机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵

机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵插图1

💡 作者:韩信子@ShowMeAI
📘 机器学习实战系列: http://www.showmeai.tech/tutorials/41
📘 本文地址http://www.showmeai.tech/article-detail/287
📢 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处
📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容

机器学习与流水线(pipeline)简介

我们知道机器学习应用过程包含很多步骤,如图所示『标准机器学习应用流程』,有数据预处理、特征工程、模型训练、模型迭代优化、部署预估等环节。

机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵插图2

在简单分析与建模时,可以对每个板块进行单独的构建和应用。但在企业级应用中,我们更希望机器学习项目中的不同环节有序地构建成工作流(pipeline),这样不同流程步骤更易于理解、可重现、也可以防止数据泄漏等问题。

常用的机器学习建模工具,比如 Scikit-Learn,它的高级功能就覆盖了 pipeline,包含转换器、模型和其他模块等。

机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵插图3

关于 Scikit-Learn 的应用方法可以参考ShowMeAI 📘机器学习实战教程 中的文章 📘SKLearn最全应用指南,也可以前往 Scikit-Learn 速查表 获取高密度的知识点清单。

但是,SKLearn 的简易用法下,如果我们把外部工具库,比如处理数据样本不均衡的 imblearn合并到 pipeline 中,却可能出现不兼容问题,比如有如下报错:

TypeError: All intermediate steps should be transformers and implement fit and transform or be the string ‘passthrough’ ‘SMOTE()’ (type ) doesn’t

本文以『客户流失』为例,讲解如何构建 SKLearn 流水线,具体地说包含:

  • 构建一个流水线(pipeline) ,会覆盖到 Scikit-Learn、 imblearn 和 feature-engine 工具的应用
  • 在编码步骤(例如 one-hot 编码)之后提取特征
  • 构建特征重要度图

最终解决方案如下图所示:在一个管道中组合来自不同包的多个模块。

机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵插图4

我们下面的方案流程,覆盖了上述的不同环节:

  • 步骤 ①:数据预处理:数据清洗
  • 步骤 ②:特征工程:数值型和类别型特征处理
  • 步骤 ③:样本处理:类别非均衡处理
  • 步骤 ④:逻辑回归、xgboost、随机森林 及 投票集成
  • 步骤 ⑤:超参数调优与特征重要度分析

机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵插图5

💡 步骤0:准备和加载数据

我们先导入所需的工具库。

# 数据处理与绘图
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Sklearn工具库
from sklearn.model_selection import train_test_split, RandomizedSearchCV, RepeatedStratifiedKFold, cross_validate

# pipeline流水线相关
from sklearn import set_config
from sklearn.pipeline import make_pipeline, Pipeline
from imblearn.pipeline import Pipeline as imbPipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer, make_column_selector
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, MinMaxScaler

# 常数列、缺失列、重复列 等处理
from feature_engine.selection import DropFeatures, DropConstantFeatures, DropDuplicateFeatures

# 非均衡处理、样本采样
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# 建模模型
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, VotingClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.inspection import permutation_importance
from scipy.stats import loguniform

# 流水线可视化
set_config(display="diagram")

如果你之前没有听说过 imblearn 和 feature-engine 工具包,我们做一个简单的说明:

  • 📘Imblearn 可以处理类别不平衡的分类问题,内置不同的采样策略
  • 📘feature-engine 用于特征列的处理(常数列、缺失列、重复列 等)

数据集:报纸订阅用户流失

机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵插图6

我们这里用到的数据集来自 Kaggle 比赛 Newspaper churn。数据集包括15856条现在或曾经订阅该报纸的个人记录。

🏆 实战数据集下载(百度网盘):公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』,或者点击 这里 获取本文 [14] 机器学习建模应用流水线 pipelineNewspaper churn 数据集

ShowMeAI官方GitHubhttps://github.com/ShowMeAI-Hub

数据集包含人口统计信息,如代表家庭收入的HH信息、房屋所有权、小孩信息、种族、居住年份、年龄范围、语言;地理信息如地址、州、市、县和邮政编码。另外,用户选择的订阅期长,以及与之相关的收费数据。该数据集还包括用户的来源渠道。最后会有字段表征客户是否仍然是我们的订户(是否流失)。

数据预处理与切分

我们先加载数据并进行预处理(例如将所有列名都小写并将目标变量转换为布尔值)。

# 读取数据
data = pd.read_excel("NewspaperChurn new version.xlsx")

#数据预处理
data.columns = [k.lower().replace(" ", "_") for k in data.columns]
data.rename(columns={'subscriber':'churn'}, inplace=True)
data['churn'].replace({'NO':False, 'YES':True}, inplace=True)

# 类型转换
data[data.select_dtypes(['object']).columns] = data.select_dtypes(['object']).apply(lambda x: x.astype('category'))

# 取出特征列和标签列
X = data.drop("churn", axis=1)
y = data["churn"]

# 训练集验证集切分
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

预处理过后的数据应如下所示:

机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵插图7

💡 步骤1:数据清洗

我们构建的 pipeline 流程的第一步是『数据清洗』,删除对预测没有帮助的列(比如 id 类字段,恒定值字段,或者重复的字段)。

# 步骤1:数据清洗+字段处理
ppl = Pipeline([
    ('drop_columns', DropFeatures(['subscriptionid'])),
    ('drop_constant_values', DropConstantFeatures(tol=1, missing_values='ignore')),
    ('drop_duplicates', DropDuplicateFeatures())
])

上面的代码创建了一个 pipeline 对象,它包含 3 个步骤:drop_columnsdrop_constant_valuesdrop_duplicates

这些步骤是元组形态的,第一个元素定义了步骤的名称(如 drop_columns),第二个元素定义了转换器(如 DropFeatures())。

这些简单的步骤,大家也可以通过 pandas 之类的外部工具轻松完成。 但是,我们在组装流水线时的想法是在pipeline中集成尽可能多的功能。

💡 步骤2:特征工程与数据变换

在前面剔除不相关的列之后,我们接下来做一下缺失值处理和特征工程。 可以看到数据集包含不同类型的列(数值型和类别型 ),我们会针对这两个类型定义两个独立的工作流程。

关于特征工程,可以查看ShowMeAI 📘机器学习实战教程 中的文章 📘机器学习特征工程最全解读

# 数据处理与特征工程pipeline

ppl = Pipeline([
    # ① 剔除无关列
    ('drop_columns', DropFeatures(['subscriptionid'])),
    ('drop_constant_values', DropConstantFeatures(tol=1, missing_values='ignore')),
    ('drop_duplicates', DropDuplicateFeatures()),
    
    # ② 缺失值填充与数值/类别型特征处理
    ('cleaning', ColumnTransformer([
        # 2.1: 数值型字段缺失值填充与幅度缩放
        ('num',make_pipeline(
            SimpleImputer(strategy='mean'),
            MinMaxScaler()),
         make_column_selector(dtype_include='int64')
        ),
        # 2.2:类别型字段缺失值填充与独热向量编码
        ('cat',make_pipeline(
            SimpleImputer(strategy='most_frequent'),
            OneHotEncoder(sparse=False, handle_unknown='ignore')),
         make_column_selector(dtype_include='category')
        )])
    )
])

添加一个名为clearning 的步骤,对应一个 ColumnTransformer 对象。

ColumnTransformer 中,设置了两个新 pipeline:一个用于处理数值型,一个用于类别型处理。 通过 make_column_selector 函数确保每次选出的字段类型是对的。

这里使用 dtype_include 参数选择对应类型的列,这个函数也可以提供列名列表或正则表达式来选择。

💡 步骤3:类别非均衡处理(数据采样)

在『用户流失』和『欺诈识别』这样的问题场景中,一个非常大的挑战就是『类别不平衡』——也就是说,流失用户相对于非流失用户来说,数量较少。

这里我们会采用到一个叫做 im``blearn 的工具库来处理类别非均衡问题,它提供了一系列数据生成与采样的方法来缓解上述问题。 本次选用 SMOTE 采样方法来对少的类别样本进行重采样。

SMOTE类别非均衡处理

添加 SMOTE 步骤后的 pipeline 如下:

# 总体处理pipeline

ppl = Pipeline([
    # ① 剔除无关列
    ('drop_columns', DropFeatures(['subscriptionid'])),
    ('drop_constant_values', DropConstantFeatures(tol=1, missing_values='ignore')),
    ('drop_duplicates', DropDuplicateFeatures()),
    
    # ② 缺失值填充与数值/类别型特征处理
    ('cleaning', ColumnTransformer([
        # 2.1: 数值型字段缺失值填充与幅度缩放
        ('num',make_pipeline(
            SimpleImputer(strategy='mean'),
            MinMaxScaler()),
         make_column_selector(dtype_include='int64')
        ),
        # 2.2:类别型字段缺失值填充与独热向量编码
        ('cat',make_pipeline(
            SimpleImputer(strategy='most_frequent'),
            OneHotEncoder(sparse=False, handle_unknown='ignore')),
         make_column_selector(dtype_include='category')
        )])
    ),
    # ③ 类别非均衡处理:重采样
    ('smote', SMOTE())
])

pipeline 特征校验

在最终构建集成分类器模型之前,我们查看一下经过 pipeline 处理得到的特征名称和其他信息。

机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵插图8

pipeline 对象提供了一个名为 get_feature_names_out() 的函数,我们可以通过它获取特征名称。但在使用它之前,我们必须在数据集上拟合。 由于第 ③ 步 SMOTE 处理仅关注我们的标签 y 数据,我们暂时忽略它并专注于第 ① 和 ② 步。

# 拟合数据,获取pipeline构建的特征名称和信息
ppl_fts = ppl[0:4]
ppl_fts.fit(X_train, y_train)
features = ppl_fts.get_feature_names_out()
pd.Series(features)

结果如下所示:

0                    num__year_of_residence
1                             num__zip_code
2                       num__reward_program
3        cat__hh_income_$  20,000 - $29,999
4        cat__hh_income_$  30,000 - $39,999
                        ...                
12122               cat__source_channel_TMC
12123            cat__source_channel_TeleIn
12124           cat__source_channel_TeleOut
12125               cat__source_channel_VRU
12126          cat__source_channel_iSrvices
Length: 12127, dtype: object

由于独热向量编码,许多带着 cat_ 开头(代表 category)的特征名已被创建。

如果大家想得到上面流程图一样的 pipeline 可视化,只需在代码中做一点小小的修改,在调用 pipeline 对象之前在您的代码中添加 set_config(display="diagram")

💡 步骤4:构建集成分类器

下一步我们训练多个模型,并使用功能强大的集成模型(投票分类器)来解决当前问题。

关于这里使用到的逻辑回归、随机森林和 xgboost 模型,大家可以在 ShowMeAI 的 📘图解机器学习算法教程 中看到详细的原理讲解。

# 逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(warm_start=True, max_iter=400)
# 随机森林模型
rf = RandomForestClassifier()
# xgboost
xgb = XGBClassifier(tree_method="hist", verbosity=0, silent=True)
# 用投票器进行集成
lr_xgb_rf = VotingClassifier(estimators=[('lr', lr), ('xgb', xgb), ('rf', rf)], 
                             voting='soft')

定义集成模型后,我们也把它集成到我们的 pipeline 中。

# 总体处理pipeline

ppl = imbPipeline([
    # ① 剔除无关列
    ('drop_columns', DropFeatures(['subscriptionid'])),
    ('drop_constant_values', DropConstantFeatures(tol=1, missing_values='ignore')),
    ('drop_duplicates', DropDuplicateFeatures()),
    
    # ② 缺失值填充与数值/类别型特征处理
    ('cleaning', ColumnTransformer([
        # 2.1: 数值型字段缺失值填充与幅度缩放
        ('num',make_pipeline(
            SimpleImputer(strategy='mean'),
            MinMaxScaler()),
         make_column_selector(dtype_include='int64')
        ),
        # 2.2:类别型字段缺失值填充与独热向量编码
        ('cat',make_pipeline(
            SimpleImputer(strategy='most_frequent'),
            OneHotEncoder(sparse=False, handle_unknown='ignore')),
         make_column_selector(dtype_include='category')
        )])
    ),
    # ③ 类别非均衡处理:重采样
    ('smote', SMOTE()),
    # ④ 投票器集成
    ('ensemble', lr_xgb_rf)
])

大家可能会注意到,我们在第1行中使用到的 Pipeline 替换成了 imblearn 的 imbPipeline 。这是很关键的一个处理,如果我们使用 SKLearn 的 pipeline,在拟合时会出现文初提到的错误:

TypeError: All intermediate steps should be transformers and implement fit and transform or be the string 'passthrough' 'SMOTE()' (type ) doesn't

到这一步,我们就把基本的 pipeline 流程构建好了。

机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵插图9

💡 步骤5:超参数调整和特征重要性

超参数调优

我们构建的整条建模流水线中,很多组件都有超参数可以调整,这些超参数会影响最终的模型效果。对 pipeline 如何进行超参数调优呢,我们选用随机搜索 RandomizedSearchCV 对超参数进行调优,代码如下。

关于搜索调参的详细原理知识,大家可以查看 ShowMeAI 在文章 📘网络优化: 超参数调优、正则化、批归一化和程序框架 中的介绍。

大家特别注意代码中的命名规则。

# 超参数调优
params = {
    'ensemble__lr__solver': ['newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear'],
    'ensemble__lr__penalty': ['none', 'l1', 'l2', 'elasticnet'],
    'ensemble__lr__C': loguniform(1e-5, 100),
    'ensemble__xgb__learning_rate': [0.1],
    'ensemble__xgb__max_depth': [7, 10, 15, 20],
    'ensemble__xgb__min_child_weight': [10, 15, 20, 25],
    'ensemble__xgb__colsample_bytree': [0.8, 0.9, 1],
    'ensemble__xgb__n_estimators': [300, 400, 500, 600],
    'ensemble__xgb__reg_alpha': [0.5, 0.2, 1],
    'ensemble__xgb__reg_lambda': [2, 3, 5],
    'ensemble__xgb__gamma': [1, 2, 3],
    'ensemble__rf__max_depth': [7, 10, 15, 20],
    'ensemble__rf__min_samples_leaf': [1, 2, 4],
    'ensemble__rf__min_samples_split': [2, 5, 10],
    'ensemble__rf__n_estimators': [300, 400, 500, 600],
}

# 随机搜索调参
rsf = RepeatedStratifiedKFold(random_state=42)
clf = RandomizedSearchCV(ppl, params,scoring='roc_auc', verbose=2, cv=rsf)
clf.fit(X_train, y_train)

# 输出信息
print("Best Score: ", clf.best_score_)
print("Best Params: ", clf.best_params_)
print("AUC:", roc_auc_score(y_val, clf.predict(X_val)))

解释一下上面代码中的超参数命名:

  • 第一个参数( ensemble__ ):我们的 VotingClassifier 的名称
  • 第二个参数( lr__ ):我们集成中使用的模型的名称
  • 第三个参数( solver ):模型相关超参数的名称

因为这里是类别不平衡场景,我们使用重复分层 k-fold ( RepeatedStratifiedKFold)。

超参数调优这一步也不是必要的,在简单的场景下,大家可以直接使用默认参数,或者在定义模型的时候敲定超参数。

特征重要度图

为了不让我们的模型成为黑箱模型,我们希望对模型做一些解释,其中最重要的是归因分析,我们希望了解哪些特征是重要的,这里我们对特征重要度进行绘制。

# https://inria.github.io/scikit-learn-mooc/python_scripts/dev_features_importance.html
# 绘制特征重要度
def plot_feature_importances(perm_importance_result, feat_name):
    """ bar plot the feature importance """
    fig, ax = plt.subplots()


    indices = perm_importance_result['importances_mean'].argsort()
    plt.barh(range(len(indices)),
             perm_importance_result['importances_mean'][indices],
             xerr=perm_importance_result['importances_std'][indices])
    ax.set_yticks(range(len(indices)))
    ax.set_title("Permutation importance")
    
    tmp = np.array(feat_name)
    _ = ax.set_yticklabels(tmp[indices])


# 获取特征名称
ppl_fts = ppl[0:4]
ppl_fts.fit(X_train, y_train)
features = ppl_fts.get_feature_names_out()


# 用乱序法进行特征重要度计算和排列,以及绘图
perm_importance_result_train = permutation_importance(clf, X_train, y_train, random_state=42)
plot_feature_importances(perm_importance_result_train, features)

上述代码运行后的结果图如下,我们可以看到特征 hh_income 在预测中占主导地位。 由于这个特征其实是可以排序的(比如 30-40k 比 150-175k 要小),我们可以使用不同的编码方式(比如使用 LabelEncoding 标签编码)。

机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵插图10

以上就是完整的机器学习流水线构建过程,大家可以看到,pipeline 可以把不同的环节集成在一起,一次性运行与调优,代码和流程都更为简洁紧凑,效率也更高。

参考资料

机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵插图11

文章来源于互联网:机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵

THE END
分享
二维码