這類(lèi)音樂(lè)？通過(guò)一系列問(wèn)題，最終得出"用戶(hù)可能會(huì)喜歡這首歌"的結(jié)論。決策樹(shù)的優(yōu)勢(shì)在于可解釋性強(qiáng)，你可以清晰地看到每個(gè)決策的依據(jù)。

• 隨機(jī)森林：這個(gè)聽(tīng)起來(lái)很高大上，其實(shí)就是找100個(gè)人（100棵決策樹(shù)）一起決策，少數(shù)服從多數(shù)。每個(gè)決策樹(shù)都獨(dú)立判斷，互不干擾，最后投票決定。這樣做的好處是，能夠避免單個(gè)決策樹(shù)的偏見(jiàn)，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。就像在公司做決策，集思廣益總比一個(gè)人拍板要靠譜。

在商業(yè)分析中，分類(lèi)算法的應(yīng)用無(wú)處不在：

1. 預(yù)測(cè)用戶(hù)流失：通過(guò)分析用戶(hù)的使用頻率、最近登錄時(shí)間、消費(fèi)金額變化等特征，預(yù)測(cè)哪些用戶(hù)可能會(huì)流失。這樣我們就能提前對(duì)這些用戶(hù)進(jìn)行針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)挽留。

2. 欺詐檢測(cè)：在金融領(lǐng)域，通過(guò)分析交易時(shí)間、金額、頻率、地點(diǎn)等特征，判斷一筆交易是否可能是欺詐。

3. 商品推薦：結(jié)合用戶(hù)的歷史瀏覽、購(gòu)買(mǎi)記錄，以及商品的類(lèi)別、價(jià)格等信息，預(yù)測(cè)用戶(hù)是否會(huì)對(duì)某個(gè)商品感興趣。

舉個(gè)實(shí)際的例子：某電商平臺(tái)想預(yù)測(cè)用戶(hù)是否會(huì)在未來(lái)30天內(nèi)購(gòu)買(mǎi)某個(gè)商品。他們可能會(huì)考慮這些特征：

• 用戶(hù)最近30天的瀏覽次數(shù)

• 用戶(hù)是否將商品加入購(gòu)物車(chē)

• 用戶(hù)歷史購(gòu)買(mǎi)同類(lèi)商品的頻率

• 用戶(hù)的客單價(jià)水平

• 商品的折扣力度

• 商品的庫(kù)存狀態(tài)

• 用戶(hù)是否是會(huì)員

通過(guò)訓(xùn)練分類(lèi)模型，就能得到一個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果："該用戶(hù)有87%的概率會(huì)在未來(lái)30天內(nèi)購(gòu)買(mǎi)這個(gè)商品"。

2. 回歸算法：預(yù)測(cè)具體數(shù)值

如果說(shuō)分類(lèi)算法是選擇題，那回歸算法就是填空題。你在使用滴滴打車(chē)的時(shí)候，你叫車(chē)前，它就能估算出價(jià)格。這就是回歸算法在發(fā)揮作用?；貧w算法的特點(diǎn)是預(yù)測(cè)連續(xù)的數(shù)值，而不是離散的類(lèi)別。

常見(jiàn)的回歸算法包括：

• 線(xiàn)性回歸：這是最基礎(chǔ)的回歸算法，假設(shè)特征和預(yù)測(cè)值之間存在線(xiàn)性關(guān)系。想象你坐公交車(chē)，每公里2元，這就是最簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系。在實(shí)際應(yīng)用中，可能會(huì)考慮多個(gè)特征，比如預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)時(shí)，不僅要考慮面積（每平米單價(jià)），還要考慮地段、樓層、裝修等因素。

• GBDT（梯度提升決策樹(shù)）：這個(gè)名字聽(tīng)起來(lái)嚇人，但實(shí)際很好理解。就像打高爾夫，第一桿打偏了，第二桿調(diào)整一點(diǎn)，第三桿再調(diào)整一點(diǎn)，每次都在糾正之前的誤差，最終找到最好的路徑。GBDT在工業(yè)界非常受歡迎，因?yàn)樗茏詣?dòng)挖掘特征間的非線(xiàn)性關(guān)系，預(yù)測(cè)效果往往比線(xiàn)性回歸好得多。

商業(yè)分析中的應(yīng)用場(chǎng)景：

1. 銷(xiāo)量預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的商品銷(xiāo)量，這對(duì)于庫(kù)存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化至關(guān)重要。

2. 廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)：在投放廣告前，預(yù)估可能的點(diǎn)擊率，這直接關(guān)系到廣告位的定價(jià)和排序。

3. 客戶(hù)終身價(jià)值預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)一個(gè)客戶(hù)在未來(lái)可能貢獻(xiàn)的總收入，這對(duì)于制定差異化的客戶(hù)服務(wù)策略非常重要。

3. 聚類(lèi)算法：發(fā)現(xiàn)相似的群體

聚類(lèi)算法就像是一個(gè)優(yōu)秀的運(yùn)營(yíng)，能把相似的用戶(hù)分到一組。用戶(hù)運(yùn)營(yíng)就經(jīng)常用聚類(lèi)算法來(lái)發(fā)現(xiàn)不同的用戶(hù)群體，這樣就能精準(zhǔn)推送內(nèi)容了。與分類(lèi)算法不同，聚類(lèi)算法不需要預(yù)先知道分組的標(biāo)準(zhǔn)，它能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式。

兩個(gè)常用的聚類(lèi)算法：

• K-Means：就像給羊分圈，先定好要分幾個(gè)圈（K值），然后看哪只羊離哪個(gè)圈最近。這個(gè)過(guò)程會(huì)不斷重復(fù)，直到每只羊都找到最合適的圈。K-Means的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單高效，缺點(diǎn)是需要預(yù)先指定K值，而且對(duì)異常值比較敏感。

• DBSCAN：這個(gè)更智能，它會(huì)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)人群密集的地方，就像在音樂(lè)節(jié)上發(fā)現(xiàn)不同的粉絲團(tuán)。DBSCAN不需要預(yù)先指定分組數(shù)量，而是根據(jù)數(shù)據(jù)的密度自動(dòng)劃分，還能識(shí)別出異常點(diǎn)。缺點(diǎn)是對(duì)參數(shù)的設(shè)置比較敏感，需要一定的經(jīng)驗(yàn)。

關(guān)于各類(lèi)算法的特點(diǎn)，我總結(jié)了下面的表：

二、用好機(jī)器學(xué)習(xí)，這兩點(diǎn)你必須知道

1. 所有模型都是錯(cuò)的，但有些是有用的

“所有模型都是錯(cuò)的，但有些是有用的”。

這句話(huà)不是我說(shuō)的，是統(tǒng)計(jì)學(xué)家George Box說(shuō)的。它告訴我們：不要追求完美的模型，要追求有用的模型。在商業(yè)分析中，這一點(diǎn)尤其重要。

假設(shè)有一位學(xué)生為了準(zhǔn)備考試。

這個(gè)學(xué)生在復(fù)習(xí)時(shí)，只是簡(jiǎn)單地瀏覽了一下去年的考試內(nèi)容，既沒(méi)有記住題目，也沒(méi)有深入理解知識(shí)點(diǎn)。他既沒(méi)有對(duì)去年的題目產(chǎn)生深刻的理解，也沒(méi)有掌握應(yīng)對(duì)新題型的方法。

因此，當(dāng)他面對(duì)去年的試卷時(shí)，錯(cuò)的很多；而到了正式考試，他依然沒(méi)有足夠的知識(shí)來(lái)應(yīng)對(duì)這些新的問(wèn)題。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，這種情況就是欠擬合。

欠擬合的模型就像這個(gè)沒(méi)有深入學(xué)習(xí)的學(xué)生——模型過(guò)于簡(jiǎn)單，沒(méi)有足夠的能力去捕捉數(shù)據(jù)中的重要模式和規(guī)律，所以它在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上都表現(xiàn)不好。

如果他拿到了去年的考試卷子，并且把每一道題的答案都背得滾瓜爛熟。這種情況下，學(xué)生在做和去年的試卷一模一樣的題目時(shí)，可能表現(xiàn)得非常好，分?jǐn)?shù)很高。這就像模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)非常好一樣。

但是，到了正式考試時(shí)，考卷上的題目和去年的不完全一樣，雖然有些題型類(lèi)似，但題目細(xì)節(jié)發(fā)生了變化。由于學(xué)生只會(huì)死記硬背去年的答案，而沒(méi)有真正理解知識(shí)，他在新的考題上可能表現(xiàn)得很差。這個(gè)學(xué)生在應(yīng)對(duì)“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”（去年的試卷）時(shí)表現(xiàn)得很好，但在“測(cè)試數(shù)據(jù)”（正式考試卷）上卻失敗了。

這就是過(guò)擬合。過(guò)擬合是指模型過(guò)于專(zhuān)注于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的細(xì)節(jié)和噪聲，無(wú)法很好地應(yīng)對(duì)新數(shù)據(jù)。

過(guò)擬合和欠擬合的平衡是很微妙的，真正能用的模型既不能欠擬合也不能過(guò)擬合。

那么如果兩個(gè)模型效果差不多，怎么辦？這種情況要遵循一個(gè)原則：奧卡姆剃刀。

意思是，如果兩個(gè)模型效果差不多，那就選擇更簡(jiǎn)單的那個(gè)。這就像你背單詞，與其背一大堆近義詞，不如先把最常用的掌握好。在實(shí)際工作中，我們經(jīng)常會(huì)看到：

1. 簡(jiǎn)單的決策樹(shù)模型，可解釋性強(qiáng)，同事容易理解

2. 線(xiàn)性回歸雖然簡(jiǎn)單，但在很多場(chǎng)景下效果足夠好

3. 復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，可能會(huì)過(guò)擬合，導(dǎo)致線(xiàn)上效果不穩(wěn)定

2. 選對(duì)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，避免南轅北轍

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)就像是考試的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，選對(duì)了，才能評(píng)判模型的好壞。不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，關(guān)注的重點(diǎn)不同，使用的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)也應(yīng)該不同。

拿廣告點(diǎn)擊預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)，我們經(jīng)常用這些指標(biāo)：

• 準(zhǔn)確率（Precision）：預(yù)測(cè)點(diǎn)擊的廣告中，真正被點(diǎn)擊的比例

• 召回率（Recall）：所有被點(diǎn)擊的廣告中，被正確預(yù)測(cè)的比例

• F1分?jǐn)?shù)：準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，平衡兩者的取舍

選擇哪個(gè)指標(biāo)？要看你的目標(biāo)：

• 如果預(yù)算有限，追求精準(zhǔn)，就看準(zhǔn)確率

• 如果怕錯(cuò)過(guò)機(jī)會(huì)，寧可多投，就看召回率

• 如果兩者都想兼顧，可以看F1分?jǐn)?shù)

• 準(zhǔn)確率 = TP / (TP + FP)

• 召回率 = TP / (TP + FN)

• F1 = 2 * (準(zhǔn)確率 * 召回率) / (準(zhǔn)確率 + 召回率)

在實(shí)際工作中，選擇評(píng)估指標(biāo)時(shí)需要注意：

1. 考慮業(yè)務(wù)成本：有時(shí)候假正例和假負(fù)例的成本不一樣，比如在欺詐檢測(cè)中，把正常交易判斷為欺詐（假正例）的成本，可能遠(yuǎn)小于把欺詐交易判斷為正常（假負(fù)例）的成本

2. 數(shù)據(jù)不平衡：在用戶(hù)流失預(yù)測(cè)中，流失用戶(hù)往往是少數(shù)，這時(shí)候準(zhǔn)確率可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)，應(yīng)該更關(guān)注召回率

3. 綜合多個(gè)指標(biāo)：不要只看單個(gè)指標(biāo)，應(yīng)該綜合考慮多個(gè)指標(biāo)，全面評(píng)估模型性能

結(jié)語(yǔ)

現(xiàn)在一般商業(yè)分析師不太自己做機(jī)器學(xué)習(xí)的分析，而是交給算法工程師。

不過(guò)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，就像學(xué)開(kāi)車(chē)。你不需要知道發(fā)動(dòng)機(jī)的每個(gè)零件，但要知道什么時(shí)候該用什么檔位。作為商業(yè)分析師，你需要掌握這些基礎(chǔ)概念，就能遇到合適的問(wèn)題的時(shí)候，想起可以用機(jī)器學(xué)習(xí)解決這類(lèi)問(wèn)題。