評(píng)價(jià)一個(gè)算法的好壞，我認(rèn)為關(guān)鍵是看能不能解決問(wèn)題。如果算法能很好地解決實(shí)際的問(wèn)題，那么我認(rèn)為就是好算法。 比如預(yù)測(cè)的算法，關(guān)鍵是看預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，即預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的接近程度，而不是看算法本身的評(píng)分高低。

在《 如何用人工智能預(yù)測(cè)雙 11 的交易額 》這篇文章中，利用線性回歸算法，我預(yù)測(cè) 2019 年雙 11 交易額為 2471 億元，而阿里官方公布的實(shí)際交易額是 2684 億元，預(yù)測(cè)值比實(shí)際值少 7.9%，對(duì)這個(gè)結(jié)果，我覺(jué)得準(zhǔn)確率不夠高。反思預(yù)測(cè)的過(guò)程，我認(rèn)為可以從以下幾個(gè)方面來(lái)進(jìn)行改進(jìn)。

1. 樣本

為了簡(jiǎn)化算法模型，我舍棄掉了前幾年相對(duì)較小的數(shù)據(jù)，只保留了最近 5 年的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)量本身就比較少的情況下，我仍然遵循簡(jiǎn)單原則，這無(wú)形中就加大了算法不穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)，出現(xiàn)了欠擬合的問(wèn)題。

盡管算法的評(píng)分很高，但是評(píng)分高并不代表算法就好。所以，樣本的選擇非常重要，不能單純地追求算法的評(píng)分高，而忽略樣本的質(zhì)量。

2. 算法

如果保留所有樣本，那么顯然數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的規(guī)律并不是線性的，用多項(xiàng)式回歸算法應(yīng)該是個(gè)更好的選擇。

假如用三次多項(xiàng)式回歸算法進(jìn)行預(yù)測(cè)，那么算法代碼如下：

# 導(dǎo)入所需的庫(kù) 
import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.linear_model import LinearRegression 
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 
from sklearn.pipeline import Pipeline 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
 
# 內(nèi)嵌畫(huà)圖 
%matplotlib inline 
 
# 設(shè)置正常顯示中文標(biāo)簽 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
 
# 讀取數(shù)據(jù)，在林驥的公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)「1111」 
df = pd.read_excel('./data/1111.xlsx') 
 
# x 年份 
x = np.array(df.iloc[:, 0]).reshape(-1, 1) 
 
# y 交易額 
y = np.array(df.iloc[:, 1]) 
 
# z 預(yù)測(cè)的年份 
z = [[2019]] 
 
# 用管道的方式調(diào)用多項(xiàng)式回歸算法 
poly_reg = Pipeline([ 
 ('ploy', PolynomialFeatures(degree=3)), 
 ('std_scaler', StandardScaler()), 
 ('lin_reg', LinearRegression()) 
]) 
poly_reg.fit(x, y) 
 
# 用算法進(jìn)行預(yù)測(cè) 
predict = poly_reg.predict(z) 
 
# 輸出預(yù)測(cè)結(jié)果 
print('預(yù)測(cè) 2019 年雙 11 的交易額是', str(round(predict[0],0)), '億元。') 
print('線性回歸算法的評(píng)分：', poly_reg.score(x, y)) 

預(yù)測(cè) 2019 年雙 11 的交易額是 2689.0 億元。

線性回歸算法的評(píng)分：0.99939752363314

下面是用 matplotlib 畫(huà)圖的代碼：

# 將數(shù)據(jù)可視化，設(shè)置圖像大小 
fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) 
ax = fig.add_subplot(111) 
 
# 繪制散點(diǎn)圖 
ax.scatter(x, y, color='#0085c3', s=100) 
ax.scatter(z, predict, color='#dc5034', marker='*', s=260) 
 
# 設(shè)置標(biāo)簽等 
plt.xlabel('年份', fontsize=20) 
plt.ylabel('雙 11 交易額', fontsize=20) 
plt.tick_params(labelsize=20) 
 
# 繪制預(yù)測(cè)的直線 
x2 = np.concatenate([x, z]) 
y2 = poly_reg.predict(x2) 
plt.plot(x2, y2, '-', c='#7ab800') 
plt.title('用多項(xiàng)式回歸預(yù)測(cè)雙 11 的交易額', fontsize=26) 
plt.show() 

這近乎好地?cái)M合了 2009 年以來(lái)十一年的數(shù)據(jù)，因此不禁讓人懷疑，阿里的數(shù)據(jù)是不是過(guò)于好?

3. 優(yōu)化

按照一般的機(jī)器學(xué)習(xí)算法流程，應(yīng)該把數(shù)據(jù)拆分為兩部分，分別稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集。從 2009 年到 2018 年，雙 11 的交易額總共才 10 個(gè)數(shù)據(jù)，我在預(yù)測(cè)的時(shí)候還舍棄了前 5 個(gè)數(shù)據(jù)，最后只剩下 5 個(gè)數(shù)據(jù)，我以為再拆分就沒(méi)有必要了。 但機(jī)器學(xué)習(xí)算法的表現(xiàn)好壞，有一個(gè)關(guān)鍵因素，就是要有足夠多的數(shù)據(jù)量。

另外，應(yīng)該適當(dāng)?shù)厥褂镁W(wǎng)格搜索法，優(yōu)化算法的參數(shù)，必要時(shí)還要與交叉驗(yàn)證法相結(jié)合，進(jìn)行算法評(píng)估，從而提高算法的可信度和準(zhǔn)確率。 除了算法的準(zhǔn)確率，還可以使用其他的方法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，比如：召回率、F1 分?jǐn)?shù)、ROC、AUC、MSE、RMSE、MAE 等等 。

現(xiàn)實(shí)世界是錯(cuò)綜復(fù)雜的，很難用一個(gè)算法就解決問(wèn)題，往往需要經(jīng)過(guò)很多次的嘗試，才可能找到基本符合的模型。需要注意的是，多項(xiàng)式回歸的指數(shù)不宜過(guò)高，否則算法太復(fù)雜，很可能出現(xiàn)“過(guò)擬合”的現(xiàn)象，從而泛化能力比較差，也就是說(shuō)，對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集能夠很好地?cái)M合，但是對(duì)于測(cè)試數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)誤差比較大。模型復(fù)雜度與預(yù)測(cè)誤差的大致關(guān)系如下圖所示：

小結(jié)

本文是我在用線性回歸算法預(yù)測(cè)雙 11 的交易額之后，做的一次復(fù)盤(pán)，總結(jié)了改進(jìn)的思路，學(xué)習(xí)優(yōu)化的方法。

學(xué)以致用，是我學(xué)習(xí)的基本原則。如果害怕出錯(cuò)，不去勇于實(shí)踐，學(xué)習(xí)再多算法有什么用?這就如同我們不能指望不下水就學(xué)會(huì)游泳一樣。

當(dāng)前題目：如何評(píng)價(jià)算法的好壞？
鏈接分享：http://aaarwkj.com/news/97618.html

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