一個機器學習項目從開始到結束大緻分為 5 步，分别是定義問題、收集資料和預處理、選擇算法和确定模型、訓練拟合模型、評估并優化模型性能。這 5 步是一個循環疊代的過程，你可以參考下面的圖檔：
我們所有的項目都會按照這 5 步來做，我把它簡稱為實戰 5 步。
第 1 步 定義問題
我們先來看第一步，定義問題。在定義問題這個環節中，我們要剖析業務場景，設定清晰的目标，同時還要明确目前問題屬于哪一種機器學習類型。如果不搞清楚這些，我們後面就無法選擇模型了。
是以首先，我們先得來了解一下我們這個項目的業務場景。假設你已經入職了“易速鮮花”的營運部，正在對微信公衆号推廣文案的營運效率進行分析。你收集了大量的軟文資料，包括點贊數、轉發數和浏覽量等等，就像下面這樣：
因為微信公衆号閱讀量超過 10 萬之後，就不能顯示它的具體閱讀量了。是以針對這個問題，我們項目的目标就是，建立一個機器學習模型，根據點贊數和轉發數等名額，估計一篇文章能實作多大的浏覽量。
因為要估計浏覽量，是以在這個資料集中：點贊數、轉發數、熱度指數、文章評級，這 4 個字段都是特征，浏覽量就是标簽。這裡我們已經有要估計的标簽了，是以這是一個監督學習問題。再加上我們的标簽是連續性的數值，是以它是一個回歸問題。
不難看出，在這個資料集中，特征和标簽之間明顯呈現出一種相關性：點贊數、轉發數多的時候，往往浏覽量也多。但是，這種相關性可以通過哪個具體的函數來描繪呢？目前我們還不知道，是以我們在這個項目中的任務就是找到這個函數。
這樣，我們就已經把問題定義好了，緊接着下一步就是資料收集和預處理。
第 2 步 收集資料和預處理
資料的收集和預處理”在所有機器學習項目中都會出現，它的作用是為機器學習模型提供好的燃料。資料好，模型才跑得更帶勁。這步驟看似隻有一句話，其實裡面包含了好幾個小步驟，完整來講有 6 步：
①收集資料；
②資料可視化；
③資料清洗；
④特征工程；
⑤建構特征集和标簽集；
⑥拆分訓練集、驗證集和測試集。
你可能一眼看上去不太明白這 6 個步驟的意思。不要着急，接下來我會挨個解釋。
1.收集資料
首先是收集資料，這一步又叫采集資料。在現實中，收集資料通常很辛苦，要在營運環節做很多資料埋點、擷取使用者消費等行為資訊和興趣偏好資訊，有時候還需要上網爬取資料。有了資料集，接下來我們要做的是資料可視化的工作，也就是通過可視化去觀察一下資料，為選擇具體的機器學習模型找找感覺。
2.資料可視化
# 首先安裝
pip3.10 install jupyter
# 運作
jupyter notebook 資料可視化是個萬金油技能，能做的事非常多。比如說，可以看一看特征和标簽之間可能存在的關系，也可以看看資料裡有沒有“髒資料”和“離群點”等。
不過在正式可視化之前，我們需要把收集到的資料導入運作環境。資料導入我們需要用到 Pandas 資料處理工具包。這個包可是操作資料的利器，我們未來每個項目中都會用到。現在我們用 import 語句導入它：
# 導入最基本的資料處理工具
import pandas as pd # 導入Pandas資料處理工具包 然後，我們通過下面的代碼把這個項目的資料集讀入到 Python 運作環境，用 DataFrame 的形式呈現出來：
df_ads = pd.read_csv('xxx微信軟文.csv') # 讀入資料
df_ads.head() # 顯示前幾行資料 DataFrame 是機器學習中常見的二維表格類型資料結構。在上面的代碼中，我用 read_csv API 把 CSV 格式的資料檔案，讀入到 Pandas 的 DataFrame 中，把它命名為了 df_ads。這段代碼輸出如下：
這樣就完成了資料的導入了，接着我們就可以正式進入“可視化”了。根據經驗，我們猜測“點贊數”最有可能和“浏覽量”之間存線上性關系。那是不是真的這樣呢？我們可以畫出圖來驗證一下。
在這個“驗證”環節中，我們需要用到兩個包：一個是 Python 畫圖工具庫“Matplotlib ”，另一個是統計學資料可視化工具庫“Seaborn”。這兩個包都是 Python 資料可視化的必備工具包，它們是 Anaconda 預設安裝包的一部分，不需要 pip install 語句重複安裝。
在導入這兩個包時，我們依舊用 import 語句。請你注意，為了節省代碼量，我并沒有導入完整的 matplotlib 包，而是隻導入了 matplotlib 包中的繪圖子產品 pyplot：
#導入資料可視化所需要的庫
import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib – Python畫圖工具庫
import seaborn as sns # Seaborn – 統計學資料可視化工具庫 因為線性關系可以簡單地用散點圖來驗證一下。是以下面我們用 matplotlib 包中的 plot API，繪制出“點贊數”和“浏覽量”之間的散點圖，看看它們的分布狀态。
plt.plot(df_ads['點贊數'],df_ads['浏覽量'],'r.', label='Training data') # 用matplotlib.pyplot的plot方法顯示散點圖
plt.xlabel('點贊數') # x軸Label
plt.ylabel('浏覽量') # y軸Label
plt.legend() # 顯示圖例
plt.show() # 顯示繪圖結果！ 輸出的結果如下圖所示：
從這張圖中我們可以看出來，這些資料基本上集中在一條線附近，是以它的标簽和特征之間，好像真的存在着線性的關系，這可以為我們将來選模型提供參考資訊。
接下來，我要用 Seaborn 的 boxplot 工具畫個箱線圖。來看看這個資料集裡有沒有“離群點”。我這裡随便選擇了熱度指數這個特征，你也可以為其它特征試試繪制箱線圖。
data = pd.concat([df_ads['浏覽量'], df_ads['熱度指數']], axis=1) # 浏覽量和熱度指數
fig = sns.boxplot(x='熱度指數', y="浏覽量", data=data) # 用seaborn的箱線圖畫圖
fig.axis(ymin=0, ymax=800000); #設定y軸坐标 下圖就是我們輸出的箱線圖：
箱線圖是由五個數值點組成，分别是最小值 (min)、下四分位數 (Q1)、中位數 (median)、上四分位數 (Q3) 和最大值 (max)。在統計學上，這叫做五數概括。這五個數值可以清楚地為我們展示資料的分布和離散程度。
這個圖中下四分位數、中位數、上四分位數組成一個“帶有隔間的盒子”，就是所謂的箱；上四分位數到最大值之間建立一條延伸線，就是所謂的線，也叫“胡須”；胡須的兩極就是最小值與最大值；此外，箱線圖還會将離群的資料點單獨繪出。
在上面這個箱線圖中，我們不難發現，熱度指數越高，浏覽量的中位數越大。我們還可以看到，有一些離群的資料點，比其它的文章浏覽量大了很多，這些“離群點”就是我們說的“爆款文章”了。
到這裡，資料可視化工作算是基本完成了。在資料可視化之後，下一步就是資料的清洗。
3.資料清洗
很多人都把資料清洗比作“炒菜”前的“洗菜”，也就是說資料越幹淨，模型的效果也就越好。清洗的資料一般分為 4 種情況：
第一種是處理缺失的資料。如果備份系統裡面有缺了的資料，那我們盡量補錄；如果沒有，我們可以剔除掉殘缺的資料，也可以用其他資料記錄的平均值、随機值或者 0 值來補值。這個補值的過程叫資料修複。
第二個是處理重複的資料：如果是完全相同的重複資料處理，删掉就行了。可如果同一個主鍵出現兩行不同的資料，比如同一個身份證号後面有兩條不同的位址，我們就要看看有沒有其他輔助的資訊可以幫助我們判斷（如時戳），要是無法判斷的話，隻能随機删除或者全部保留。
第三個是處理錯誤的資料：比如商品的銷售量、銷售金額出現負值，這時候就需要删除或者轉成有意義的正值。再比如表示百分比或機率的字段，如果值大于 1，也屬于邏輯錯誤資料。
第四個是處理不可用的資料：這指的是整理資料的格式，比如有些商品以人民币為機關，有些以美元為機關，就需要先統一。另一個常見例子是把“是”、“否”轉換成“1”、“0”值再輸入機器學習模型。
那麼如何看資料集中有沒有髒資料呢？
就我們這個項目的資料集來說，細心的你可能在 DataFrame 圖中已經發現，行索引為 6 的資料中“轉發數”的值是“NaN”，意思是 Not A Number。在 Python 中，它代表無法表示、也無法處理的值。這是典型的髒資料。
我們可以通過 DataFrame 的 isna().sum() 函數來統計所有的 NaN 的個數。這樣，我們就可以在看看有沒有 NaN 的同時，也看看 NaN 出現的次數。如果 NaN 過多的話，那麼說明這個資料集品質不好，就要找找資料源出了什麼問題。
df_ads.isna().sum() # NaN出現的次數 輸出結果如下:
df_ads = df_ads.dropna() # 删除NaN值 删去了離群點，模型針對普通的資料會拟合得比較漂亮。但是現實生活中，就是存在着這樣的離群點，讓模型不那麼漂亮。如果把這裡的離群點删掉，那模型就不能工作得那麼好了。是以，這是一個平衡和取舍的過程。
我們可以訓練出包含這些離群點的模型，以及不包含這些離群點的模型，并進行比較。在這裡，我建議保留這些“離群點”。
現在，我們就完成了對這個資料的簡單清洗。不同類型的資料有不同的清洗方法，我們這裡就不一一介紹了。後續項目中，針對具體項目和資料集，我們還會再細講的。我們繼續講下一個步驟，把資料轉換成機器所更易于讀取的格式，也就是特征工程。
4.特征工程
特征工程是一個專門的機器學習子領域，而且它是資料處理過程中最有創造力的環節，特征工程做得好不好，非常影響機器學習模型的效率。 我舉個例子來解釋下什麼是特征工程。你知道什麼是 BMI 指數嗎？它等于體重除以身高的平方，這就是一個特征工程。
計算公式 BMI = 體重(kg) ÷ 身高(m)^2 BMI 這一個指數就替代了原來的兩個特征——體重和身高，而且完全能客觀地描繪我們的身材情況。
是以，經過了這個特征工程，我們可以把 BMI 指數作為新特征，輸入用于評估健康情況的機器學習模型。
你可能會問這樣做的好處是什麼？以 BMI 特征工程為例，它降低了特征資料集的次元。次元就是資料集特征的個數。要知道，在資料集中，每多一個特征，模型拟合時的特征空間就更大，運算量也就更大。是以，摒棄掉備援的特征、降低特征的次元，能使機器學習模型訓練得更快。
這隻是特征工程的諸多的妙處之一，此外特征工程還能更好地表示業務邏輯，并提升機器學習模型的性能。
由于這個項目的問題相對簡單，對特征工程的要求并不高，這裡暫時不做特征工程。下面，直接進入下一個子步驟，也就是建構機器學習的特征集和标簽集。
5.建構特征集和标簽集
特征就是所收集的各個資料點，是要輸入機器學習模型的變量。而标簽是要預測、判斷或者分類的内容。對于所有監督學習算法，我們都需要向模型中輸入“特征集”和“标簽集”這兩組資料。是以，在開始機器學習的模型搭建之前，我們需要先建構一個特征資料集和一個标簽資料集。
具體的建構過程也很簡單，我們隻要從原始資料集删除我們不需要的資料就行了。在這個項目中，特征是點贊數、轉發數、熱度指數和文章評級，是以隻需要從原始資料集中删除“浏覽量”就行了。
X = df_ads.drop(['浏覽量'],axis=1) # 特征集，Drop掉标簽相關字段 而标簽是我們想要預測的浏覽量，是以，我們在标簽資料集中隻保留“浏覽量”字段：
y = df_ads.浏覽量 # 标簽集 下面我們再看看特征集和标簽集裡面都有什麼資料。
X.head() # 顯示前幾行資料
y.head() #顯示前幾行資料 因為 Notebook 一個單元格隻能有一個輸出。是以我把顯示兩個資料的代碼放在了不同的單元格中。它們的輸出結果如下圖所示：
可以看到，除了浏覽量之外，所有其它字段仍然都在特征資料集中，而隻有浏覽量被儲存在了标簽資料集中，也就是說原始資料集就被拆分成了機器學習的特征集和标簽集。
無監督學習算法是不需要這個步驟的。因為無監督算法根本就沒有标簽。
不過，從原資料集從列的次元縱向地拆分成了特征集和标簽集後，還需要進一步從行的次元橫向拆分。你可能想問，為啥還要拆分呀？因為機器學習并不是通過訓練資料集找出一個模型就結束了，我們需要用驗證資料集看看這個模型好不好，然後用測試資料集看看模型在新資料上能不能用。
那麼具體該怎麼拆分呢？這就是我們接下來要解決的問題了。
6.拆分訓練集、驗證集和測試集。
在拆分之前，我先說明一點，對于學習型項目來說，為了簡化流程，經常會省略驗證的環節。我們今天的項目比較簡單，是以我們也省略了驗證，隻拆分訓練集和測試集，而此時的測試集就肩負着驗證和測試雙重功能了。
拆分的時候，留作測試的資料比例一般是 20% 或 30%。不過如果你的資料量非常龐大，比如超過 1 百萬的時候，那你也不一定非要留這麼多。一般來說有上萬條的測試資料就足夠了。這裡我會按照 80/20 的比例來拆分資料。具體的拆分，我們會用機器學習工具包 scikit-learn 裡的資料集拆分工具 train_test_split 來完成：
#将資料集進行80%（訓練集）和20%（驗證集）的分割
from sklearn.model_selection import train_test_split #導入train_test_split工具
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
test_size=0.2, random_state=0) 這裡需要注意一下，雖然是随機分割，但我們要指定一個 random_state 值，這樣就保證程式每次運作都分割一樣的訓練集和測試集。訓練集和測試集每次拆分都不一樣的話，那比較模型調參前後的優劣就失去了固定的标準。 現在，訓練集和測試集拆分也完成了，你會發現原始資料現在變成了四個資料集，分别是：
- 特征訓練集（X_train）
- 特征測試集（X_test）
- 标簽訓練集（y_train）
- 标簽測試集（y_test）
至此，我們全部的資料預處理工作就結束了。
第 3 步 選擇算法并建立模型
敬請期待。。。
第 4 步 訓練模型
敬請期待。。。
第 5 步 模型評估和優化
敬請期待。。。