预测建模与机器学习

引言

数据科学中的两个基本学科分别是预测建模和深度学习，它们各自有独特的策略来从海量数据中识别模式和生成判断。随着组织利用智能来改善客户体验、简化工作流程并获得竞争优势，理解这些策略之间的差异变得至关重要。本文旨在全面探讨预测建模和机器学习的概念，包括它们的含义、方法、应用以及显著的区别。

什么是预测建模？

预测建模是一种利用过去数据来预测未来结果的统计方法。为了对新数据或未知数据做出预测，必须创建一个数学模型，该模型能识别数据中的模式和关系。通常，数据预处理和数据收集之后是模型选择、训练、评估和部署。回归模型、分类模型、时间序列预测等是预测模型的例子。

当目标变量是连续的，则使用线性回归等回归模型来预测数值。另一方面，当目标变量是分类的，则使用分类模型将数据分组到预定义的组或标签中。时间序列预测模型在资源规划、经济学和天气预报等各种领域都有用，因为它们侧重于从连续数据点预测未来值。

预测建模的方法

• 定义要解决的问题是预测建模过程的第一步。这可能包括预测股票价格或预测客户流失。
• 数据收集：问题确定后，您必须收集相关数据。这可能包括结构化数据（如数据库中的数值）和非结构化数据（如文本、图像和视频）。
• 在创建预测模型之前，必须对数据进行预处理和清理。这包括执行变量转换、处理缺失值和去除异常值等操作。
• 预测建模的过程在特征选择和工程方面，对于找出最适合模型目的的变量至关重要。特征工程包括添加额外特征或修改现有特征以进一步提高相关设备的有效性的技术。
• 模型选择：预测建模有许多选择，包括逻辑回归、决策树和线性回归，以及涉及机器学习、支持向量机和神经网络的更复杂的方法。数据特征以及问题的性质决定了需要使用哪种方法。
• 模型训练：选择模型后，必须使用现有的历史数据对其进行训练。在训练过程中，计算机系统会发现收集到的信息中的联系和模式，从而使其能够做出预测。
• 模型评估：训练后，必须使用验证数据评估模型的性能。常见的评估指标包括 F1 分数、ROC-AUC、准确率、精确率、召回率和召回率。
• 模型部署：模型经过评估和训练后，即可用于预测新的、未观察到的数据。这可能包括将模型集成到业务流程或软件程序中。
• 模型维护和监控：为确保预测模型随着时间的推移正常运行，必须对其进行定期监控。这可能包括更新模型以反映底层环境的变化或使用新数据重新训练模型。

预测建模的应用

预测建模的应用遍布各行各业，彻底改变了决策制定并影响了业务成果。

值得注意的应用包括：

• 财务预测包括估计信用风险、客户终身价值、股票价格和市场趋势。
• 医疗保健：进行诊断、预测患者结果、改进治疗方法并识别高风险人群。
• 预测收入、估计客户流失和个性化促销活动都是促销和关系管理，即客户关系管理 (CRM) 的组成部分。
• 风险管理是对与网络安全、保险和欺诈检测相关的风险进行评估。
• 生产计划优化、库存控制和设备故障预测都是制造和供应链管理的一部分。

什么是机器学习？

机器学习作为人工智能的一个分支，包含更广泛的方法和算法，使计算机无需显式编程即可从数据中学习。与明确由人类设定规则和指令的传统编程相比，机器学习算法通过反复从数据中学习，识别模式并基于这些模式得出结论或预测。

监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的三个主要子类型。

监督学习需要在一个标记数据集（具有关联输出标签或目标变量的数据集）上训练模型。其目标是训练一个从输入到输出的映射函数，使模型能够在未观察到的数据上生成预测。回归和分类是两个常见的监督学习问题。

另一方面，无监督机器学习处理未标记的数据，使模型能够在没有人工帮助的情况下发现结构和模式。典型的自主学习问题包括聚类、降维和异常值检测。

在强化学习方法下，智能体通过采取行动并通过奖励或惩罚来获得与其直接环境交互的能力。智能体试图确定最佳的前进路径，最终最大化累积奖励。

机器学习的方法

虽然预测建模和机器学习之间存在一些相似之处，但机器学习采用了更广泛的方法和算法。

机器学习过程中的重要阶段包括：

• 数据收集和预处理：与预测建模一样，收集和准备数据以供分析是至关重要的第一步。
• 寻找和选择相关的特征或创建新特征以提高模型性能称为特征工程。
• 模型选择和训练：选择最合适的模型架构或过程，然后根据现有数据对其进行训练。
• 模型评估是使用适当的测量方法和验证方法（如交叉验证方法）来检查计算框架有效性的过程。
• 超参数调整是调整模型超参数以提高适应性和准确性的过程。
• 模型部署：将学习到的模型应用于现实世界场景，以便它可以预测新数据。

机器学习的应用

机器学习技术应用于各种领域，使组织能够推动创新并提取有意义的见解。

值得注意的应用包括：

• 文本摘要、情感分析、语言翻译和人工智能助手均由自然语言处理 (NLP) 提供支持。
• 计算机视觉：医学图像分析、物体识别、面部识别和图像识别。
• 推荐系统：个性化商品、娱乐、电视节目和表演的建议。
• 自动驾驶汽车：使自动驾驶汽车能够感知并安全地在周围环境中导航。
• 金融：风险评估、信用评分、算法交易和欺诈检测。

关键区别

• 方法：虽然机器学习算法在没有显式编程的情况下从数据中提取模式和相关性，但预测建模通常使用统计方法来根据过去的数据生成预测。
• 范围：机器学习主要关注从数据中学习的算法，而预测建模是一个更广泛的术语，包括各种用于生成预测的统计方法。
• 灵活性：虽然预测建模方法在模拟非线性关系方面可能受到更多限制，但机器学习算法通常更灵活，能够捕获数据中的复杂模式。
• 自动化：与更传统的预测建模技术相比，机器学习算法通常能够更高程度地自动化特征选择和模型构建过程。
• 可解释性：线性回归或逻辑回归等预测统计方法通常比复杂的深度神经网络等人工智能模型更容易理解，由于其复杂性，这些模型通常被认为是“黑箱”。

区分预测建模和机器学习

尽管机器学习和预测建模的技术和目标相似，但有一些重要的区别将它们分开。

• 范围和复杂性：预测建模主要侧重于创建模型来根据先前的历史数据预测未来事件，它使用回归和时间序列分析等统计方法。相比之下，机器学习包含更广泛的方法和算法，例如决策树、神经网络、支持向量机以及更复杂的深度学习结构。
• 监督：预测建模的核心通常是监督学习，其中模型在包含预定输出包装的标记数据上进行训练。另一方面，机器学习通过结合监督和无监督学习范式，促进在未标记数据中发现潜在模式和结构。
• 灵活性和泛化性：机器学习算法倾向于更具适应性和灵活性，适用于各种数据集，从而能够自动学习复杂的关系和模式。统计模型的选择和基本假设可能会对预测建模方法施加更大的限制，使其更难捕获数据中的高维或非线性相关性。
• 领域知识和可解释性：为了选择最佳模型并理解结果，预测建模通常需要统计学和计量经济学领域的领域知识。特别是深度学习模型可以充当“黑箱”算法，这使得机器学习方法难以理解和理解。尽管如此，当前的“可解释人工智能”发展目标是提高复杂机器学习模型的可解释性。

结论

总而言之，机器学习和预测建模都是从数据中提取信息和进行预测的有效工具。机器学习是一个允许计算机无需显式编程即可从数据中学习的更广泛的方法类别，而预测建模则侧重于基于现有数据估计未来事件的统计方法。对于希望利用数据驱动的方法来解决复杂挑战并推动各行业创新的从业者和组织来说，理解这些策略之间的差异至关重要。通过拥抱机器学习和预测建模的优势和细微差别，组织可以在数字时代抓住新的增长、生产力和竞争力的机会。