机器学习建模高级用法！构建企业级AI建模流水线 ⛵

技术分享 2年前 (2022-08-09) 0 999+

💡 作者：韩信子@ShowMeAI
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机器学习与流水线（pipeline）简介

我们知道机器学习应用过程包含很多步骤，如图所示『标准机器学习应用流程』，有数据预处理、特征工程、模型训练、模型迭代优化、部署预估等环节。

在简单分析与建模时，可以对每个板块进行单独的构建和应用。但在企业级应用中，我们更希望机器学习项目中的不同环节有序地构建成工作流（pipeline），这样不同流程步骤更易于理解、可重现、也可以防止数据泄漏等问题。

常用的机器学习建模工具，比如 Scikit-Learn，它的高级功能就覆盖了 pipeline，包含转换器、模型和其他模块等。

关于 Scikit-Learn 的应用方法可以参考ShowMeAI 📘机器学习实战教程 中的文章 📘SKLearn最全应用指南，也可以前往 Scikit-Learn 速查表 获取高密度的知识点清单。

但是，SKLearn 的简易用法下，如果我们把外部工具库，比如处理数据样本不均衡的 imblearn合并到 pipeline 中，却可能出现不兼容问题，比如有如下报错：

TypeError: All intermediate steps should be transformers and implement fit and transform or be the string ‘passthrough’ ‘SMOTE()’ (type <class ‘imblearn.over_sampling._smote.base.SMOTE’>) doesn’t

本文以『客户流失』为例，讲解如何构建 SKLearn 流水线，具体地说包含：

构建一个流水线(pipeline) ，会覆盖到 Scikit-Learn、 imblearn 和 feature-engine 工具的应用
在编码步骤（例如 one-hot 编码）之后提取特征
构建特征重要度图

最终解决方案如下图所示：在一个管道中组合来自不同包的多个模块。

我们下面的方案流程，覆盖了上述的不同环节：

步骤 ①：数据预处理：数据清洗
步骤 ②：特征工程：数值型和类别型特征处理
步骤 ③：样本处理：类别非均衡处理
步骤 ④：逻辑回归、xgboost、随机森林及投票集成
步骤 ⑤：超参数调优与特征重要度分析

💡 步骤0：准备和加载数据

我们先导入所需的工具库。

# 数据处理与绘图 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt  # Sklearn工具库 from sklearn.model_selection import train_test_split, RandomizedSearchCV, RepeatedStratifiedKFold, cross_validate  # pipeline流水线相关 from sklearn import set_config from sklearn.pipeline import make_pipeline, Pipeline from imblearn.pipeline import Pipeline as imbPipeline from sklearn.compose import ColumnTransformer, make_column_selector from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, MinMaxScaler  # 常数列、缺失列、重复列 等处理 from feature_engine.selection import DropFeatures, DropConstantFeatures, DropDuplicateFeatures  # 非均衡处理、样本采样 from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler  # 建模模型 from xgboost import XGBClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, VotingClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.inspection import permutation_importance from scipy.stats import loguniform  # 流水线可视化 set_config(display="diagram")

如果你之前没有听说过 imblearn 和 feature-engine 工具包，我们做一个简单的说明：

📘Imblearn 可以处理类别不平衡的分类问题，内置不同的采样策略

📘feature-engine 用于特征列的处理（常数列、缺失列、重复列等）

数据集：报纸订阅用户流失

我们这里用到的数据集来自 Kaggle 比赛 Newspaper churn。数据集包括15856条现在或曾经订阅该报纸的个人记录。

🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击这里获取本文 [14] 机器学习建模应用流水线 pipeline 『Newspaper churn 数据集』

⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub

数据集包含人口统计信息，如代表家庭收入的HH信息、房屋所有权、小孩信息、种族、居住年份、年龄范围、语言；地理信息如地址、州、市、县和邮政编码。另外，用户选择的订阅期长，以及与之相关的收费数据。该数据集还包括用户的来源渠道。最后会有字段表征客户是否仍然是我们的订户(是否流失)。

数据预处理与切分

我们先加载数据并进行预处理（例如将所有列名都小写并将目标变量转换为布尔值）。

# 读取数据 data = pd.read_excel("NewspaperChurn new version.xlsx")  #数据预处理 data.columns = [k.lower().replace(" ", "_") for k in data.columns] data.rename(columns={'subscriber':'churn'}, inplace=True) data['churn'].replace({'NO':False, 'YES':True}, inplace=True)  # 类型转换 data[data.select_dtypes(['object']).columns] = data.select_dtypes(['object']).apply(lambda x: x.astype('category'))  # 取出特征列和标签列 X = data.drop("churn", axis=1) y = data["churn"]  # 训练集验证集切分 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

预处理过后的数据应如下所示：

💡 步骤1：数据清洗

我们构建的 pipeline 流程的第一步是『数据清洗』，删除对预测没有帮助的列（比如 id 类字段，恒定值字段，或者重复的字段）。

# 步骤1：数据清洗+字段处理 ppl = Pipeline([     ('drop_columns', DropFeatures(['subscriptionid'])),     ('drop_constant_values', DropConstantFeatures(tol=1, missing_values='ignore')),     ('drop_duplicates', DropDuplicateFeatures()) ])

上面的代码创建了一个 pipeline 对象，它包含 3 个步骤：drop_columns、drop_constant_values、drop_duplicates。

这些步骤是元组形态的，第一个元素定义了步骤的名称（如 drop_columns），第二个元素定义了转换器（如 DropFeatures()）。

这些简单的步骤，大家也可以通过 pandas 之类的外部工具轻松完成。但是，我们在组装流水线时的想法是在pipeline中集成尽可能多的功能。

💡 步骤2：特征工程与数据变换

在前面剔除不相关的列之后，我们接下来做一下缺失值处理和特征工程。可以看到数据集包含不同类型的列（数值型和类别型），我们会针对这两个类型定义两个独立的工作流程。

关于特征工程，可以查看ShowMeAI 📘机器学习实战教程 中的文章 📘机器学习特征工程最全解读。

# 数据处理与特征工程pipeline  ppl = Pipeline([     # ① 剔除无关列     ('drop_columns', DropFeatures(['subscriptionid'])),     ('drop_constant_values', DropConstantFeatures(tol=1, missing_values='ignore')),     ('drop_duplicates', DropDuplicateFeatures()),          # ② 缺失值填充与数值/类别型特征处理     ('cleaning', ColumnTransformer([         # 2.1: 数值型字段缺失值填充与幅度缩放         ('num',make_pipeline(             SimpleImputer(strategy='mean'),             MinMaxScaler()),          make_column_selector(dtype_include='int64')         ),         # 2.2：类别型字段缺失值填充与独热向量编码         ('cat',make_pipeline(             SimpleImputer(strategy='most_frequent'),             OneHotEncoder(sparse=False, handle_unknown='ignore')),          make_column_selector(dtype_include='category')         )])     ) ])

添加一个名为clearning 的步骤，对应一个 ColumnTransformer 对象。

在 ColumnTransformer 中，设置了两个新 pipeline：一个用于处理数值型，一个用于类别型处理。通过 make_column_selector 函数确保每次选出的字段类型是对的。

这里使用 dtype_include 参数选择对应类型的列，这个函数也可以提供列名列表或正则表达式来选择。

💡 步骤3：类别非均衡处理（数据采样）

在『用户流失』和『欺诈识别』这样的问题场景中，一个非常大的挑战就是『类别不平衡』——也就是说，流失用户相对于非流失用户来说，数量较少。

这里我们会采用到一个叫做 im``blearn 的工具库来处理类别非均衡问题，它提供了一系列数据生成与采样的方法来缓解上述问题。本次选用 SMOTE 采样方法来对少的类别样本进行重采样。

SMOTE类别非均衡处理

添加 SMOTE 步骤后的 pipeline 如下：

# 总体处理pipeline  ppl = Pipeline([     # ① 剔除无关列     ('drop_columns', DropFeatures(['subscriptionid'])),     ('drop_constant_values', DropConstantFeatures(tol=1, missing_values='ignore')),     ('drop_duplicates', DropDuplicateFeatures()),          # ② 缺失值填充与数值/类别型特征处理     ('cleaning', ColumnTransformer([         # 2.1: 数值型字段缺失值填充与幅度缩放         ('num',make_pipeline(             SimpleImputer(strategy='mean'),             MinMaxScaler()),          make_column_selector(dtype_include='int64')         ),         # 2.2：类别型字段缺失值填充与独热向量编码         ('cat',make_pipeline(             SimpleImputer(strategy='most_frequent'),             OneHotEncoder(sparse=False, handle_unknown='ignore')),          make_column_selector(dtype_include='category')         )])     ),     # ③ 类别非均衡处理：重采样     ('smote', SMOTE()) ])

pipeline 特征校验

在最终构建集成分类器模型之前，我们查看一下经过 pipeline 处理得到的特征名称和其他信息。

pipeline 对象提供了一个名为 get_feature_names_out() 的函数，我们可以通过它获取特征名称。但在使用它之前，我们必须在数据集上拟合。由于第 ③ 步 SMOTE 处理仅关注我们的标签 y 数据，我们暂时忽略它并专注于第 ① 和 ② 步。

# 拟合数据，获取pipeline构建的特征名称和信息 ppl_fts = ppl[0:4] ppl_fts.fit(X_train, y_train) features = ppl_fts.get_feature_names_out() pd.Series(features)

结果如下所示：

0                    num__year_of_residence 1                             num__zip_code 2                       num__reward_program 3        cat__hh_income_$  20,000 - $29,999 4        cat__hh_income_$  30,000 - $39,999                         ...                 12122               cat__source_channel_TMC 12123            cat__source_channel_TeleIn 12124           cat__source_channel_TeleOut 12125               cat__source_channel_VRU 12126          cat__source_channel_iSrvices Length: 12127, dtype: object

由于独热向量编码，许多带着 cat_ 开头（代表 category）的特征名已被创建。

如果大家想得到上面流程图一样的 pipeline 可视化，只需在代码中做一点小小的修改，在调用 pipeline 对象之前在您的代码中添加 set_config(display="diagram")。

💡 步骤4：构建集成分类器

下一步我们训练多个模型，并使用功能强大的集成模型（投票分类器）来解决当前问题。

关于这里使用到的逻辑回归、随机森林和 xgboost 模型，大家可以在 ShowMeAI 的 📘图解机器学习算法教程 中看到详细的原理讲解。

# 逻辑回归模型 lr = LogisticRegression(warm_start=True, max_iter=400) # 随机森林模型 rf = RandomForestClassifier() # xgboost xgb = XGBClassifier(tree_method="hist", verbosity=0, silent=True) # 用投票器进行集成 lr_xgb_rf = VotingClassifier(estimators=[('lr', lr), ('xgb', xgb), ('rf', rf)],                               voting='soft')

定义集成模型后，我们也把它集成到我们的 pipeline 中。

# 总体处理pipeline  ppl = imbPipeline([     # ① 剔除无关列     ('drop_columns', DropFeatures(['subscriptionid'])),     ('drop_constant_values', DropConstantFeatures(tol=1, missing_values='ignore')),     ('drop_duplicates', DropDuplicateFeatures()),          # ② 缺失值填充与数值/类别型特征处理     ('cleaning', ColumnTransformer([         # 2.1: 数值型字段缺失值填充与幅度缩放         ('num',make_pipeline(             SimpleImputer(strategy='mean'),             MinMaxScaler()),          make_column_selector(dtype_include='int64')         ),         # 2.2：类别型字段缺失值填充与独热向量编码         ('cat',make_pipeline(             SimpleImputer(strategy='most_frequent'),             OneHotEncoder(sparse=False, handle_unknown='ignore')),          make_column_selector(dtype_include='category')         )])     ),     # ③ 类别非均衡处理：重采样     ('smote', SMOTE()),     # ④ 投票器集成     ('ensemble', lr_xgb_rf) ])

大家可能会注意到，我们在第1行中使用到的 Pipeline 替换成了 imblearn 的 imbPipeline 。这是很关键的一个处理，如果我们使用 SKLearn 的 pipeline，在拟合时会出现文初提到的错误：

TypeError: All intermediate steps should be transformers and implement fit and transform or be the string 'passthrough' 'SMOTE()' (type <class 'imblearn.over_sampling._smote.base.SMOTE'>) doesn't

到这一步，我们就把基本的 pipeline 流程构建好了。

💡 步骤5：超参数调整和特征重要性

超参数调优

我们构建的整条建模流水线中，很多组件都有超参数可以调整，这些超参数会影响最终的模型效果。对 pipeline 如何进行超参数调优呢，我们选用随机搜索 RandomizedSearchCV 对超参数进行调优，代码如下。

关于搜索调参的详细原理知识，大家可以查看 ShowMeAI 在文章 📘网络优化: 超参数调优、正则化、批归一化和程序框架 中的介绍。

大家特别注意代码中的命名规则。

# 超参数调优 params = {     'ensemble__lr__solver': ['newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear'],     'ensemble__lr__penalty': ['none', 'l1', 'l2', 'elasticnet'],     'ensemble__lr__C': loguniform(1e-5, 100),     'ensemble__xgb__learning_rate': [0.1],     'ensemble__xgb__max_depth': [7, 10, 15, 20],     'ensemble__xgb__min_child_weight': [10, 15, 20, 25],     'ensemble__xgb__colsample_bytree': [0.8, 0.9, 1],     'ensemble__xgb__n_estimators': [300, 400, 500, 600],     'ensemble__xgb__reg_alpha': [0.5, 0.2, 1],     'ensemble__xgb__reg_lambda': [2, 3, 5],     'ensemble__xgb__gamma': [1, 2, 3],     'ensemble__rf__max_depth': [7, 10, 15, 20],     'ensemble__rf__min_samples_leaf': [1, 2, 4],     'ensemble__rf__min_samples_split': [2, 5, 10],     'ensemble__rf__n_estimators': [300, 400, 500, 600], }  # 随机搜索调参 rsf = RepeatedStratifiedKFold(random_state=42) clf = RandomizedSearchCV(ppl, params,scoring='roc_auc', verbose=2, cv=rsf) clf.fit(X_train, y_train)  # 输出信息 print("Best Score: ", clf.best_score_) print("Best Params: ", clf.best_params_) print("AUC:", roc_auc_score(y_val, clf.predict(X_val)))

解释一下上面代码中的超参数命名：

第一个参数（ ensemble__ ）：我们的 VotingClassifier 的名称
第二个参数（ lr__ ）：我们集成中使用的模型的名称
第三个参数（ solver ）：模型相关超参数的名称

因为这里是类别不平衡场景，我们使用重复分层 k-fold ( RepeatedStratifiedKFold）。

超参数调优这一步也不是必要的，在简单的场景下，大家可以直接使用默认参数，或者在定义模型的时候敲定超参数。

特征重要度图

为了不让我们的模型成为黑箱模型，我们希望对模型做一些解释，其中最重要的是归因分析，我们希望了解哪些特征是重要的，这里我们对特征重要度进行绘制。

# https://inria.github.io/scikit-learn-mooc/python_scripts/dev_features_importance.html # 绘制特征重要度 def plot_feature_importances(perm_importance_result, feat_name):     """ bar plot the feature importance """     fig, ax = plt.subplots()       indices = perm_importance_result['importances_mean'].argsort()     plt.barh(range(len(indices)),              perm_importance_result['importances_mean'][indices],              xerr=perm_importance_result['importances_std'][indices])     ax.set_yticks(range(len(indices)))     ax.set_title("Permutation importance")          tmp = np.array(feat_name)     _ = ax.set_yticklabels(tmp[indices])   # 获取特征名称 ppl_fts = ppl[0:4] ppl_fts.fit(X_train, y_train) features = ppl_fts.get_feature_names_out()   # 用乱序法进行特征重要度计算和排列，以及绘图 perm_importance_result_train = permutation_importance(clf, X_train, y_train, random_state=42) plot_feature_importances(perm_importance_result_train, features)

上述代码运行后的结果图如下，我们可以看到特征 hh_income 在预测中占主导地位。由于这个特征其实是可以排序的（比如 30-40k 比 150-175k 要小），我们可以使用不同的编码方式（比如使用 LabelEncoding 标签编码）。