
我們?cè)谏弦黄恼轮薪o大家講述了數(shù)據(jù)挖掘的四條原則,遵守了這四條原則可以幫助我們更好地應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的工作,但是數(shù)據(jù)挖掘還是需要模型的,我們對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型的選擇也會(huì)影響我們的工作。那么怎么選對(duì)模型提升呢?下面我們就來(lái)給大家講一講選對(duì)模型提升的方法。
通常來(lái)說(shuō),沒(méi)有深刻的業(yè)務(wù)理解去做數(shù)據(jù)挖掘往往是事倍功半,行業(yè)的業(yè)務(wù)理解越透徹,就越能抓住數(shù)據(jù)中本質(zhì)的特征,諸如圖像識(shí)別等場(chǎng)景已經(jīng)可以靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自動(dòng)查找特征了,但大多數(shù)行業(yè)領(lǐng)域不行,還是要靠業(yè)務(wù)專家,多組織一次討論獲取的靈感可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)好過(guò)于在算法上折騰一個(gè)月。而沒(méi)有更多更好的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練模型,這就是一件十分困難的事情了,一定要相信數(shù)據(jù)的重要性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)算法,很多初級(jí)的建模師算法能力很強(qiáng),但就是做不成事,往往是因?yàn)槠鋵?duì)于自身企業(yè)的數(shù)據(jù)理解太淺所致,這些都是我們需要注意到的事情。
如果數(shù)據(jù)不變,數(shù)據(jù)挖掘訓(xùn)練的邊際效益并不高,同樣的一份數(shù)據(jù)用不同的算法反復(fù)訓(xùn)練,比如F1差值并不是很大大,如果要盡快的提升模型的效果,要講究點(diǎn)方法,盡量遵循以下優(yōu)先級(jí):業(yè)務(wù)>數(shù)據(jù)>算法。只有遵循了這個(gè)優(yōu)先級(jí),知道孰輕孰重,那么我們才能夠做好模型的選擇。
而一般來(lái)說(shuō),企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘師都需要通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的取數(shù)訓(xùn)練,如果能做過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的更好,這樣對(duì)于企業(yè)的數(shù)據(jù)體系有個(gè)全局的認(rèn)識(shí),在特征選擇時(shí)有更多的發(fā)揮空間,大數(shù)據(jù)中最強(qiáng)調(diào)的一個(gè)特征是維度多,也一定程度說(shuō)明了數(shù)據(jù)多樣的重要性。比如基于運(yùn)營(yíng)商的語(yǔ)音通話數(shù)據(jù)可以初步判定欺詐電話,但這個(gè)準(zhǔn)確率還不高,如果加上社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),判定就變得很準(zhǔn)確了,這就是多維數(shù)據(jù)的力量,同時(shí)數(shù)據(jù)建模師如果不理解運(yùn)營(yíng)商的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù),則可能無(wú)法想到這個(gè)維度。所以,數(shù)據(jù)挖掘師還是要清楚這些內(nèi)容的。
通過(guò)這些文章我們給大家介紹了很多提高數(shù)據(jù)挖掘能力的方法,在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作的時(shí)候,也是不斷地對(duì)我們數(shù)據(jù)挖掘能力的培養(yǎng)與鍛煉,只有提高的數(shù)據(jù)挖掘的能力,我們才能夠做好數(shù)據(jù)挖掘工作,提高自己的職業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
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