AI 模型构建的过程 模型构建主要包括 5 个阶段，分别为模型设计、特征工程、模型训练、模型验证、模型融合。
模型设计
在模型设计环节，产品经理要考虑的问题就是，在当前业务下，这个模型该不该做，我们有没有能力做这个模型，目标变量应该怎么设置、数据源应该有哪些、数据样本如何获取，是随机抽取还是分层抽样。
在模型设计阶段最重要的就是定义模型目标变量，以及抽取数据样本。
不同的目标变量，决定了这个模型应用的场景，以及能达到的业务预期。
接着，我们再来说说数据样本的抽取。模型是根据我们选择的样本来进行训练的，所以样本的选取决定了模型的最终效果。换句话说，样本是用来做模型的基础。在选取样本的时候，你需要根据模型的目标、业务的实际场景来选择合适的样本。
特征工程
我们可以把整个模型的构建理解为：从样本数据中提取可以很好描述数据的特征，再利用它们建立出对未知数据有优秀预测能力的模型。
在模型的构建过程中，特征工程是一个非常重要的部分。特征挑选得好，不仅可以直接提高模型的性能，还会降低模型的实现复杂度。
无论特征和数据过多或过少，都会影响模型的拟合效果，出现过拟合或欠拟合的情况。
当选择了优质的特征之后，即使你的模型参数不是最优的，也能得到不错的模型性能，你也就不需要花费大量时间去寻找最优参数了，从而降低了模型实现的复杂度。
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。
算法工程师们花费在特征工程建立上面的时间，基本上占整个模型构建的 60%。
那什么是特征工程？对一个模型来说，因为它的输入一定是数量化的信息，也就是用向量、矩阵或者张量的形式表示的信息。所以，当我们想要利用一些字符串或者其他类型的数据时，我们也一定要把它们先转换成数量化的信息。像这种把物体表示成一个向量或矩阵的过程，就叫做特征工程（Feature Engineering）。
那什么是建立特征工程呢？比较常见的，我们可以通过一个人的年龄、学历、工资、信用卡个数等等一系列特征，来表示这个人的信用状况，这就是建立了这个人信用状况的特征工程。同时，我们可以通过这些特征来判断这个人的信用好坏。
更具体点来说，建立特征工程的流程是，先做数据清洗，再做特征提取，之后是特征筛选，最后是生成训练 / 测试集。
1. 数据清洗
在建立特征工程的开始阶段，算法工程师为了更好地理解数据，通常会通过数据可视化（Data Visualization）的方式直观地查看到数据的特性，比如数据的分布是否满足线性的？数据中是否包含异常值？特征是否符合高斯分布等等。然后，才会对数据进行处理，也就是数据清洗，来解决这些数据可能存在的数据缺失、有异常值、数据不均衡、量纲不一致等问题。
数据缺失
在数据清洗阶段是最常见的问题。在遇到数据缺失问题时，算法工程师可以通过删除缺失值或者补充缺失值的手段来解决它。
至于数值异常的问题，可以选择的方法就是对数据修正或者直接丢弃，当然如果你的目标就是发现异常情况，那就需要保留异常值并且标注。
对于数据不均衡的问题，因为数据偏差可能导致后面训练的模型过拟合或者欠拟合，所以处理数据偏差问题也是数据清洗阶段需要考虑的。
针对量纲不一致的问题，也就是同一种数据的单位不同，比如金额这个数据，有的是以万元为单位，有的是以元为单位，我们一般是通过归一化让它们的数据单位统一。
2. 特征提取
一般提取出的特征会有 4类常见的形式，分别是数值型特征数据、标签或者描述类数据、非结构化数据、网络关系型数据。 数值型特征数据
数据一般包含大量的数值特征。
这类特征可以直接从数仓中获取，操作起来非常简单
一系列聚合函数也可以去描述特征，比如总次数、平均次数，当前次数比上过去的平均次数等等。
标签或描述类数据
这类数据的特点是包含的类别相关性比较低，并且不具备大小关系。
这类特征的提取方法也非常简单，一般就是将这三个类别转化为特征，让每个特征值用0、1 来表示，如有房 [0, 1]、有车 [0, 1] 等等。
非结构化数据（处理文本特征）
非结构化数据一般存在于 UGC（User Generated Content，用户生成内容）内容数据中。比如我们的用户流失预测模型用到了用户评论内容，而用户评论都是属于非结构化的文本类数据。
提取非结构化特征的一般做法就是，对文本数据做清洗和挖掘，挖掘出在一定程度上反映用户属性的特征。
网络关系型数据
前三类数据描述的都是个人，而网络关系型数据描述的是这个人和周围人的关系。
提取这类特征其实就是，根据复杂网络的关系去挖掘任意两人关系之间的强弱，像是家庭关系、同学关系、好友关系等等。
3. 特征选择
特征选择简单来说，就是排除掉不重要的特征，留下重要特征。
算法工程师会对希望入模的特征设置对应的覆盖度、IV 等指标，这是特征选择的第一步。
然后，再依据这些指标和按照经验定下来的阈值对特征进行筛选。
最后，还要看特征的稳定性，将不稳定的特征去掉。
4. 训练 / 测试集
这一步也是模型正式开始训练前需要做的，简单来说，就是算法同学需要把数据分成训练集和测试集，他们会使用训练集来进行模型训练，会使用测试集验证模型效果。
模型训练
模型训练是通过不断训练、验证和调优，让模型达到最优的一个过程。
决策边界是判断一个算法是线性还是非线性最重要的标准。
上图就是三种算法的决策边界。决策边界的形式无非就是直线和曲线两种，并且这些曲线的复杂度（曲线的平滑程度）和算法训练出来的模型能力息息相关。一般来说决策边界曲线越陡峭，模型在训练集上的准确率越高，但陡峭的决策边界可能会让模型对未知数据的预测结果不稳定。
模型训练的目标就是找到拟合能力与泛化能力的平衡点。拟合能力代表模型在已知数据上表现得好坏，泛化能力代表模型在未知数据上表现得好坏。它们之间的平衡点，就是我们通过不断地训练和验证找到的模型参数的最优解，因此，这个最优解绘制出来的决策边界就具有最好的拟合和泛化能力。这是模型训练中“最优”的意思，也是模型训练的核心目标。
一般情况下，算法工程师会通过交叉验证（Cross Validation）的方式，找到模型参数的最优解。
模型验证
模型验证主要是对待验证数据上的表现效果进行验证，一般是通过模型的性能指标和稳定性指标来评估。 模型性能 可以理解为模型预测的效果，你可以简单理解为“预测结果准不准”，它的评估方式可以分为两大类：分类模型评估和回归模型评估 。
分类模型评估
分类模型解决的是将一个人或者物体进行分类，例如在风控场景下，区分用户是不是“好人”，或者在图像识别场景下，识别某张图片是不是包含人脸。对于分类模型的性能评估，我们会用到包括召回率、F1、KS、AUC 这些评估指标。
回归模型评估
回归模型解决的是预测连续值的问题，如预测房产或者股票的价格，所以我们会用到方差和 MSE 这些指标对回归模型评估。 对于产品经理来说，我们除了要知道可以对模型性能进行评估的指标都有什么，还要知道这些指标值到底在什么范围是合理的。虽然，不同业务的合理值范围不一样，我们要根据自己的业务场景来确定指标预期，但我们至少要知道什么情况是不合理的。 模型稳定性 我们可以使用 PSI 指标来判断模型的稳定性，如果一个模型的 PSI > 0.2，那它的稳定性就太差了，这就说明算法同学的工作交付不达标。
模型融合
同时训练多个模型，再通过模型集成的方式把这些模型合并在一起，从而提升模型的准确率。简单来说，就是用多个模型的组合来改善整体的表现。
模型部署
一般情况下，因为算法团队和工程团队是分开的两个组织架构，所以算法模型基本也是部署成独立的服务，然后暴露一个 HTTP API 给工程团队进行调用，这样可以解耦相互之间的工作依赖，简单的机器学习模型一般通过 Flask 来实现模型的部署，深度学习模型一般会选 TensorFlow Serving 来实现模型部署。
编辑：黄飞