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在使用机器学习算法进行分类预测的过程中，往往最困难的部分在于如何提高模型预测的准确率。有时候当我们辛辛苦苦准备了数据集，进行了繁琐的数据预处理，编码，提交到集群完成了模型训练之后，忽然发现预测的准确率低到让人无语，笔者曾经遇到过进行0,1分类，结果训练出来的模型准确率是51.8%，这和人工随机分类几乎没有差别，非常令人沮丧。
往往在这个时候，才是数据分析真正开始的时候，数据工程师才会真正回来审视数据的意义，斟酌数据处理的过程，探究数据结果的评价。
数据工程师未必真的懂数据的意义。我们在进行一个运维数据分析的research项目，想通过结合产品outage的数据和产线系统数据，训练出一个模型，从而能够进行outage的分类和预测。项目之初，我们搞到了很多的产线数据，然后按照历史outage的出现时间和数据的特征，人工甄别制作了一个训练集，然后带入spark的朴素贝叶斯算法训练出模型，在用测试集进行分类测试的时候，结果绝大部分数据都分错了。首先，我们就怀疑问题出在了人工制作的训练数据集上，我们的人既不是专业的运维工程师也不是系统工程师，对outage数据和系统数据都是想当然的理解，然后按照我们的想法赋予每条数据相应的标签。显然，这个训练集的label并不靠谱，要想解决这个问题，最直接有效的办法是同时找来运维工程师，系统工程师和产品的研发工程师进行交流，向数据工程师解释数据的意义。不过，大部分项目在research阶段，并没有那么大的能量召集各种角色的核心人员来讲解数据。在这种情况下，数据工程师能做的是在分析的时候尽量剔除没弄明白的数据特征，这种策略是违背大数据思想的，但是，这有助于排除数据干扰，可以集中精力更有把握的进行后续的步骤，好在research阶段主要是为了证明方法能否行得通，而不是真正的解决问题。
数据预处理阶段对模型的训练起着相当重要的作用。原始数据经过高质量的处理后再输入训练算法，不仅能够提高模型的准确率，也有助于提高训练的效率。算法对数据是有要求的，比如进行分类模型的训练，有逻辑回归，朴素贝叶斯，决策树等多种算法，每种算法对输入数据的分布和规模有着一些固有的假设，其中最常见的假设形式是数据特征满足正态分布。为了使数据更符合模型的假设，可以对每个特征进行标准化，具体的做法是对每个特征值减去列的均值，然后除以列的标准差以进行放缩（ps:决策树和朴素贝叶斯不受特征标准化的影响）。除数值形式的特征外，对于类别特征的处理，常用的方法是对类别的每个值进行索引，然后在每条数据中都引入类别索引值，使得每条数据都包含了类别特征的信息，比如，weather类别有三个特征sunny,rain,snow,那么对于weather为sunny的类别就是（1,0,0），weather为rain的类别就是（0,1,0），weather为snow的类别就是（0,0,1）。
在模型训练的过程中，常需要根据测试结果进行参数调优并进行迭代训练。这里牵涉到了如何对模型的性能进行评估的问题。
常用准确率和召回率来评价结果的完整性。在二分类问题中，准确率定义为真阳性的数目除以真阳性和假阴性的总数，其中真阳性是指被正确预测的类别为1的样本，假阳性是错误预测为类别1的样本。如果每个被分类器预测为类别1的样本确实属于类别1，那么准确率达到100%。召回率定义为真阳性的数目除以真阳性和假阴性的和，其中假阴性是类别为1却被预测为0的样本。如果任何一个类型为1的样本没有被错误预测为类别0（即没有假阴性），那么召回率达到100%。
通常，准确率和召回率是负相关的，高准确率常常对应低召回率，反之亦然。比如模型的预测结果永远是1，则不会出现假阴性，也不会错过任何类别为1的样本，于是模型的召回率是1.0，另一方面，假阳性会非常的高，意味着准确率非常低。准确率和召回率在单独度量时用处不大，它们通常会被组合起来使用，即“准确率-召回率（PR）”曲线图。PR曲线下的面积为平均准确率，直觉上，PR曲线下的面积为1等价于一个完美模型。除了PR曲线，还常用ROC曲线进行评估，ROC用于表示分类器性能在不同决策阈值下真阳性率（TPR）对假阳性率（FPR）的折中，具体的原理和适用场景网上也有很多。
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