标签：背景 数据切分 验证 比例 使用 fun 格式 near 说明
## **文档说明**
本文档主要记录模型融合的有关问题：为了使项目在模型预测有更好的表现，综合机器学习方面的模型融合技术，以提升算法在解决问题的能力。
## **使用背景**
业务情节：接单阶段；
时间段：2020
数据量：160W
特征数（本篇不对特征处理做说明）：20
## **数据处理**
综合考虑数据的规范性与线上使用场景，切分数据：train，test，validate（视模型情况使用）。
#### 1、关于数据切分，有以下两个方案：
1.1、采用KFold多次洗牌，shuffle单次洗牌等方式对数据进行处理，规避特殊数据带来的影响，建议采用7:3比例，并且观察切分后各特征的误差值是否均匀（适用于验证模型效果）。
1.2、直接按时间切分数据（此法通常情况下，各数据集会存在较大的误差，特别在数据量少的情况下特别突出，但是却是实际生产环境中经常不可避免的）。
#### 2、关于数据缺失值的处理，有以下方案：
2.1、对于缺失严重值，建议直接取消该特征（实际意义已经不存在）。
2.2、采用各特征std填充。
2.3、采用各特征mean填充（更推崇2.2）。
2.2、根据业务特性进行分析，获取具有与实际业务意义符合的数据变化规律值进行填充。
## **评价指标**
MAE，MSE，残差分布
## **性能指标**
时间复杂度，空间复杂度，多核计算
## **损失函数**
一般回归算法以mse做损失，考虑有些模型须进行二次求导，非二次求导可采用mae做损失。建议根据业务应用场景也可选择分段函数做损失，
## **方案说明**
### 考虑不同算法的特点及特性，如树（容错性强，部分算法可允许缺失值存在），向量机，多元神经元（特征归一化效果明显，可操作性强）等方式，不同算法对于数据的表现不同，验证各算法间的在不同使用场景下的表现，计划算法如下：
1、tensorflow框架下的自建深度学习回归算法：
（初步）tensor图中，采用线性方程为神经元，二层layer，分别做两组对比（20-20Dense，80-100Dense），每层皆以relu函数做优化，最后输出层以 linear函数做最后的激活，创建的参数共计（861，9881），优化模型参数epoch在本测试中用20，30，50，以0.3%的Adam梯度算法进行收缩。
3、xgboost（XGBRegressor）：
目前应用的模型，后续详细记录。
4、SVR（SVM Regressor）：
待验证。
### 不同算法在应用背景下的各项指标表现（内存占用量以数据集转DataFrame数据类型量统计空间复杂度，由于对比模型都支持该数据格式，则无需对比）：
1、tensorflow深度学习回归算法：
性能指标：由于其支持多核计算，视核数变化可提高时间效率，tf.function()在性能上有所优化，建议使用2.0版本。
最优指标：
2、xgboost：
python版本可使用多线程（GIL），实际为单核计算，效率逊于tensorflow（具体以各模型参数调优后再验证）。
最优mae：
3、SVM：
单核计算，效果待验证。
## **融合策略**
1、建议结合业务指标，综合各模型predict值与actual值之间的残差进行评估，采用加权平均进行融合。
2、以LG模型对各模型的预测值进行二次训练，以寻求最优融合参数。
3、以简单模型训练得到的结果作为模型特征，通常此特征相关性相对较高，再以高级算法模型进行（业务特征与）模型特征二次训练。
4、收集各模型数据预测值与实际值间的残差值，平方差等为特征，亦可再结合相关业务性质提取重要特征，再进行二次训练进行融合。
望建议 caixuwu@outlook.com
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