新智元編譯
機器學習模型可用於提高效率，識別風險或發現新的機會，並在許多不同領域得到應用。它們可以預測一個確定的值（e.g.下週的銷售額），或預測分組，例如在風險投資組合中，預測客戶是高風險，中等風險還是低風險。
值得注意的是，機器學習不是在所有問題上都工作得非常好。如果模式是新的，模型以前沒有見過很多次，或者沒有足夠的數據，機器學習模型的表現就不會很好。此外，機器學習雖然可以支持各種用例，但仍然需要人類的驗證、感覺檢查和專門領域知識。
話雖如此，我們可以通過解決上述用例之一來看看機器學習可以實現哪些目標。讓我們通過機器學習技術的一個基本應用，看看將一組客戶數據轉變為風險水平評估這個預測涉及了哪些過程。
訓練模型
我們可以使用分類模型——預測每個項分別屬於哪個類或組。可以很好地實現這個任務的一類算法是隨機森林。這種類型的模型是基於決策樹，即一種使用不同的變量（有關客戶的信息）來分割一組對象（在這個用例中是客戶），並繼續分割，直到每個對象都被放置到特定的類別。隨機森林是這樣的決策樹的集合。使用多個樹可以降低過擬合（模型對於第一組特定的訓練數據集工作得非常好，但對後續數據集工作不好）的風險。
創造像這樣複雜的模型似乎令人望而生畏。但好消息是，許多語言都有預構建這種類型的模型的庫。在這個用例下，我使用的是python庫scikit-learn（以及用於管理數據集的pandas和numpy庫）。
在繼續之前，請確保你已經安裝了Python（我使用的是Python2），並且在上面提到的3個包裝中加載。這個可以在終端做，用pip安裝pandas（numpy和sklearn也是一樣）。
下面的示例都使用 Jupyter Notebook，這是數據科學家很常用的工具。相同的代碼段直接在Python控制檯或其他任何Python IDE中工作。
導入的語句使庫對當前的段可用。然後，繼續將數據從csv文件加載到dataframe（這是pandas使用的特定格式的數據結構），然後添加標題名字。
現在，數據保存在 pandas 的 dataframe(df)，如下圖所示，選擇前5行作為樣本。
為了讓模型進行預測，需要“訓練”。也就是說，模型被顯示一組已經具有相關分類的數據。從這些數據，模型可以瞭解有關數據主體（在這個case是客戶）本身的信息與它的標籤（高風險、中風險、低風險）之間的關係。
在隨機森林模型的情況下，是通過數據集特徵來對數據進行劃分或分割，從而找到相關性。例如，根據“使用的設備數量”來進行劃分，可以把使用一個設備的和使用兩個設備的分成兩組（根據數據集的基數，可能有兩個以上的組）。進一步的分類要使用不同的信息，直到可以將所有記錄劃分到最終的類別（在這個case是風險級別）。
準備訓練集和測試集
模型訓練好之後，使用模型未遇見過的其他數據對其進行測試。新的數據已經沒有原始標籤，要求模型自己去預測值。
為了實現這一點，數據集需要分成兩部分。一部分用於訓練，另一部分用於測試。下面的代碼段為每個觀察值隨機分配1到100之間的值，並將分配到低於70的隨機數的那些行分到訓練集，其餘的作為測試集。因此，大約70％的數據用於訓練。在每個數據集print一個值，可以顯示這是有效的。
現在，應該為這個模型準備好訓練集。創建一個變量來保存對特徵（有助於確定最終類別的信息）的引用和另一個變量來保存類別本身。
首先，為類別創建變量。下面示例中的變量 train_labels 保存了數據集中的risk_label 列的內容。這些是風險級別的“高”，“中”或“低”，但是使用“因數分解”函數轉變為數字（0, 1, 2）。
接下來，特徵的名稱被捕捉到一個單獨的變量中，即下面示例的columns_for_features。同時，隨機森林分類器被創建並存儲在名為classifier 的變量中。
現在，訓練模型的一切都準備好了。分類器有一個函數 fit，通過訓練數據集（train_df）被告知要注意的行，以及訓練標籤，或已經可用的類別。
所以現在模型可以訓練了。它將會確定“features”與“labels”之間的關係，並且只有當features可用時才能確定數據未知的label。
測試模型
使用測試數據集，可以測試模型的執行性能。分類器有一個叫做predict的函數，它從前面準備的test_df數據集傳遞特徵數據。它的輸出是一組整數（0, 1, 2），分別表示標籤（'high'，'med'，'low'），即模型預測出的類別。
這很令人興奮，但意義不是很大。幾個快速步驟可以將值解碼迴文本標籤，然後將模型得出的類別與測試數據集中的原始標籤進行比較。
下面的表格顯示了每個真實的組與預測組的比較。這裡顯示的是，對於高風險的10個觀察值，該模型預測其中9個是高風險，1個是中等風險。對於18個的低風險的觀察值，該模型的預測完全一致。對於最後10箇中等風險的觀察值，模型的預測有7項正確，另外3項被錯誤地預測為高風險。
這是一個不錯的結果。幾個小步驟，我們就能夠創建一個模型，訓練它識別數據中的模式，並基於這些訓練，模型能夠預測新數據的類別。這意味著，你的公司可能不再需要人去人工審查所有的客戶資料，你可以簡化過程並只關注高風險客戶。
在這個case中，分類器預測的是風險水平。同樣的技術也可以應用於預測客戶流失，機器故障以及其他各種業務問題。
在實際應用中，這個過程要花更多的時間，但這是理解機器學習的基本原理和關鍵步驟的很好的第一步。
此外，使用預先準備好的數據集有很大好處。在大多數情況下，要做大量的工作將數據變為易於建模的形式之後，機器學習的榮耀才會顯現。這些工作包括數據清洗，特徵選擇，轉換和格式化等。
原文：https://www.theregister.co.uk/2017/06/21/15_minutes_in_machine_learning/
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