模型训练_训练模型的目的是什么

1、总诀式——定义问题

What，How，Why。首先要弄清楚自己要干什么，然后调研相关的技术确定怎么解决问题，最后反思自己为什么要用这个方案解决这个问题，有没有更好的思路方法。

以电商推荐系统中的点击率预估为例。首先明确我们的目标是优化线上的商品点击率，其次可以通过点击率预估算法来离线训练模型，线上进行预估，将点击率较高的商品推荐给用户，这样做的原因是点击率预估是目前业界比较成熟的解决方案，且能够取得不错的效果，如果在实践中遇到问题，也便于解决问题。当然也会有一些其他的方案，比如通过深度学习来做CTR，但是使用深度学习成本较大，所以从成熟的基于机器学习的CTR来做，并逐渐过渡到深度学习。

2、破剑式——选定模型

在明确问题之后，要选定用什么算法来解决，在相同的数据特征的前提下，不同的算法带来的效果是不一样的，而且应用的成本也是不一样的。因此选定适合自己业务的算法才是最重要的，而不是选择最高大上的。

同样以电商推荐为例，比如进行了综合考虑，选定了CTR预估中常用的树模型算法-XGBoost。

3、破刀式——构造数据

确定算法模型之后，则是结合业务特性明确模型所需要的训练数据。脱离业务的特征数据是没有灵魂的，比如电商业务中的商品和信息流产品中的新闻背景是不一样的，很多细节性的数据和特征需要去考虑和构造，因此要构造适合自己业务的数据，才能最大化的发挥算法模型的作用。

比如CTR预估场景中我们要构造的训练数据为 <features, label>，那么如何去确定label呢？不同的kpi指标对应的label是不一样的，比如追求点击率的我们的label可能是0，1；但如果追求的是GMV（商品成交额），制定的label可能是商品下单率。同样制定features的过程中也要结合用户在业务内的数据表现。

4、破鞭式——模型训练

模型是基于基础数据进行更好的维度的问题抽象和解决，CTR模型旨在构建features和label之间的隐含关系，通过参数调整，特征优化以追求更好的效果表达。在构建好数据之后就是算法模型进行的舞台了，目前大数据环境下最普遍的则是基于Spark分布式平台进行模型训练和调优。

5、破索式——模型评估

训练模型往往需要拟合的是一个目标函数，以追求最小的误差，最大的效果。CTR场景下常见的模型评估指标有：准确率、精确率、F值、AUC、NDCG等。同样是选择适合自己业务和算法模型的评估指标，通过评估指标来调整模型的参数以达到离线最优的效果，但具体的最终效果还是需要进行模型上线，进行ABTest验证模型的优劣。

在ABTest过程中，新上的模型往往由于其不确定性，会给予较小的流量进行效果的测试，如果效果优于base组模型，则会分配更多的流量，以追求线上整体效果的最优。

更多关于模型效果的评估可以关注后续章节内容。

6、破枪式——模型优化

模型优化的过程则是对模型和数据进行迭代升级的过程，但是这里需要明确的是影响模型的线上效果的因素有很多，从基础数据到构造的特征，从算法选择到实验策略的影响，从给出的排序结果到前端的位置展示，都可能产生影响。在应用算法模型的整个过程中，发生的每个动作或者做的每个修改都会影响模型的效果表达，因此算法工程师一定要注意的是切勿只重视算法和特征，在出现问题的时候往往要从多方面进行问题的定位和解释。

为了避免其他非数据算法方面的影响，要充分利用ABTest实验，即保证其他因素的一致性，通过实验效果的优劣验证实验改进点的有效性。

7、破箭式——模型部署

把模型搞定之后需要考虑的是怎么部署模型，当然不同作用的模型、不同类型的模型部署方式也是不同的。

比如用户离线计算的用户偏好模型，则不需要进行线上部署，训练好模型之后，保存一下，直接对数据集进行偏好预测，当然也可以不保存，直接进行预测。

对于线上使用的排序模型，机器学习和深度学习的主流部署方式也是不同的，比如排序的树模型，通常情况下会保存成obj文件，然后写入到固定的地方，线上使用时直接加载到内存进行线上实时的特征拼接和计算即可，对于DL类模型，当然也可以保存成固定格式的文件供线上使用，但更通用的做法是借助于框架本身封装的服务，比如基于Tensorflow的DL模型，可以借助tf-serving进行部署，线上使用时，直接调相应的API接口，传入需要的参数进行计算排序。

8、破掌式——效果跟踪

模型部署上线之后并不是终点，一个更重要的步骤则是对上线之后的效果进行追踪。

通常情况下，新上模型一般会进行白名单测试（一般是内部人员），测试是否能正常返回数据，返回的数据是否正常、是否可信服，确定没问题之后会进行小流量的测试（一般在5%左右），观察一天的效果，如果效果正向，则会扩大流量（一般扩到50%左右），经过一段时间的效果观察（主要是和base组模型进行效果对比）如果效果正向，则会考虑全扩或者扩充接近100%。

不要小看扩流流程，如果新上模型直接扩充到全量或者大部分流程，是会引起很严重的问题的，比如效果不好，性能不好等，所以要谨慎对待。

9、破气式——数据保存

数据保存是指将线上使用的特征数据通过一定的方式进行保存，目的是方便后续模型的训练和优化，形成一个完整的数据闭环。

保存数据时需要注意的是每条数据的唯一性，即保证最后关联特征数据和label的时候保证是对应的，否则会引起样本误差，引起模型的训练效果。