最近深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)方面取得的突破表明，頂級算法和復(fù)雜的結(jié)構(gòu)可以將類人的能力傳授給執(zhí)行特定任務(wù)的機器。但我們也會發(fā)現(xiàn)，大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對深度學(xué)習(xí)模型的成功起著至關(guān)重要的作用。就拿Resnet來說，這種圖像分類結(jié)構(gòu)在2015年的ILSVRC分類競賽中獲得了第一名，比先前的技術(shù)水平提高了約50%。

圖1：近年來ILSVRC的頂級模型表現(xiàn)

Resnet不僅具有非常復(fù)雜艱深的結(jié)構(gòu)，而且還有足夠多的數(shù)據(jù)。不同的算法其性能可能是相同的，這個問題已經(jīng)在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界得到了很好的證實。

但需要注意的是，大數(shù)據(jù)應(yīng)該是有意義的信息，而不是雜亂無章的，這樣，模型才能從中學(xué)習(xí)。這也是谷歌、Facebook、亞馬遜、Twitter、百度等公司在人工智能研究和產(chǎn)品開發(fā)領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位的主要原因之一。

雖然與深度學(xué)習(xí)相比，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)會需要更少的數(shù)據(jù)，但即使是大規(guī)模的數(shù)據(jù)量，也會以類似的方式影響模型性能。下圖清楚地描述了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的性能如何隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的提高而提高。

圖2：數(shù)據(jù)量與模型性能的函數(shù)關(guān)系

為什么我們需要機器學(xué)習(xí)?

圖3：彈丸運動公式

讓我們用一個例子來回答這個問題。假設(shè)我們有一個速度為v，按一定角度θ投擲出去的球，我們想要算出球能拋多遠。根據(jù)高中物理知識，我們知道球做一個拋物線運動，我們可以使用圖中所示的公式算出距離。

上述公式可被視為任務(wù)的模型或表示，公式中涉及的各種術(shù)語可被視為重要特征，即v、θ和g(重力加速度)。在上述模型下，我們的特征很少，我們可以很好地理解它們對我們?nèi)蝿?wù)的影響。因此，我們能夠提出一個好的數(shù)學(xué)模型。讓我們考慮一下另一種情況：我們希望在2018年12月30日預(yù)測蘋果公司的股價。在這個任務(wù)中，我們無法完全了解各種因素是如何影響股票價格的。

在缺乏真實模型的情況下，我們利用歷史股價和標普500指數(shù)、其他股票價格、市場情緒等多種特征，利用機器學(xué)習(xí)算法來找出它們潛在的關(guān)系。這就是一個例子，即在某些情況下，人類很難掌握大量特征之間的復(fù)雜關(guān)系，但是機器可以通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)輕松地捕捉到它。

另一個同樣復(fù)雜的任務(wù)是：將電子郵件標記為垃圾郵件。作為一個人，我們可能要想許多規(guī)則和啟式的方法，但它們很難編寫、維護。而另一方面，機器學(xué)習(xí)算法可以很容易地獲得這些關(guān)系，還可以做得更好，并且更容易維護和擴展。既然我們不需要清晰地制定這些規(guī)則，而數(shù)據(jù)可以幫助我們獲得這些關(guān)系，可以說機器學(xué)習(xí)已經(jīng)徹底改變了不同的領(lǐng)域和行業(yè)。

大數(shù)據(jù)集是怎樣幫助構(gòu)建更好的機器學(xué)習(xí)模型的?

在我們開始討論大規(guī)模數(shù)據(jù)是如何提高模型性能之前，我們需要了解偏差(Bias)和方差(Variance)。

偏差：讓我們來看這樣一個數(shù)據(jù)集：它的因變量和自變量之間是二次方關(guān)系。然而，我們不知道他們真實的關(guān)系，只能稱它們近似為線性關(guān)系。在這種情況下，我們將會發(fā)現(xiàn)我們的預(yù)測與實際數(shù)據(jù)之間的明顯的差異。觀測值和預(yù)測值之間的這種差異稱為偏差。這種模型，我們會說它功能小，欠擬合。

方差：在同一個例子中，如果我們將關(guān)系近似為三次方或任何更高階，就會出現(xiàn)一個高方差的情況。方差能夠反映訓(xùn)練集與測試集的性能差異。高方差的主要問題是：模型能很好地擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但在訓(xùn)練外數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)得不好。這是驗證確認測試集在模型構(gòu)建過程中非常重要的一個主要原因。

圖4：偏差 vs方差

我們通常希望將偏差和方差最小化。即建立一個模型，它不僅能很好地適用訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而且能很好地概括測試/驗證數(shù)據(jù)。實現(xiàn)這一點有很多方法，但使用更多數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練是實現(xiàn)這一點的好途徑之一。我們可以通過下圖了解這一點：

圖5：大數(shù)據(jù)產(chǎn)生了更好的泛化

假設(shè)我們有一個類似于正弦分布的數(shù)據(jù)。圖(5a)描述了多個模型在擬合數(shù)據(jù)點方面同樣良好。這些模型中有很多都過擬合，并且在整個數(shù)據(jù)集上產(chǎn)出不是很好。當我們增加數(shù)據(jù)時，從圖(5b)可以看出可以容納數(shù)據(jù)的模型數(shù)量減少。隨著我們進一步增加數(shù)據(jù)點的數(shù)量，我們成功地捕獲了數(shù)據(jù)的真實分布，如圖(5C)所示。這個例子幫助我們清楚地了解數(shù)據(jù)數(shù)量是如何幫助模型揭示真實關(guān)系的。接下來，我們將嘗試了解一些機器學(xué)習(xí)算法的這種現(xiàn)象，并找出模型參數(shù)是如何受到數(shù)據(jù)大小影響的。

線性回歸：在線性回歸中，我們假設(shè)預(yù)測變量(特征)和因變量(目標)之間存在線性關(guān)系，關(guān)系式如下：

其中y是因變量，x(i)是自變量。β(i)為真實系數(shù)，?為模型未解釋的誤差。對于單變量情況，基于觀測數(shù)據(jù)的預(yù)測系數(shù)如下：

上述公式給出了斜率和截距的估測點，但這些估值總是存在一些不確定性，這些不確定性可由方差方程量化：

因此，隨著數(shù)據(jù)數(shù)量的增加，分母會變大，就是我們估測點的方差變小。因此，我們的模型對潛在關(guān)系會更加自信，并能給出穩(wěn)定的系數(shù)估計。通過以下代碼，我們可以看到上述現(xiàn)象的實際作用：

圖6：在線性回歸中增加數(shù)據(jù)量對估測點位置估測的提升

我們模擬了一個線性回歸模型，其斜率(b)=5，截距(a)=10。從圖6(a)(數(shù)據(jù)量小)到圖6(b)(數(shù)據(jù)量大)，我們建立了一個衰退模型，此時我們可以清楚地看到斜率和截距之間的區(qū)別。在圖6(a)中，模型的斜率為4.65，截距為8.2，而圖6(b)中模型的斜率為5.1，截距為10.2相比，可以明顯看出，圖6(b)更接近真實值。

k近鄰(k-NN)：k-NN是一種用于回歸和分類里最簡單但功能強大的算法。k-NN不需要任何特定的訓(xùn)練階段，顧名思義，預(yù)測是基于k-最近鄰到測試點。由于k-NN是非參數(shù)模型，模型性能取決于數(shù)據(jù)的分布。在下面的例子中，我們正在研究iris數(shù)據(jù)集，以了解數(shù)據(jù)點的數(shù)量如何影響k-NN表現(xiàn)。為了更好表現(xiàn)結(jié)果，我們只考慮了這組數(shù)據(jù)的四個特性中的兩個：萼片長度和萼片寬度。

圖7：KNN中預(yù)測類隨數(shù)據(jù)大小的變化

后面的實驗中我們隨機從分類1中選取一個點作為試驗數(shù)據(jù)(用紅色星星表示)，同時假設(shè)k=3并用多數(shù)投票方式來預(yù)測試驗數(shù)據(jù)的分類。圖7(a)是用了少量數(shù)據(jù)做的試驗，我們發(fā)現(xiàn)這個模型把試驗點錯誤分在分類2中。當數(shù)據(jù)點越來越多，模型會把數(shù)據(jù)點正確預(yù)測到分類1中。從上面圖中我們可以知道，KNN與數(shù)據(jù)質(zhì)量成正相關(guān)，數(shù)據(jù)越多可以讓模型更一致、更精確。

決策樹算法：與線性回歸和KNN類似，也受數(shù)據(jù)數(shù)量的影響。

圖8：根據(jù)數(shù)據(jù)的大小形成不同的樹狀結(jié)構(gòu)

決策樹也是一種非參數(shù)模型，它試圖最好地擬合數(shù)據(jù)的底層分布。拆分是對特性值執(zhí)行的，目的是在子級創(chuàng)建不同的類。由于模型試圖最好地擬合可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)的數(shù)量直接決定了分割級別和最終類。從上面的圖中我們可以清楚的看到，數(shù)據(jù)集的大小對分割點和最終的類預(yù)測有很大的影響。更多的數(shù)據(jù)有助于找到好分割點，避免過度擬合。

如何解決數(shù)據(jù)量少的問題?

圖9：數(shù)據(jù)量少的基本含義和解決它的可能方法和技術(shù)

上圖試圖捕捉處理小數(shù)據(jù)集時所面臨的核心問題，以及解決這些問題的可能方法和技術(shù)。在本部分中，我們將只關(guān)注傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)中使用的技術(shù)。

改變損失函數(shù)：對于分類問題，我們經(jīng)常使用交叉熵損失，很少使用平均絕對誤差或平均平方誤差來訓(xùn)練和優(yōu)化我們的模型。在數(shù)據(jù)不平衡的情況下，由于模型對最終損失值的影響較大，使得模型更加偏向于多數(shù)類，使得我們的模型變得不那么有用。

在這種情況下，我們可以對不同類對應(yīng)的損失增加權(quán)重，以平衡這種數(shù)據(jù)偏差。例如，如果我們有兩個按比例4:1計算數(shù)據(jù)的類，我們可以將比例1:4的權(quán)重應(yīng)用到損失函數(shù)計算中，使數(shù)據(jù)平衡。這種技術(shù)可以幫助我們輕松地緩解不平衡數(shù)據(jù)的問題，并改進跨不同類的模型泛化。我們可以很容易地找到R和Python中的庫，它們可以幫助在損失計算和優(yōu)化過程中為類分配權(quán)重。Scikit-learn有一個方便的實用函數(shù)來計算基于類頻率的權(quán)重:

我們可以用class_weight=‘balanced’來代替上面的計算量，并且與class_weights計算結(jié)果一樣。我們同樣可以依據(jù)我們的需求來定義分類權(quán)重。

異常/變更檢測：在欺詐或機器故障等高度不平衡的數(shù)據(jù)集的情況下，是否可以將這些例子視為異常值得思考。如果給定的問題滿足異常判據(jù)，我們可以使用OneClassSVM、聚類方法或高斯異常檢測方法等模型。這些技術(shù)要求我們改變思維方式，將次要類視為異常類，這可能幫助我們找到分離和分類的新方法。變化檢測類似于異常檢測，只是我們尋找的是變化或差異，而不是異常。這些可能是根據(jù)使用模式或銀行事務(wù)觀察到的用戶行為的變化。

圖10：過采和欠采樣的情況

上采樣還是下采樣：由于不平衡的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是以不同的權(quán)重懲罰多數(shù)類，所以解決這個問題的一個方法是使數(shù)據(jù)平衡。這可以通過增加少數(shù)類的頻率或通過隨機或集群抽樣技術(shù)減少多數(shù)類的頻率來實現(xiàn)。過度抽樣與欠抽樣以及隨機抽樣與集群抽樣的選擇取決于業(yè)務(wù)上下文和數(shù)據(jù)大小。一般來說，當總體數(shù)據(jù)大小較小時，上采樣是選的，而當我們有大量數(shù)據(jù)時，下采樣是有用的。類似地，隨機抽樣和聚集抽樣是由數(shù)據(jù)分布的好壞決定的。

生成合成數(shù)據(jù)：盡管上采樣或下采樣有助于使數(shù)據(jù)平衡，但是重復(fù)的數(shù)據(jù)增加了過度擬合的機會。解決此問題的另一種方法是在少數(shù)類數(shù)據(jù)的幫助下生成合成數(shù)據(jù)。合成少數(shù)過采樣技術(shù)(SMOTE)和改進過采樣技術(shù)是產(chǎn)生合成數(shù)據(jù)的兩種技術(shù)。簡單地說，合成少數(shù)過采樣技術(shù)接受少數(shù)類數(shù)據(jù)點并創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)點，這些數(shù)據(jù)點位于由直線連接的任意兩個最近的數(shù)據(jù)點之間。為此，該算法計算特征

圖11：基于K=3,合成少數(shù)過采樣技術(shù)過程

M-SMOTE是一個改進版的SMOTE，它考慮了數(shù)據(jù)中少數(shù)分類的底層分布。該算法將少數(shù)類的樣本分為安全/安全樣本、邊界樣本和潛在噪聲樣本三大類。這是通過計算少數(shù)類樣本與訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本之間的距離來實現(xiàn)的。與SMOTE不同的是，該算法從k個最近鄰中隨機選擇一個數(shù)據(jù)點作為安全樣本，從邊界樣本中選擇最近鄰，對潛在噪聲不做任何處理。

文章標題：打破機器學(xué)習(xí)中的小數(shù)據(jù)集詛咒
標題URL：http://m.newbst.com/news46/103396.html

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