机器学习 - 样本处理_样本 处理

样本处理：


模型冷启动：
构建专家规则模型（前期比机器学习模型重要）
平滑过渡：充分部分优先切换
产品->数据->产品的重要性
数据技术不是核心竞争力，但数据是。

样本分布不一致的解决方案：
不一致会有什么问题？样本数据和实际数据的分布不一致。
难点在于发现（意识到）
需要清楚产品需要什么


样本不平衡的解决方案：
样本不平衡的问题：分布的比例偏差较大，把小样本进行扩充
原理解析
两种等价方案：小样本扩充or代价敏感学习

变化业务的解决方案:
业务变化剧烈：不能只基于历史数据 两种解决思路：加快模型更新频率，样本重要性调权，流式训练，在线学习。
机器学习能应对黑天鹅么？机器学习只能进行抽象，不能想象。


模型评估：
评估的关键：业务目标和模型目标一致
做业务模型的经验积累：模型指标提升X，则业绩指标提升Y
想清楚做事的目标并不容易：
一切目标都不是那么容易搞清楚
大企业的困境：渠道、产品、内容重要性不断变化neinei内容分发平台：上游内容生产，下游硬件渠道。
1、满足用户需求
2、赚到钱
3、生态长长久久
尽量避免超级APP

模型指标的设计：二分类问题的误差
最简答的二分类的问题
如何评价模型预测的效果。这两种错误一样么？
关注某一类的错误，然后去改进这一类对应的指标。准确率和召回率