迁移学习和冷启动
? 本文是《智能風(fēng)控原理、算法和工程實(shí)踐》第3章學(xué)習(xí)筆記。算法推導(dǎo)部分較難，就沒有列出來，因?yàn)槲乙部床欢?/p>
冷啟動
? 冷啟動是指在沒有或只有很少量數(shù)據(jù)的情況下，從0到1建立業(yè)務(wù)模型的過程。在風(fēng)控業(yè)務(wù)中，早期缺乏數(shù)據(jù)積累，遷移學(xué)習(xí)和異常檢測技術(shù)都可以用來處理部分冷啟動問題。
應(yīng)用場景
- 新開了某個業(yè)務(wù)，只有少量樣本，需要用其他場景的數(shù)據(jù)來建模。此時其他場景為源域，新業(yè)務(wù)場景為目標(biāo)域。
- 業(yè)務(wù)被迫停止3個月后重啟，大部分訓(xùn)練樣本比較老舊。大部分舊樣本為源域，新的少量訓(xùn)練樣本為目標(biāo)域。
- 在某個國家開展類似國內(nèi)的業(yè)務(wù)。國內(nèi)業(yè)務(wù)積累的數(shù)據(jù)為源域，新國家場景為目標(biāo)域。
? 概括起來，源域樣本和目標(biāo)域樣本分布有區(qū)別，目標(biāo)域樣本量又不夠。
概念介紹
? 遷移學(xué)習(xí)是一種通過調(diào)用不同場景中的數(shù)據(jù)來建立模型的方法。通過遷移學(xué)習(xí)可以將知識從源域遷移到目標(biāo)域。
? 一個簡單的例子，假如現(xiàn)在有大量英短銀漸層和少量英短高地的圖片，期望訓(xùn)練一個能夠識別當(dāng)前的貓是不是英短高地的學(xué)習(xí)器。這時可以用英短銀漸層圖片來訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將這個網(wǎng)絡(luò)的中間結(jié)點(diǎn)取出來作為目標(biāo)模型的前半部分，然后在少量英短高地的樣本上再繼續(xù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)后面的幾層網(wǎng)絡(luò)。
? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前幾層學(xué)習(xí)的是輪廓和局部形狀等貓的共性特征，通過前面網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)模型就掌握了貓的共性，再通過后續(xù)網(wǎng)絡(luò)對英短高地學(xué)習(xí)。
常見遷移學(xué)習(xí)算法
? 賦予源域中的樣本某種權(quán)重，使其分布靠近目標(biāo)域。
? 尋找一個低維子空間，使源域和目標(biāo)域的數(shù)據(jù)樣本在映射到該子空間后服從相同或相近的分布。
? 利用低秩矩陣重構(gòu)數(shù)據(jù)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)域之間的魯棒自適應(yīng)。
? 第一種算法因?yàn)椴辉谔卣骺臻g上做任何扭曲變化，可以很好地保留模型的解釋性，所以應(yīng)該更為廣泛。第二、第三種算法在解釋性上有一定不足，但不需要在目標(biāo)場景有真實(shí)的樣本標(biāo)簽，對于初期的業(yè)務(wù)支持度更好。
TrAdaBoost模型
? 將不同分布的訓(xùn)練集放在一起訓(xùn)練，這種方法也叫作基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)方法。
? TraAdaBoost是有AdaBoost演變而來。在一個包含源域訓(xùn)練數(shù)據(jù)和目標(biāo)域樣本的訓(xùn)練集中，TrAdaBoost會對訓(xùn)練樣本進(jìn)行權(quán)重調(diào)整。
- 對目標(biāo)域樣本，如果被誤分類，根據(jù)目標(biāo)域樣本的分類錯誤率進(jìn)行調(diào)整，增加其權(quán)重，使得下次訓(xùn)練時更關(guān)注錯分的目標(biāo)域樣本。
- 對源域樣本，如果被誤分類，則會認(rèn)為它們是與目標(biāo)數(shù)據(jù)不同分布的，會降低其權(quán)重。
跨場景遷移模型
? 在新場景下開展小額現(xiàn)金貸產(chǎn)品，積累了1200條有標(biāo)簽的樣本，嘗試對原有大額產(chǎn)品的存量客戶進(jìn)行遷移。有4個在舊業(yè)務(wù)上表現(xiàn)較好的特征，保證原有場景和目標(biāo)場景都有這個特征且含義一致。
import pandas as pd from sklearn.metrics import roc_auc_score,roc_curve,auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import LinearSVC import numpy as np import random import math from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCVdata = pd.read_excel('./data/tra_sample.xlsx') data.head()? type的三種標(biāo)簽分別代表著目標(biāo)域、源域和時間外樣本集。根據(jù)標(biāo)簽劃分樣本集。
feature_lst = ['zx_score','msg_cnt','phone_num_cnt','register_days']train = data[data.type == 'target'].reset_index().copy() diff = data[data.type == 'origin'].reset_index().copy() val = data[data.type == 'offtime'].reset_index().copy()#trans_S, trans_A, label_S, label_A, test train = train.loc[:1200]trans_S = train[feature_lst].copy() label_S = train['bad_ind'].copy()trans_A = diff[feature_lst].copy() label_A = diff['bad_ind'].copy()val_x = val[feature_lst].copy() val_y = val['bad_ind'].copy()test = val_x.copy()? 對目標(biāo)域的少量樣本進(jìn)行擬合，結(jié)果如下：
? 訓(xùn)練集和時間外樣本集KS相差超過10%，遠(yuǎn)高于行業(yè)要求的5%。且ROC曲線不穩(wěn)定，意味著模型的泛化能力較差。
? 將源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)整合到一起擬合，注意一下整合時用到的函數(shù)，結(jié)果如下：
? 下面使用TrAdaBoost算法，將源域數(shù)據(jù)中與目標(biāo)域分布差別較大的數(shù)據(jù)設(shè)置一個很小的值，來弱化兩個數(shù)據(jù)集的分布差異。
算法比較復(fù)雜，代碼無法看懂，等用到的時候再回來研究。
? 訓(xùn)練結(jié)束后，用最優(yōu)的邏輯回歸模型對樣本進(jìn)行測試，結(jié)果如下：
? 該方案只使用訓(xùn)練過程中表現(xiàn)最好的學(xué)習(xí)器進(jìn)行決策，因此保留了單個邏輯回歸模型的解釋性，對于模型上線部署沒有影響。但是這也增大了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)，在實(shí)際使用中需要權(quán)衡迭代次數(shù)。
【作者】：Labryant
【原創(chuàng)公眾號】：風(fēng)控獵人
【簡介】：某創(chuàng)業(yè)公司策略分析師，積極上進(jìn)，努力提升。乾坤未定，你我都是黑馬。
【轉(zhuǎn)載說明】：轉(zhuǎn)載請說明出處，謝謝合作！~
總結(jié)
