当我们拿到一个机器学习问题时，通常处理的流程分为以下几步
数据收集与探索性分析
业界有一句非常著名的话：“数据决定了机器学习的上界，而模型和算法只是逼近这个上界。”由此可见，数据对于整个机器学习项目至关重要。
通常，我们拿到一个具体的领域问题后，可以使用网上一些具有代表性的、大众经常会用到的公开数据集。相较于自己整理的数据集，显然大众的数据集更具有代表性，数据处理的结果也更容易得到大家的认可。此外，大众的数据集在数据过拟合、数据偏差、数值缺失等问题上也会处理的更好。但如果在网上找不到现成的数据，那我们只好收集原始数据，再去一步步进行加工、整理。
得到数据集后应首先进行探索性数据分析，了解数据的分布情况。（以下为用pandas读取后的dataframe）
train.head(5) #显示前5行数据
train.tail(5) #显示后5行
train.columns #查看列名
train.info() #查看各字段的信息
train.shape #查看数据集行列分布，几行几列
train.describe() #查看数据的大体情况
对于分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。 而且还要对数据的量级有一个评估，多少个样本，多少个特征，可以估算出其对内存的消耗程度，判断训练过程中内存是否能够放得下。如果放不下就得考虑改进算法或者使用一些降维的技巧了。如果数据量实在太大，那就要考虑分布式了。
数据预处理与特征工程
数据集或多或少都会存在数据缺失、分布不均衡、存在异常数据、混有无关紧要的数据等诸多数据不规范的问题。这就需要我们对收集到的数据进行进一步的处理，包括处理缺失值、处理偏离值、数据规范化、数据的转换等，这样的步骤叫做“数据预处理”。
经过了数据预处理，数据规范了很多，可以进行下面的数据“特征工程”，主要对数据集做特征的提取、数据的降维等方面的处理。
数据预处理和特征工程是机器学习的基础必备步骤，数据挖掘过程中很多时间就花在它们上面。
数据集分割
一般需要将样本分成独立的三部分：训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中训练集用来估计模型，验证集用来调整模型参数从而得到最优模型，而测试集则检验最优的模型的性能如何。一个典型的划分是训练集占总样本的50％，而其它各占25％，三部分都是从样本中随机抽取。
样本少的时候，上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K折交叉验证法。就是将样本打乱，然后均匀分成K份，轮流选择其中K-1份训练，剩余的一份做验证，计算预测误差平方和，最后把K次的预测误差平方和再做平均作为选择最优模型结构的依据。
如何选择训练集、验证集、测试集的划分比例？
在传统的机器学习中，这三者一般的比例为training/validation/test = 50/25/25，但是有些时候如果模型不需要很多调整只要拟合就可时，或者training本身就是training+validation (比如cross validation)时，也可以training/test =7/3。但是在深度学习中，由于数据量本身很大，而且训练神经网络需要的数据很多，可以把更多的数据分给training，而相应减少validation和test。
模型的选择与训练
当我们处理好数据之后，就可以选择合适的机器学习模型进行数据的训练了。可供选择的机器学习模型有很多，每个模型都有自己的适用场景，那么如何选择合适的模型呢？
首先我们要对处理好的数据进行分析，判断训练数据有没有类标，若是有类标则应该考虑监督学习的模型，否则可以划分为非监督学习问题。其次分析问题的类型是属于分类问题还是回归问题，当我们确定好问题的类型之后再去选择具体的模型。
在模型的实际选择时，通常会考虑尝试不同的模型对数据进行训练，然后比较输出的结果，选择最佳的那个。此外，我们还会考虑到数据集的大小。若是数据集样本较少，训练的时间较短，通常考虑朴素贝叶斯等一些轻量级的算法，否则的话就要考虑SVM等一些重量级算法。
选好模型后是调优问题，可以采用交差验证，观察损失曲线，测试结果曲线等分析原因，调节参数：优化器、学习率、batchsize等。
此外还可以尝试多模型融合，来提高效果。
模型的评价
模型选择和模型评价
模型选择是在某个模型类中选择最好的模型，而模型评价对这个最好的模型进行评价。模型评价阶段不做参数调整而是客观地评价模型的预测能力。
在模型评价阶段，我们可以根据分类、回归、排序等不同问题关心的问题选择不同的评价指标，多与模型选择时的损失不同。
根据具体业务，实际的评价指标有很多种，最好的方式当然是模型选择时即设计其损失函数即为评价指标，但是通常而言这些指标包含了某些非线性变化，优化起来难度颇大，因此实际模型选择仍是选用经典的那些损失函数，而模型评价则会与其略有不同。
在模型评估的过程中，我们可以判断模型的“过拟合”和“欠拟合”。若是存在数据过度拟合的现象，说明我们可能在训练过程中把噪声也当作了数据的一般特征，可以通过增大训练集的比例或是正则化的方法来解决过拟合的问题；若是存在数据拟合不到位的情况，说明我们数据训练的不到位，未能提取出数据的一般特征，要通过增加多项式维度、减少正则化参数等方法来解决欠拟合问题。
此外，模型评估还应考虑时间、空间复杂度，稳定性、迁移性等。
模型的部署
灰度发布是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。AB test就是一种灰度发布方式，让一部分用户继续用A，一部分用户开始用B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B上面来。灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。
分桶测试/AB测试/多变量测试
（1）分桶测试(bucket testing)，简称BTS，是让不同的用户在访问特定的互联网产品的时候，由系统来决定用户的分组号（我们称为bucket id），然后根据分组号，令用户看到的是不同的产品版本，用户在不同版本产品下的行为将被记录下来，这些行为数据通过数据分析形成一系列指标，而通过这些指标的比较，最后就形成了各版本之间孰优孰劣的结论。
（2）A/B testing是分桶测试的最简单形式。即设定一个基准桶，再设定一个或以上的测试桶。然后考察测试桶与基准桶之间在各项指标上的差异，最后确定测试桶的效果。这种方法论，很容易在现实生活中找到影子。其实，改革初期建立的深圳特区，就是一场伟大的A/B testing，基准桶就是中国内地，测试桶就是深圳，当时各自的用户量是9亿 vs 30万（以当时的人口计算）。对于A/B testing而言，测试桶的用户量、流量都不会太大，这是为了确保BTS万一失败，对于整体系统的影响尽量小。当然，测试桶的用户量、流量也不能太少，否则测试效果容易受到未知因素的干扰，而变得不稳定。对于A/B testing而言，判断测试组与基准组孰优孰劣非常简单，只要将二者的指标进行对比即可。但是，如果版本中包含多个因素，那么确定每个因素的贡献，就不好评估了。这就好比，我们不能仅仅根据内地与深圳的GDP差异，就能断定是因为当时良好的投资环境，还是地理因素，或其它什么因素，是导致了深圳当时成功的主要因素。所以，利用A/B测试，我们往往只能知道how，而不能知道why。
（3）多变量测试是分桶测试的高级形式。在多变量测试中，每个可以改变的地方称为因素，而每种因素的可能具有的状态称为水平。比如，你想同时改变某个搜索产品的按钮颜色、排序算法、索引数据这3个地方，那你需要一个3因素的多变量测试。如果，按钮的颜色为3种，那“按钮颜色”这个因素是3水平的。多变量测试允许你在同一时间测试多个要素处于不同水平时对于搜索产品的影响。通过多变量测试，你能十分清楚的看到不同的变化组合，对最终效果的影响。
举例而言，如果对某个搜索产品进行BTS测试的范围为：3种按钮颜色、2种排序算法和2种索引数据，那么该如何确定效果最佳的搭配呢？一般，我们会进行排列组合，产生不同的版本，使得每个版本对应一种水平的组合，这样我们就要构造322=12种版本参加BTS测试。接下来我们只要确定好每个版本的流量分配即可，即哪些桶对应哪个版本。最后，也是最有难度的地方在于，如何通过各版本的指标分析，来确定哪个版本最好、每个因素贡献程度以及结论的可靠性。
多变量测试的威力在于同一时间内可以进行多个因素的测试，可以为我们节省时间，但在使用这个工具的时候，切忌贪心，不要同时进行太多因素的测试。这是因为，在一定时间内，网络流量是有限的，而同时进行太多的测试，就要创建大量的版本，这将摊薄每个版本能够得到的流量。而流量不足时，会导致统计指标的可靠性变差。
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