问题定义
在机器学习项目中，问题定义是至关重要的第一步。明确的问题定义有助于指导后续的数据收集、模型选择和评估。以下是问题定义中需要明确的内容：
作用
- 明确任务目标：确定是分类、回归还是聚类任务。
- 设定评估指标：选择合适的评估指标，如分类任务中的准确率、AUC-ROC，回归任务中的RMSE。
关键问题
- 预测什么？
- 确定要预测的目标变量。例如，预测客户流失、房价、产品销量等。
- 如何衡量模型成功？
- 选择合适的评估指标来衡量模型的性能。
示例
预测用户流失（二分类任务）
- 目标：识别可能流失的用户。
- 评估指标：AUC-ROC，用于衡量模型在区分流失和非流失用户方面的能力。
- 注意事项：
- 确保数据集中包含足够的流失用户样本。
- 选择合适的阈值来平衡召回率和精确率。
预测房价（回归任务）
- 目标：预测房屋的市场价格。
- 评估指标：RMSE，用于衡量预测值与实际值之间的平均偏差。
- 注意事项：
- 数据中应包含影响房价的关键特征，如位置、面积、房龄等。
- 处理异常值和缺失值，以提高模型的鲁棒性。
客户分群（聚类任务）
- 目标：将客户分为不同的群体，以便进行个性化营销。
- 评估指标：轮廓系数（Silhouette Score），用于评估聚类的紧密性和分离度。
- 注意事项：
- 选择合适的聚类算法和簇数。
- 进行特征缩放，以避免特征尺度对聚类结果的影响。
问题定义与评估指标选择步骤
确定任务类型
- 分类任务：预测类别标签（如用户流失、垃圾邮件检测）。
- 二分类：AUC-ROC、F1分数、精确率、召回率。
- 多分类：准确率、宏/微平均F1分数。
- 回归任务：预测连续数值（如房价、销售额）。
- 评估指标：RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）。
- 聚类任务：分组未标记数据（如客户分群）。
- 评估指标：轮廓系数、Calinski-Harabasz指数。
结合业务需求与数据特性
- 类别不平衡（如用户流失预测）：
- 优先选择AUC-ROC或PR AUC（精确率-召回率曲线），而非准确率。
- 高代价误判场景：
- 医疗诊断（减少假阴性）：优化召回率。
- 垃圾邮件检测（减少假阳性）：优化精确率。
示例分析
场景1：预测客户购买概率（二分类，数据不平衡）
- 评估指标：AUC-ROC（综合排序能力） + PR AUC（关注正例预测效果）。
场景2：手写数字识别（十分类，类别平衡）
- 评估指标：准确率（简单直观，数据均衡）。
场景3：推荐系统（排序任务）
- 评估指标：NDCG（衡量排名质量）、MAP（平均准确率）。
优化与验证
- 确保模型训练目标与评估指标一致（如调整类别权重优化F1分数）。
- 多指标验证：例如同时监控AUC-ROC和KS值（信用评分模型）。
最终问题定义模板
- 预测目标：明确输出类型（如二分类中的"用户是否流失"）。
- 任务类型：分类/回归/聚类。
- 评估指标：根据业务优先级和数据分布选择（如AUC-ROC、RMSE）。
示例
- 预测用户流失（二分类）→ AUC-ROC。
- 预测房价（回归）→ RMSE。
- 客户分群（聚类）→ 轮廓系数。
通过系统化分析任务需求和场景，确保模型评估有效反映实际应用价值。
