影像是貓還是狗？情感是正還是負？貸還是不貸？這些問題，該如何使用合適的機器學習模型來解決呢？

問題

暑假後，又有一批研究生要開題了。這幾天陸續收到他們發來的研究計劃大綱。

其中好幾個，打算使用機器學習做分類。

但是，從他們的文字描述來看，不少人對機器學習進行分類的方法，還是一知半解。

考慮到之前分享機器學習處理分類問題的文章，往往針對具體的任務案例。似乎對分類問題的整體步驟與注意事項，還沒有詳細論述過。於是我決定寫這篇文章，幫他們梳理一下。

他們和你一樣，也是我專欄的讀者。

如果你對機器學習感興趣，並且實際遇到了分類任務，那我解答他們遇到的一些疑問，可能對於你同樣有用。

所以，我把這篇文章也分享給你。希望能有一些幫助。

監督

監督式機器學習任務很常見。主要模型，是分類與迴歸。

就分類問題而言，二元分類是典型應用。

例如決策輔助，你利用結構化資料，判定可否貸款給某個客戶；

例如情感分析，你需要通過一段文字，來區分情感的正負極性；

例如影像識別，你得識別出圖片是貓，還是狗。

今天我們們就先介紹一下，二元分類，這個最為簡單和常見的機器學習應用場景。

注意要做分類，你首先得有合適的資料。

什麼是合適的資料呢？

這得回到我們對機器學習的大類劃分。

分類任務，屬於監督式學習。

監督式學習的特點，是要有標記。

例如給你1000張貓的圖片，1000張狗的圖片，扔在一起，沒有打標記。這樣你是做不了分類的。

雖然你可以讓機器學習不同圖片的特徵，讓它把圖片區分開。

但是這叫做聚類，屬於非監督學習。

天知道，機器是根據什麼特徵把圖片分開的。

你想得到的結果，是貓放在一類，狗放在另一類。

但是機器抓取特徵的時候，也許更喜歡按照顏色區分。

結果白貓白狗放在了一個類別，黃貓黃狗放在了另一個類別。跟你想要的結果大相徑庭。

如果你對非監督學習感興趣，可以參考《如何用Python從海量文字抽取主題？》一文。

所以，要做分類，就必須有標記才行。

但是標記不是天上掉下來的。

大部分情況下，都是人打上去的。

標記

打標記（Labeling），是個專業化而繁複的勞動。

你可以自己打，可以找人幫忙，也可以利用眾包的力量。

例如亞馬遜的“土耳其機器人”（Amazon Mechanical Turk）專案。

別被名字唬住，這不是什麼人工智慧專案，而是普通人可以利用業餘時間賺外快的機會。

你可以幫別人做任務拿佣金。任務中很重要的一部分，就是人工分類，打標記。

因此如果你有原始資料，但是沒有標記，就可以把資料扔上去。

說明需求，花錢找人幫你標記。

類似的服務，國內也有很多。

建議找知名度比較高的平臺來做，這樣標記的質量會比較靠譜。

如果你還是在校學生，可能會覺得這樣的服務價格太貴，個人難以負擔。

沒關係。假如你的研究是有基金資助專案的一部分，可以正大光明地找導師申請資料採集費用。

但若你的研究屬於個人行為，就得另想辦法了。

不少學生選擇的辦法，是依靠團隊支援。

例如找低年級的研究生幫忙標記。

人家幫了忙，讓你發表了論文，順利畢業。你總得請大家吃一頓好吃的，是吧？

學習

有了標記以後，你就能夠實施監督學習，做分類了。

這裡我們順帶說一下，什麼叫做“機器學習”。

這個名字很時髦。

其實它做的事情，叫做“基於統計的資訊表徵”。

先說資訊表徵（representation）。

你的輸入，可能是結構化的資料，例如某個人的各項生理指標；可能是非結構化資料，例如文字、聲音甚至是影像，但是最終機器學習模型看到的東西，都是一系列的數字。

這些數字，以某種形式排布。

可能是零維的，叫做標量（scalar）；

可能是一維的，叫做向量（vector）；

可能是二維的，叫做矩陣（Matrice）；

可能是高維的，叫做張量（Tensor）。

但是，不論輸入的資料，究竟有多少維度，如果你的目標是做二元分類，那麼經過一個或簡單、或複雜的模型，最後的輸出，一定是個標量數字。

你的模型，會設定一個閾值。例如0.5。

超出這個數字的，被分類到一處。

反之，被分類到另一處。

任務完成。

那麼模型究竟在做什麼呢？

它的任務，就是把輸入的資料，表徵成最終的這個標量。

打個不恰當的比方，就如同高考。

每一個考生，其實都是獨特的。

每個人都有自己的家庭，自己的夢想，自己的經歷，自己的故事。

但是高考這個模型，不可能完整準確表徵上述全部細節。

它簡單地以考生們的試卷答題紙作為輸入，以一個最終的總成績作為輸出。

然後，劃定一個叫做錄取分數線的東西，作為閾值（判定標準）。

達到或超出了，錄取。

否則，不錄取。

這個分數，就是高考模型對每個考生的資訊表徵。

所謂分類模型的優劣，其實就是看模型是否真的達到了預期的分類效果。

什麼是好的分類效果？

大學想招收的人，錄取了（True Positive, TP）；

大學不想招收的人，沒被錄取（True Negative, TN）。

什麼是不好的分類效果？

大學想招收的人，沒能被錄取（False Negative, FN）；

大學不想招收的人，被錄取了（False Positive, FP）。

好的模型，需要盡力增大 TP 和 TN 的比例，降低 FN 和 FP 的比例。

評判的標準，視你的類別資料平衡而定。

資料平衡，例如1000張貓照片，1000張狗照片，可以使用 ROC AUC。

資料不平衡，例如有1000張貓的照片，卻只有100張狗的照片，可以使用 Precision 和 Recall ，或者二者相結合的 F1 score。

因為有這樣明確的評估標準，所以二元分類模型不能滿足於“分了類”，而需要向著“更好的分類結果”前進。

辦法就是利用統計結果，不斷改進模型的表徵方法。

所以，模型的引數需要不斷迭代。

恢復高考後的40年，高考的形式、科目、分值、大綱……包括加分政策等，一直都在變化。這也可以看作是一種模型的迭代。

“表徵”+“統計”+“迭代”，這基本上就是所謂的“學習”。

結構化

看到這裡，希望你的頭腦裡已經有了機器學習做二元分類問題的技術路線概貌。

下面我們們針對不同的資料型別，說說具體的操作形式和注意事項。

先說最簡單的結構化資料。

例如《貸還是不貸：如何用Python和機器學習幫你決策？》一文中，我們見到過的客戶資訊。

處理這樣的資料，你首先需要關注資料的規模。

如果資料量大，你可以使用複雜的模型。

如果資料量小，你就得使用簡單的模型。

為什麼呢？

因為越複雜的模型，表徵的資訊就越多。

表徵的資訊多，未必是好事。

因為你抓住的，既有可能是訊號，也有可能是噪聲。

如果表徵資訊多，可是學習過的資料不多，它可能就會對不該記住的資訊，形成記憶。

在機器學習領域，這是最恐怖的結果——過擬合（overfitting）。

翻譯成人話，就是見過的資料，分類效果極好；沒見過的資料，表現很糟糕。

舉一個我自己的例子。

我上學前班後沒多久，我媽就被請了家長。

因為我漢語拼音默寫，得了0分。

老師嘴上說，是懷疑我不認真完成功課；心裡想的，八成是這孩子智商餘額不足。

其實我挺努力的。

每天老師讓回家默寫的內容，都默了。

但是我默寫的時候，是嚴格按照“a o e i u ……”的順序默的。

因為每天都這樣默寫，所以我記住的東西，不是每個讀音對應的符號，而是它們出現的順序。

結果上課的時候，老師是這樣唸的“a b c d e ……”

我毫無懸念沒跟下來。

我的悲劇，源於自己的心智模型，實際上只反覆學習了一條資料“a o e i u ……”。每天重複，導致過擬合，符號出現在順序中，才能辨識和記憶。

因此，見到了新的組合方式，就無能為力了。

看，過擬合很糟糕吧。

確定了模型的複雜度以後，你依然需要根據特徵多少，選擇合適的分類模型。

上圖來自於 Scikit-learn ，我擷取了其中“分類”模型部分，你可以做參考。

注意模型的效果，實際上是有等級劃分的。

例如根據 Kaggle 資料科學競賽多年的實踐結果來看，Gradient Boosting Machine 優於隨機森林，隨機森林優於決策樹。

這麼比有些不厚道，因為三者的出現，也是有時間順序的。

讓爺爺跟孫子一起賽跑，公平性有待商榷。

因此，你不宜在論文中，將不同的分類模型，分別調包跑一遍，然後來個橫向對比大測評。

許多情況下，這是沒有意義的。

雖然顯得工作量很大。

但假如你發現在你自己的資料集上面，決策樹的效果就是明顯優於 Gradient Boosting Machine ，那你倒是很有必要通過論文做出彙報。

儘管大部分審稿人都會認為，一定是你算錯了。

另一個需要注意的事項，是特徵工程（feature engineering）。

什麼叫特徵工程呢？

就是手動挑選特徵，或者對特徵（組合）進行轉化。

例如《如何用Python和深度神經網路鎖定即將流失的客戶？》一文中，我們就對特徵進行了甄別。其中三列資料，我們直接剔除掉了：

• RowNumber：行號，這個肯定沒用，刪除
• CustomerID：使用者編號，這個是順序發放的，刪除
• Surname：使用者姓名，對流失沒有影響，刪除

正式學習之前，你需要把手頭掌握的全部資料分成3類：

• 訓練集
• 驗證集
• 測試集

我在給期刊審稿的時候，發現許多使用機器學習模型的作者，無論中外，都似乎不能精確理解這些集合的用途。

訓練集讓你的模型學習，如何利用當前的超引數（例如神經網路的層數、每一層的神經元個數等）組合，儘可能把表徵擬合標記結果。

就像那個笑話說的一樣：

Machine Learning in a Nutshell:

Interviewer: what`s you biggest strength?

Me: I`m a quick learner.

Interviewer: What`s 11*11?

Me: 65.

Interviewer: Not even close. It`s 121.

Me: It`s 121.

而驗證集的存在，就是為了讓你對比不同的超引數選擇，哪一組更適合當前任務。它必須用訓練集沒有用過的資料。

驗證集幫你選擇了合適的超引數後，它的歷史任務也就結束了。

這時候，你可以把訓練集、驗證集合並在一起，用最終確定的超引數組合進行訓練，獲得最優模型。

這個模型表現怎麼樣？

你當然需要其他的資料來評判。這就是為什麼你還要劃分出另外的測試集。

影像

François Chollet 在自己的書中舉過一個例子，我覺得很有啟發，一併分享給你。

假如你看到了這樣的原始資料：

你該怎麼做分類？

有的同學一看是影像，立刻決定，上卷積神經網路！

別忙，想想看，真的需要“直接上大錘”嗎？

別的不說，那一圈的刻度，就對我們的模型毫無意義。

你可以利用特徵工程，將其表達為這樣的座標點：

你看，這樣處理之後，你立刻就擁有了結構化資料。

注意這個轉換過程，並不需要人工完成，完全可以自動化。

但是舉一反三的你，估計已經想到了“更好的”解決方案：

對，這樣一來，表達鐘錶時間的資料，就從原先的4個數字，變成了只需要2個。

一個本來需要用複雜模型解決的問題，就是因為簡單的特徵工程轉化，複雜度和難度顯著下降。

其實，曾經人們進行圖片分類，全都得用特徵工程的方法。

那個時候，圖片分類問題極其繁瑣、成本很高，而且效果還不理想。

手動提取的特徵，也往往不具備良好的可擴充套件性和可遷移性。

於是，深度卷積神經網路就登場了。

如果你的圖片資料量足夠多的話，你就可以採用“端到端”的學習方式。

所謂“端到端”，是指不進行任何的特徵工程，構造一個規模合適的神經網路模型，扔圖片進去就可以了。

但是，現實往往是殘酷的。

你最需要了解的，是圖片不夠多的時候，怎麼辦。

這時候，很容易出現過擬合。

因為深度神經網路，屬於典型的複雜模型。

這個時候，可以嘗試以下幾個不同的方法：

首先，如果有可能，蒐集更多的帶標註圖片。這是最簡單的辦法，如果成本可以接受，你應該優先採用。

其次，使用資料增強（Data Augmentation）。名字聽起來很強大，其實無非是把原始的資料進行映象、剪裁、旋轉、扭曲等處理。這樣“新的”圖片與老圖片的標註肯定還是一樣的。但是圖片內容發生的變化，可以有效防止模型記住過多噪聲。

第三，使用遷移學習。

所謂遷移學習，就是利用別人訓練好的模型，保留其中從輸入開始的大多數層次（凍結保留其層次數量、神經元數量等網路結構，以及權重數值），只把最後的幾層敲掉，換上自己的幾層神經網路，對小規模資料做訓練。

上圖同樣來自於 François Chollet 的著作。

這種做法，用時少，成本低，效果還特別好。如果重新訓練，圖片數少，就很容易過擬合。但是用了遷移學習，過擬合的可能性就大大降低。

其原理其實很容易理解。

卷積神經網路的層次，越是靠近輸入位置，表達的特徵就越是細節；越到後面，就越巨集觀。

識別貓和狗，要從形狀邊緣開始；識別哆啦a夢和瓦力，也一樣要從形狀邊緣開始。因此模型的底層，可以被拿來使用。

你訓練的，只是最後幾層表徵方式。結構簡單，當然也就不需要這麼多資料了。

第四，引入 Dropout, Regularization 和 Early Stopping 等常規方法。注意這些方法不僅適用於影像資料。

以 Dropout 為例。假如一個模型因為複雜，所以記住了很多噪聲，那麼訓練的時候，每次都隨機將一定比例的神經元“扔掉”（設定權重為0），那麼模型的複雜度降低。而且因為隨機，又比降低層數與神經元個數的固化模型適用性更高。

文字

前面說過了，機器不認得文字，只認得數字。

所以，要對文字做二元分類，你需要把文字轉換成為數字。

這個過程，叫做向量化。

向量化的方式，有好幾種。大致上可以分成兩類：

第一類，是無意義轉換。也就是轉換的數字，只是個編號而已，本身並不攜帶其他語義資訊。

這一類問題，我們在《如何用Python和機器學習訓練中文文字情感分類模型？》中，已經非常詳細地介紹過了。

你需要做的，包括分詞（如果是中文）、向量化、去除停用詞，然後丟進一個分類模型（例如樸素貝葉斯，或者神經網路），直接獲取結果，加以評估。

但是，這個過程，顯然有大量的語義和順序資訊被丟棄了。

第二類，是有意義轉換。這時候，每個語言單元（例如單詞）轉換出來的數字，往往是個高維向量。

這個向量，你可以自己通過訓練來產生。

但是這種訓練，需要對海量語料進行建模。

建模的過程，成本很高，佔用龐大儲存空間，運算量極大。

因此更常見的做法，是使用別人通過大規模語料訓練後的結果。也就是我們曾經介紹過的詞嵌入預訓練模型。

具體內容，請參見《如何用Python處理自然語言？（Spacy與Word Embedding）》和《如何用 Python 和 gensim 呼叫中文詞嵌入預訓練模型？》。

注意如果你有多個預訓練模型可以選擇，那麼儘量選擇與你要解決任務的文字更為接近的那種。

畢竟預訓練模型來自於統計結果。兩種差別很大的語料，詞語在上下文中的含義也會有顯著差異，導致語義的刻畫不夠準確。

如果你需要在分類的過程中，同時考慮語義和語言單元順序等資訊，那麼你可以這樣做：

第一步，利用詞嵌入預訓練模型，把你的輸入語句轉化為張量，這解決了詞語的語義問題；

第二步，採用一維卷積神經網路（Conv1D）模型，或者迴圈神經網路模型（例如 LSTM），構造分類器。

注意這一步中，雖然兩種不同的神經網路結構，都可以應用。但是一般而言，處理二元分類問題，前者（卷積神經網路）表現更好。

因為卷積神經網路實際上已經充分考慮了詞語的順序問題；而迴圈神經網路用在此處，有些“大炮轟蚊子”。很容易發生過擬合，導致模型效果下降。

實施

如果你瞭解二元分類問題的整體流程，並且做好了模型的選擇，那麼實際的機器學習過程，是很簡單的。

對於大部分的普通機器學習問題，你都可以用 Scikit-learn 來呼叫模型。

注意其實每一個模型，都有引數設定的需要。但是對於很多問題來說，預設初始引數，就能帶來很不錯的執行結果。

Scikit-learn 雖好，可惜一直不能很好支援深度學習任務。

因而不論是影像還是文字分類問題，你都需要挑選一個好用的深度學習框架。

注意，目前主流的深度學習框架，很難說有好壞之分。

畢竟，在深度學習領域如此動盪激烈的競爭環境中，“壞”框架（例如功能不完善、效能低下）會很快被淘汰出局。

然而，從易用性上來說，框架之間確實有很大區別。

易用到了一種極致，便是蘋果的 Turi Create 。

從《如何用Python和深度神經網路識別影像？》和《如何用Python和深度神經網路尋找近似圖片？》這兩篇文章中，你應該有體會，Turi Create 在影像識別和相似度查詢問題上，已經易用到你自己都不知道究竟發生了什麼，任務就解決了。

但是，如果你需要對於神經網路的結構進行深度設定，那麼 Turi Create 就顯得不大夠用了。

畢竟，其開發的目標，是給蘋果移動裝置開發者賦能，讓他們更好地使用深度學習技術。

對於更通用的科研和實踐深度學習任務，我推薦你用 Keras 。

它已經可以把 Theano, Tensorflow 和 CNTK 作為後端。

對比上面那張深度學習框架全家福，你應該看到，Keras 覆蓋了 Google 和 微軟自家框架，幾乎佔領了深度學習框架界的半壁江山。

照這勢頭髮展下去，一統江湖也說不定哦。

為什麼 Keras 那麼厲害？

因為簡單易學。

簡單易學到，顯著拉低了深度學習的門檻。

就連 Tensorflow 的主力開發人員 Josh Gordon，也已經認為你根本沒必要去學習曾經的 Tensorflow 繁複語法了。

直接學 Keras ，用它完成任務，結束。

另外，使用深度學習，你可能需要 GPU 硬體裝置的支援。這東西比較貴。建議你採用租用的方式。

《如何用雲端 GPU 為你的 Python 深度學習加速？》提到的 FloydHub，租賃一個小時，大概需要1美元左右。註冊賬號就贈送你2個小時；

至於《如何免費雲端執行Python深度學習框架？》中提到的 Google Colab ，就更慷慨了——到目前為止，一直是免費試用。

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如果你對資料科學感興趣，不妨閱讀我的系列教程索引貼《如何高效入門資料科學？》，裡面還有更多的有趣問題及解法。