悄然破坏机器学习项目的 10 个关键错误

悄然破坏机器学习项目的 10 个关键错误
图片由 Editor | ChatGPT 提供

引言

机器学习项目既令人兴奋又充满挑战。从数据收集和准备到模型部署和监控，许多方面都需要仔细关注，以避免代价高昂的挫折、不准确的模型或资源的浪费。本文概述了10个关键错误，如果未能正确识别和解决这些错误，可能会使机器学习项目陷入困境——有时是以微妙且难以察觉的方式。这个列表涵盖了机器学习生命周期的不同阶段，从目标设定到已部署系统的维护。

贯穿其生命周期的10个机器学习项目错误

1. 项目目标不一致或模糊

无论您是想构建一个预测模型来估算未来30天超市的销售额，还是想构建一个用于体育追踪的视频实时动作识别系统，项目目标都必须清晰且可衡量。如果没有明确定义和可衡量的目标，评估成功或协调利益相关者将变得不可行。定义不清的目标通常会导致资源浪费或构建解决错误问题的机器学习解决方案。

2. 数据质量差

尽管原始数据至关重要且非常有价值，但其质量往往远非完美。现实世界的数据通常包含缺失值、噪声实例和不一致之处，并且可能无法代表与应用程序场景相关的所有可能情况或群体。用这种“不完美的数据”训练模型，绝大多数情况下会产生不可靠结果的机器学习模型。这说明了机器学习领域的一个核心、基础原则：“垃圾进，垃圾出”（garbage in, garbage out）。如果您使用包含错误和不一致之处的历史客户数据来训练一个个性化产品推荐模型，那么一旦系统部署，为任何目标用户提供的产品推荐几乎注定会失败。

3. 不恰当的数据预处理

数据预处理是在构建机器学习模型之前应用以提高原始数据质量的过程。然而，根据墨菲定律，如果在此阶段可能出错，那么它往往会出错。至关重要的是，必须根据数据中发现的特定问题，正确识别和执行必要的预处理步骤。典型的预处理步骤包括对数值特征进行归一化、对类别特征进行编码以及处理不平衡数据。跳过这些步骤可能会严重影响模型的性能。数据泄露（data leakage）等问题在预处理过程中尤其危险，例如在训练中使用测试集的信息或在特征工程中无意中包含目标变量，因为它们通常不被注意到。

4. 选择错误的机器学习技术或模型类型

机器学习模型的复杂程度差异很大。虽然一个简单的线性回归模型可能足以根据学习小时数预测考试分数，但像根据众多且多样的因素预测未来机票价格这样更具挑战性的问题，则需要一个更复杂的模型，例如随机森林或XGBoost集成模型。最重要的是：对复杂问题使用过于简单的模型可能导致欠拟合，即模型未能从训练数据中学习到重要的模式。同时，对简单任务使用不必要的复杂模型也不是一个好主意，因为它可能导致过拟合：模型过度记忆训练数据，以至于无法泛化到新的、未见过的数据。另外，请注意，盲目选择时尚的架构而不考虑问题背景可能会导致不必要的资源浪费：不要杀鸡焉用牛刀！

5. 不良的超参数调优

超参数调优是训练机器学习模型的关键步骤，特别是对于那些复杂程度从中等到高，并且在开始训练过程之前有许多“设计选择”的模型。在不采用结构化方法（如网格搜索或贝叶斯优化）来查找最佳配置的情况下，采用任意或默认的超参数值，可能会导致模型性能不佳，即使选择的技术最适合当前的问题和目标。

6. 不完整或不足的模型评估

人们往往倾向于仅依赖报告正面结果的单一评估指标，但这种方法通常会忽略可以捕捉模型性能不同细微差别的其他指标。同样，不使用交叉验证等适当的评估机制，或者仅在单个数据分割上测试模型，通常会给人一种性能良好的错误印象。鲁棒性必须是评估的组成部分；要测试它，你需要确保模型能够应对现实世界中可能遇到的各种情况，即使是最不可能的情况。

7. 模型不透明：缺乏可解释性或透明度

在高风险领域，模型在做出预测时的行为、输入和局限性能够向利益相关者解释清楚非常重要；否则，对解决方案的信任可能会受到损害。这通常发生在金融、法律和医疗保健等领域。

8. 不恰当的部署策略

我们的模型已经训练好，经过了适当的评估和验证，并且具有所需的解释性水平：是时候将其部署到生产环境了！但在此项目后期仍可能遇到一些问题。现实世界的集成是一个工程过程，它不仅需要技术专业知识，还需要为模型将成为一部分的系统进行仔细的集成规划。部署规划中需要考虑的方面包括模型的预测延迟、基础设施和再训练管道。即使是性能良好的模型，如果部署过程不正确，在生产环境中也可能变得毫无用处。

9. 忽略用户采纳和反馈

部署后，最终用户成为与模型互动的主要对象。如果用户不理解模型的预测，或者他们根本不信任这些预测，他们就不会继续使用它。因此，最终用户应该参与项目的早期阶段，尤其是在设计过程中。使输出可操作是成功的一个关键指标，并且用户对已部署模型的反馈可以帮助不断改进它并识别需要修订或改进的领域。

10. 缺乏持续维护或监控

想象一下精心照料花园，却在第一批花朵盛开后就放弃了。一旦模型部署，机器学习模型也常常发生类似的事情：它们不再被监控或维护。这可能会抵消前九个步骤的所有努力。现实世界的数据在不断变化，由于机器学习模型由数据驱动，它们的性能可能会随着时间的推移而下降（并且经常会下降），这可能是由于数据漂移或环境变化造成的。监控、设置警报和建立再训练管道对于应对性能下降至关重要。否则，等到团队注意到有问题时，损害可能已经造成，通常是因为在一段时间内输出了误导性的预测。

总结

本文探讨了机器学习系统开发的整个生命周期，重点介绍了10个可能使项目脱轨的关键（有时是微妙的）错误，并概述了避免这些错误的有效方法。