【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】5種數(shù)據(jù)同分布的檢測方法！
在數(shù)據(jù)挖掘比賽中，很重要的一個(gè)技巧就是要確定訓(xùn)練集與測試集特征是否同分布，這也是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)很重要的假設(shè)。但很多時(shí)候我們知道這個(gè)道理，卻很難有方法來保證數(shù)據(jù)同分布，這篇文章就分享一下我所了解的同分布檢驗(yàn)方法。
一、KS檢驗(yàn)
KS是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，可以在不知道數(shù)據(jù)具體分布的情況下檢驗(yàn)兩個(gè)數(shù)據(jù)分布是否一致。當(dāng)然這樣方便的代價(jià)就是當(dāng)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)分布符合特定的分布事，KS檢驗(yàn)的靈敏度沒有相應(yīng)的檢驗(yàn)來的高。在樣本量比較小的時(shí)候，KS檢驗(yàn)作為非參數(shù)檢驗(yàn)在分析兩組數(shù)據(jù)之間是否不同時(shí)相當(dāng)常用。
1. 畫出數(shù)據(jù)的累積分段圖
2. 對于累積分布圖取Log變換
3. 通過兩個(gè)數(shù)據(jù)的累積分布圖直接最大垂直距離描述兩數(shù)據(jù)的差異
實(shí)際操作中并不建議自己手寫，可以直接調(diào)用Python scipy庫中封裝好的函數(shù)：
from scipy.stats import ks_2samp
ks_2samp(train[col],test[col]).pvalue
二、Overlap Rate
對于連續(xù)型變量我們可以使用KS檢驗(yàn)來檢測數(shù)據(jù)分布是否一致，對于類別型變量我們可以對其進(jìn)行編碼然后檢測，或者選擇通過特征重合率來進(jìn)行檢測，在高基數(shù)變量中此方法經(jīng)常被用到。
通過特征重合率檢測的思想是檢測訓(xùn)練集特征在測試集中出現(xiàn)的比率，舉個(gè)例子：
訓(xùn)練集特征：[貓，狗，狗，貓，狗，狗，狗，貓]
測試集特征：[貓，貓，魚，豬，魚，魚，豬，豬]
即使該特征在訓(xùn)練集表現(xiàn)很好，但在測試集上的用處并不大，因?yàn)橹睾下蕛H有1/4，反而會導(dǎo)致過擬合或者模型忽略到其他更有用的特征。
三、KL散度
雖然特征重合率可以篩掉一些不好的特征，但是在下面這種情況下，覆蓋率雖然是100%，但是特征的作用并不大：
訓(xùn)練集特征：[貓，貓，魚，豬，魚，魚，豬，豬]
測試集特征：[貓，狗，狗，狗，狗，狗，狗，狗]
該特征在訓(xùn)練集可能有很大的作用，但在測試集無法有效的劃分樣本，因?yàn)樵跍y試集大多是一樣的取值。在這種情況下，我第一個(gè)想法是在用Overlap Rate篩選過后，再計(jì)算測試集的信息熵(在決策樹中我們提到過，信息熵更大代表著可以更好的對樣本進(jìn)行劃分)。今天發(fā)現(xiàn)有個(gè)更好的end-to-end的方法，那就是KL散度。
KL 散度是一種衡量兩個(gè)概率分布的匹配程度的指標(biāo)，兩個(gè)分布差異越大，KL散度越大。注意如果要查看測試集特征是否與訓(xùn)練集相同，P代表訓(xùn)練集，Q代表測試集，這個(gè)公式對于P和Q并不是對稱的。
四、KDE 核密度估計(jì)
KDE核密度估計(jì)，看起來好像是統(tǒng)計(jì)學(xué)里面一個(gè)高端的非參數(shù)估計(jì)方法。我簡單的理解下哈，大概就是通過一個(gè)核函數(shù)把一個(gè)頻率分布直方圖搞成平滑的了。具體核函數(shù)是啥，問就是不知道，我不是學(xué)統(tǒng)計(jì)的，自己看看叭。
我一般都是這么用的，從seaborn中找到KDE plot這個(gè)方法，然后把測試集和訓(xùn)練集的特征畫出來，看看圖像不像，不像的直接扔了就行/敷衍。
>>> import numpy as np; np.random.seed(10)
>>> import seaborn as sns; sns.set(color_codes=True)
>>> mean, cov = [0, 2], [(1, .5), (.5, 1)]
>>> x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=50).T
>>> ax = sns.kdeplot(x)
五、機(jī)器學(xué)習(xí)模型檢測
然后就是這個(gè)月我從Kaggle了解的一個(gè)驚為天人的方法，聽完我就驚了，用機(jī)器學(xué)習(xí)模型檢測分布是否一致。
中心思想就是使用特征訓(xùn)練模型來分辨測試集與測試集，若模型效果好的話代表訓(xùn)練集和測試集存在較大差異，否則代表訓(xùn)練集和測試集分布比較相似。
具體做法是構(gòu)建一個(gè)二分類模型，對train-set打上0，測試集打上1，然后shuffle一下進(jìn)行訓(xùn)練，若分類效果好，代表訓(xùn)練集和測試集區(qū)分度很高，那么分布差異就較大。
我感覺它最大的價(jià)值是，針對不同的模型檢測分布會得到不同的效果，在實(shí)踐中由于選定了預(yù)測模型，它對于某個(gè)特定場景的適應(yīng)效果應(yīng)該比常規(guī)的檢測方法好很多。
由此延申出來，我們用訓(xùn)練好的二分類模型對訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)測，然后輸出預(yù)測概率，根據(jù)這個(gè)概率為訓(xùn)練集設(shè)置權(quán)重（概率越接近1代表訓(xùn)練集分布更接近測試集），這樣就可以強(qiáng)行過擬合到測試集上！對于非線上測試型的數(shù)據(jù)挖掘比賽應(yīng)該會有比較大的提升！
六、參考
為什么要同分布：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52530189 KS檢驗(yàn)：https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/5496761.html Scipy KS檢驗(yàn)：https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.19.1/reference/generated/scipy.stats.ks_2samp.html 離散變量編碼：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87203369 特征重合率： https://zhuanlan.zhihu.com/p/82435050 KDE：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895 KDE Drawer：http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html Kaggle Adversarial validation： https://www.kaggle.com/kevinbonnes/adversarial-validation
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