楊 光 陳亞睿

(防災(zāi)科技學(xué)院，河北 廊坊 065201)

1 引言

在大數(shù)據(jù)和人工智能背景下，數(shù)據(jù)正以驚人的速度產(chǎn)出并滲透到各行各業(yè)中，成為重要的生產(chǎn)要素[1]。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)作為數(shù)據(jù)分析的主要技術(shù)手段之一，作為人才市場(chǎng)的主要需求之一，成為當(dāng)前學(xué)習(xí)和研究的熱點(diǎn)，是計(jì)算機(jī)和信息處理相關(guān)專業(yè)本科和研究生人才培養(yǎng)的重要方面[2]。

機(jī)器學(xué)習(xí)課程的學(xué)習(xí)需要有統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，理論知識(shí)相對(duì)比較抽象，不易理解，并且知識(shí)點(diǎn)相對(duì)比較零散。學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中容易陷入一個(gè)方法中，很難準(zhǔn)確掌握整體知識(shí)脈絡(luò)，導(dǎo)致學(xué)習(xí)到的知識(shí)難以應(yīng)用于實(shí)際問題的解決，嚴(yán)重影響了學(xué)生的應(yīng)用創(chuàng)新能力[3-4]。針對(duì)上述問題，本文擬在OBE-CDIO教育理念指導(dǎo)下，結(jié)合我校防災(zāi)特色，從實(shí)際地震災(zāi)害數(shù)據(jù)出發(fā)，設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)各階段處理的綜合案例，以提問式、啟發(fā)式等教學(xué)方法[5]，在體系化講解理論知識(shí)的同時(shí)，引導(dǎo)學(xué)生自主完成算法的編寫和調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)理論知識(shí)和算法實(shí)驗(yàn)的相互驗(yàn)證，不斷提升學(xué)生對(duì)理論知識(shí)的理解和實(shí)踐動(dòng)手能力。

2 教學(xué)設(shè)計(jì)

本文采用Kaggle競(jìng)賽中的Significant Earthquakes:1965-2016數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)教學(xué)案例[6]，將機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、策略定義、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)和算法測(cè)試調(diào)優(yōu)等內(nèi)容融合成為一個(gè)知識(shí)體系，進(jìn)行講解與實(shí)驗(yàn)。該數(shù)據(jù)集包含23412條從1965至2016年發(fā)生的、大于5.5級(jí)的地震信息樣本數(shù)據(jù)，包括地震發(fā)生的時(shí)間、經(jīng)緯度位置、震級(jí)和深度等21個(gè)維度特征，其中有16個(gè)特征的數(shù)據(jù)類型是字符串，并且某些特征存在特征值大量為空的情況，該數(shù)據(jù)集的典型字段示例如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)集典型字段示例

教學(xué)過程中，以啟發(fā)式教學(xué)為主，首先通過字符串?dāng)?shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)如何參與運(yùn)算，引出數(shù)據(jù)預(yù)處理的相關(guān)理論知識(shí)，并在深入介紹特征編碼、標(biāo)準(zhǔn)化等方法原理的基礎(chǔ)上，講解算法實(shí)現(xiàn)步驟，并在該數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試與參數(shù)調(diào)整。然后，通過地震震源深度預(yù)測(cè)和地震震級(jí)分類，引出機(jī)器學(xué)習(xí)中回歸和分類的概念，典型機(jī)器學(xué)習(xí)方法如線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和貝葉斯等的基本原理，以及算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。通過如何選擇最優(yōu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)上面的預(yù)測(cè)和分類問題，引出性能度量典型方法，并通過不斷對(duì)實(shí)現(xiàn)的典型方法進(jìn)行比較分析，講解典型的性能度量方法和算法調(diào)優(yōu)的一般步驟。最后，通過性能度量方法進(jìn)一步驗(yàn)證各類方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用的場(chǎng)景。

以支持向量機(jī)（SVM）方法為例，在教學(xué)過程中，通過提問“什么樣的模型是最優(yōu)線性模型，如何在一個(gè)學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程內(nèi)找到最優(yōu)的線性模型？”，引出SVM的基本原理。針對(duì)該原理詳細(xì)介紹SVM中間隔、支持向量以及損失函數(shù)的定義，并講解最優(yōu)SVM模型的求解過程。將模型求解算法用Python語言實(shí)現(xiàn)，并在“地震震源深度預(yù)測(cè)問題”上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)采用最基本的SVM方法解決該預(yù)測(cè)問題時(shí)，效果很差、準(zhǔn)確度很低。通過提問“該方法的準(zhǔn)確很低，是不是說明這個(gè)問題的假設(shè)空間不應(yīng)該是線性空間，或者是不是當(dāng)前的線性空間維度太低？”，引出SVM方法中的核函數(shù)方法，詳細(xì)介紹其基本原理和典型的核函數(shù)，并通過適當(dāng)?shù)睦碚摼毩?xí)題鍛煉大家對(duì)核函數(shù)的理解。再通過算法實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，迭代式地?cái)U(kuò)展理論知識(shí)和算法實(shí)現(xiàn)以及模型優(yōu)化。從而，在理論與實(shí)驗(yàn)分析交替過程中，使學(xué)生更加準(zhǔn)確地掌握方法的原理與意義，并能夠在解決實(shí)際問題中把握基本的模型選擇和模型調(diào)整方向與方法。

3 案例設(shè)計(jì)與應(yīng)用

本文中的案例是在Windows10操作系統(tǒng)，Python3.6環(huán)境下進(jìn)行的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文的綜合案例主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、回歸方法、分類方法和方法度量四個(gè)主要內(nèi)容。

在課程開始階段，為了實(shí)現(xiàn)各字段數(shù)據(jù)能夠參與計(jì)算，首先需要對(duì)于空值字段要進(jìn)行缺失值處理，對(duì)于時(shí)間數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)化為以某一個(gè)時(shí)間點(diǎn)為基準(zhǔn)的毫秒數(shù)據(jù)，對(duì)于地震震級(jí)類別等字符串?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行特征編碼等。因此，為了保證各個(gè)特征數(shù)據(jù)能夠參與運(yùn)算，引出了數(shù)據(jù)預(yù)處理的概念，依據(jù)該數(shù)據(jù)集講解數(shù)據(jù)預(yù)處理典型方法的基本原理與思路，并基于scikit-learn等第三方庫實(shí)現(xiàn)。該部分內(nèi)容盡管不是機(jī)器學(xué)習(xí)的重點(diǎn)內(nèi)容，但是對(duì)機(jī)器模型方法的準(zhǔn)確性有重要影響，因此在教學(xué)過程中也需要著重講解與實(shí)驗(yàn)。

在數(shù)據(jù)預(yù)處理后，選取有效的20000條數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并按照8:2比例將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。以如何預(yù)測(cè)地震震源深度這個(gè)回歸問題為引，讓同學(xué)們通過觀察這些數(shù)據(jù)后，人為地、簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)震源深度的可能值。在此基礎(chǔ)上，歸納總結(jié)學(xué)習(xí)的步驟和過程，然后由淺入深地講解線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)森林等理論知識(shí)，并在每一個(gè)方法講解之后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，判斷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，從而進(jìn)一步引出預(yù)測(cè)問題的性能度量準(zhǔn)則。

在第三方庫的基礎(chǔ)上，以綜合案例中SVM模型代碼為例，使用時(shí)間戳、經(jīng)度、緯度和地震震級(jí)四個(gè)特征進(jìn)行震源深度預(yù)測(cè)。通過下面的代碼可以實(shí)現(xiàn)SVM模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，以及基于R2方法的性能評(píng)估。

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn import svm

data=pd.read_csv("./database.csv")#讀入數(shù)據(jù)

#進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，訓(xùn)練集特征為x_train,

#訓(xùn)練集標(biāo)簽為y_train，測(cè)試集特征為x_test，

#測(cè)試集標(biāo)簽為y_test

regr=svm.SVR(kernel=‘rbf’,C=1.0)

regr.fit(x_train,y_train)

regr.predict(x_test,y_test)

regr.score(x_train,y_train)

regr.score(x_test,y_test)

其中，模型中的核函數(shù)選擇高斯核函數(shù)，懲罰參數(shù)的值為1.0。在訓(xùn)練集和測(cè)試集上得到的R2評(píng)估結(jié)果分別為-0.1323和-0.2451，即使用該方法進(jìn)行預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度沒有直接用平均值直接代替預(yù)測(cè)結(jié)果來得好。

那么是什么原因?qū)е碌纳鲜鰡栴}呢，應(yīng)該如何調(diào)整模型呢？首先，引導(dǎo)學(xué)生利用所學(xué)的理論知識(shí)，自主思考上述結(jié)果可能產(chǎn)生的原因，然后針對(duì)每個(gè)原因找出相應(yīng)的解決方法，并逐個(gè)進(jìn)行代碼調(diào)整。

通過訓(xùn)練集和測(cè)試集上的測(cè)試結(jié)果可以看出，當(dāng)前訓(xùn)練得到的模型明顯是欠擬合了。通過所學(xué)的理論知識(shí)指導(dǎo)可以從增大訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、調(diào)整模型復(fù)雜度、調(diào)大懲罰參數(shù)、進(jìn)行交叉驗(yàn)證等多個(gè)角度進(jìn)行優(yōu)化。因此，在明確的問題原因和大致的解決思路基礎(chǔ)上，指導(dǎo)學(xué)生逐一實(shí)現(xiàn)模型的參數(shù)調(diào)整和模型優(yōu)化。例如，當(dāng)懲罰參數(shù)C設(shè)置為100后，其在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的R2測(cè)試結(jié)果可以分別達(dá)到了0.8792和0.8203。通過該參數(shù)調(diào)整的結(jié)果，可以看出懲罰參數(shù)C對(duì)于SVM模型準(zhǔn)確度的影響比較大，并且有通過調(diào)大懲罰參數(shù)C值可以在一定程度上解決欠擬合問題這個(gè)規(guī)律，從而有效地驗(yàn)證了所學(xué)的理論知識(shí)，能夠強(qiáng)化學(xué)生對(duì)于SVM方法相關(guān)知識(shí)的理解和記憶。

圖1(a)是使用時(shí)間戳、經(jīng)度、緯度和地震震級(jí)四個(gè)特征進(jìn)行震源深度預(yù)測(cè)的結(jié)果（使用R2度量），圖1(b)是使用經(jīng)度、緯度和地震震級(jí)三個(gè)特征實(shí)現(xiàn)震源深度預(yù)測(cè)的結(jié)果。從結(jié)果中可以看出，（1）對(duì)于該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)，線性模型等方法的準(zhǔn)確度明顯低于隨機(jī)森林的方法；（2）某些特征在一些問題中不一定適用，比如在該問題中時(shí)間戳明顯不適用于該問題的預(yù)測(cè)，因此數(shù)據(jù)選擇非常重要，從而引出數(shù)據(jù)選擇的內(nèi)容。

圖1 典型機(jī)器學(xué)習(xí)方法的震源深度測(cè)試結(jié)果

在上述講解和實(shí)驗(yàn)回歸問題的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步講解分類問題的解決思路和具體實(shí)現(xiàn)步驟。首先，定義分類任務(wù)，并構(gòu)建分類數(shù)據(jù)集。按照地震震級(jí)將地震強(qiáng)度標(biāo)記為中震和大震兩個(gè)等級(jí)（其中地震強(qiáng)度小于等于7級(jí)的為中震，其他情況為大震），根據(jù)其他20維特征實(shí)現(xiàn)對(duì)地震震級(jí)的分類。然后，講解回歸過程中學(xué)習(xí)的方法（如線性模型等）在分類問題中如何構(gòu)建損失函數(shù)和性能評(píng)估，并重點(diǎn)講解貝葉斯、K最近鄰等方法的基本原理和實(shí)現(xiàn)過程。最后，對(duì)分類問題的性能度量方法進(jìn)行介紹，并通過不斷比較不同方法的優(yōu)劣，選擇當(dāng)前最好的模型，并在該模型的基礎(chǔ)上，通過調(diào)整典型的超參數(shù)如學(xué)習(xí)率等實(shí)現(xiàn)算法調(diào)優(yōu)。該階段的案例設(shè)計(jì)結(jié)果與回歸問題案例設(shè)計(jì)結(jié)果比較相似，主要不同點(diǎn)在于模型的評(píng)估方法，本文中不再贅述。

在課程最后，分析總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本步驟、常見問題及解決方法，并有針對(duì)性地對(duì)過擬合、欠擬合問題的解決思路和處理方法進(jìn)行強(qiáng)化，從而提高學(xué)生解決實(shí)際問題的能力。

本文方法應(yīng)用過程中，通過在實(shí)際案例中查找問題及其產(chǎn)生的原因，能夠在不斷鞏固基礎(chǔ)知識(shí)的基礎(chǔ)上，強(qiáng)化學(xué)生的動(dòng)手能力和解決實(shí)際問題的能力，并且增強(qiáng)對(duì)難點(diǎn)知識(shí)的消化理解。同時(shí)，在教學(xué)過程中也充分發(fā)揮學(xué)生的主觀能動(dòng)性，除了上述設(shè)計(jì)的典型案例之外，鼓勵(lì)學(xué)生依據(jù)現(xiàn)有或者感興趣的內(nèi)容構(gòu)建數(shù)據(jù)集，進(jìn)行學(xué)習(xí)和測(cè)試。在課程教學(xué)期間，部分學(xué)生自行構(gòu)建了地震預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集，并開展了地震預(yù)測(cè)相關(guān)的實(shí)驗(yàn)，將所學(xué)知識(shí)進(jìn)行了靈活應(yīng)用，得到了較好的模型訓(xùn)練結(jié)果，積累了比較豐富的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。

4 結(jié)語

本文案例化教學(xué)方法綜合詮釋了機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)體系和學(xué)習(xí)過程。通過對(duì)地震數(shù)據(jù)集的分析研究，使得學(xué)生掌握了如何利用已有知識(shí)，從大量的數(shù)據(jù)中獲取、學(xué)習(xí)到有價(jià)值的信息。該案例化教學(xué)方法能夠有效地將理論知識(shí)進(jìn)行梳理、整合，具有一定的深度和綜合性。通過對(duì)案例中各個(gè)階段算法的實(shí)現(xiàn)與調(diào)試優(yōu)化，學(xué)生可以有效增強(qiáng)對(duì)所學(xué)理論知識(shí)的理解，提升在實(shí)際問題中選擇合適的方法、解決實(shí)際問題的能力，為將來進(jìn)一步深造和進(jìn)入工作崗位奠定了良好的基礎(chǔ)。