數(shù)據挖掘中易犯的幾大錯誤

1. 缺乏數(shù)據(Lack Data)

對于分類問題或預估問題來說，常常缺乏準確標注的案例。

例如：

-欺詐偵測(Fraud Detection)：在上百萬的交易中，可能只有屈指可數(shù)的欺詐交易，還有很多的欺詐交易沒有被正確標注出來，這就需要在建模前花費大量人力來修正。

-信用評分(Credit Scoring)：需要對潛在的高風險客戶進行長期跟蹤(比如兩年)，從而積累足夠的評分樣本。

2. 太關注訓練(Focus on Training)

IDMer：就象體育訓練中越來越注重實戰(zhàn)訓練，因為單純的封閉式訓練常常會訓練時狀態(tài)神勇，比賽時一塌糊涂。

實際上，只有樣本外數(shù)據上的模型評分結果才真正有用!(否則的話，直接用參照表好了!)

例如：

-癌癥檢測(Cancer detection)：MD Anderson的醫(yī)生和研究人員(1993)使用神經網絡來進行癌癥檢測，驚奇地發(fā)現(xiàn)，訓練時間越長(從幾天延長至數(shù)周)，對訓練集的性能改善非常輕微，但在測試集上的性能卻明顯下降。

-機器學習或計算機科學研究者常常試圖讓模型在已知數(shù)據上表現(xiàn)最優(yōu)，這樣做的結果通常會導致過度擬合(overfit)。

解決方法：

解決這個問題的典型方法是重抽樣(Re-Sampling)。重抽樣技術包括：bootstrap、cross-validation、jackknife、leave-one-out...等等。

3. 只依賴一項技術(Rely on One Technique)

IDMer：這個錯誤和第10種錯誤有相通之處，請同時參照其解決方法。沒有對比也就沒有所謂的好壞，辯證法的思想在此體現(xiàn)無遺。

“當小孩子手拿一把錘子時，整個世界看起來就是一枚釘子。”要想讓工作盡善盡美，就需要一套完整的工具箱。

不要簡單地信賴你用單個方法分析的結果，至少要和傳統(tǒng)方法(比如線性回歸或線性判別分析)做個比較。

研究結果：按照《神經網絡》期刊的統(tǒng)計，在過去3年來，只有1/6的文章中做到了上述兩點。也就是說，在獨立于訓練樣本之外的測試集上進行了開集測試，并與其它廣泛采用的方法進行了對比。

解決方法：

使用一系列好的工具和方法。(每種工具或方法可能最多帶來5%~10%的改進)。

4. 提錯了問題(Ask the Wrong Question)

IDMer：一般在分類算法中都會給出分類精度作為衡量模型好壞的標準，但在實際項目中我們卻幾乎不看這個指標。為什么?因為那不是我們關注的目標。

a)項目的目標：一定要鎖定正確的目標

例如：

欺詐偵測(關注的是正例!)(Shannon實驗室在國際長途電話上的分析)：不要試圖在一般的通話中把欺詐和非欺詐行為分類出來，重點應放在如何描述正常通話的特征，然后據此發(fā)現(xiàn)異常通話行為。

b)模型的目標：讓計算機去做你希望它做的事

大多數(shù)研究人員會沉迷于模型的收斂性來盡量降低誤差，這樣讓他們可以獲得數(shù)學上的美感。但更應該讓計算機做的事情應該是如何改善業(yè)務，而不是僅僅側重模型計算上的精度。

5. 只靠數(shù)據來說話(Listen (only) to the Data)

IDMer：“讓數(shù)據說話”沒有錯，關鍵是還要記得另一句話：兼聽則明，偏聽則暗!如果數(shù)據+工具就可以解決問題的話，還要人做什么呢?

5a.   投機取巧的數(shù)據：數(shù)據本身只能幫助分析人員找到什么是顯著的結果，但它并不能告訴你結果是對還是錯。

5b.  經過設計的實驗：某些實驗設計中摻雜了人為的成分，這樣的實驗結果也常常不可信。

6. 使用了未來的信息(Accept Leaks from the Future)

IDMer：看似不可能，卻是實際中很容易犯的錯誤，特別是你面對成千上萬個變量的時候。認真、仔細、有條理是數(shù)據挖掘人員的基本要求。

預報(Forecast)示例：預報芝加哥銀行在某天的利率，使用神經網絡建模，模型的準確率達到95%。但在模型中卻使用了該天的利率作為輸入變量。

金融業(yè)中的預報示例：使用3日的移動平均來預報，但卻把移動平均的中點設在今天。

解決方法：

要仔細查看那些讓結果表現(xiàn)得異常好的變量，這些變量有可能是不應該使用，或者不應該直接使用的。

給數(shù)據加上時間戳，避免被誤用。

7. 拋棄了不該忽略的案例(Discount Pesky Cases)

IDMer：到底是“寧為雞頭，不為鳳尾”，還是“大隱隱于市，小隱隱于野”?不同的人生態(tài)度可以有同樣精彩的人生，不同的數(shù)據也可能蘊含同樣重要的價值。

異常值可能會導致錯誤的結果(比如價格中的小數(shù)點標錯了)，但也可能是問題的答案(比如臭氧洞)。所以需要仔細檢查這些異常。

研究中最讓激動的話語不是“啊哈!”，而是“這就有點奇怪了……”

數(shù)據中的不一致性有可能會是解決問題的線索，深挖下去也許可以解決一個大的業(yè)務問題。

例如：

在直郵營銷中，在對家庭地址的合并和清洗過程中發(fā)現(xiàn)的數(shù)據不一致，反而可能是新的營銷機會。

解決方法：

可視化可以幫助你分析大量的假設是否成立。

8. 輕信預測(Extrapolate)

IDMer：依然是辯證法中的觀點，事物都是不斷發(fā)展變化的。

人們常常在經驗不多的時候輕易得出一些結論。

即便發(fā)現(xiàn)了一些反例，人們也不太愿意放棄原先的想法。

維度咒語：在低維度上的直覺，放在高維度空間中，常常是毫無意義的。

解決方法：

進化論。沒有正確的結論，只有越來越準確的結論。

9. 試圖回答所有問題(Answer Every Inquiry)

IDMer：有點像我爬山時鼓勵自己的一句話“我不知道什么時候能登上山峰，但我知道爬一步就離終點近一步?！?/span>

“不知道”是一種有意義的模型結果。

模型也許無法100%準確回答問題，但至少可以幫我們估計出現(xiàn)某種結果的可能性。

10. 隨便地進行抽樣(Sample Casually)

10a   降低抽樣水平。例如，MD直郵公司進行響應預測分析，但發(fā)現(xiàn)數(shù)據集中的不響應客戶占比太高(總共一百萬直郵客戶，其中超過99%的人未對營銷做出響應)。于是建模人員做了如下抽樣：把所有響應者放入樣本集，然后在所有不響應者中進行系統(tǒng)抽樣，即每隔10人抽一個放入樣本集，直到樣本集達到10萬人。但模型居然得出如下規(guī)則：凡是居住在Ketchikan、Wrangell和Ward Cove Alaska的人都會響應營銷。這顯然是有問題的結論。(問題就出在這種抽樣方法上，因為原始數(shù)據集已經按照郵政編碼排序，上面這三個地區(qū)中不響應者未能被抽取到樣本集中，故此得出了這種結論)。

解決方法：“喝前搖一搖!”先打亂原始數(shù)據集中的順序，從而保證抽樣的隨機性。

10b   提高抽樣水平。例如，在信用評分中，因為違約客戶的占比一般都非常低，所以在建模時常常會人為調高違約客戶的占比(比如把這些違約客戶的權重提高5倍)。建模中發(fā)現(xiàn)，隨著模型越來越復雜，判別違約客戶的準確率也越來越高，但對正?？蛻舻恼`判率也隨之升高。(問題出在數(shù)據集的劃分上。在把原始數(shù)據集劃分為訓練集和測試集時，原始數(shù)據集中違約客戶的權重已經被提高過了)

解決方法：先進行數(shù)據集劃分，然后再提高訓練集中違約客戶的權重。

11. 太相信最佳模型(Believe the Best Model)

IDMer：還是那句老話-“沒有最好，只有更好!”

可解釋性并不一定總是必要的。看起來并不完全正確或者可以解釋的模型，有時也會有用。

“最佳”模型中使用的一些變量，會分散人們太多的注意力。(不可解釋性有時也是一個優(yōu)點)

一般來說，很多變量看起來彼此都很相似，而最佳模型的結構看上去也千差萬別，無跡可循。但需注意的是，結構上相似并不意味著功能上也相似。

解決方法：把多個模型集裝起來可能會帶來更好更穩(wěn)定的結果。