01. 聊啥
Python + ?（帶你嘗甜點）
前段時間咱們聊過一次 Python，不知道大家是否還有印象，再稍微提一提。
Python 是一種膠水語言，可以粘很多家伙，例如：Python + 網(wǎng)站開發(fā)、Python + 自動化測試、Python + 自動化運維、Python + AI、Python + 數(shù)據(jù)分析 ... ...
一眼看上去 Python 確實能干很多，但是掌握 Python 固然重要，往往最重要的還是如何掌握 Python + 后面的家伙，如果只會 Python，那么也就只能寫點小工具，小打小鬧、滿足一下自己一時的求知欲而已。
AI 為業(yè)務(wù)賦能的實踐（帶你吃大餐）
從事金融的，尤其是做過金融風(fēng)控的都知道，如果能提前定位貸款客戶是否為壞客戶？如果能提前預(yù)測貸款客戶下個月還款是否會逾期？那么將會把風(fēng)險降低，平臺也止損。
面對諸如此類的業(yè)務(wù)場景，機器學(xué)習(xí)能做什么呢？
其實近期我一直在摸索，用機器學(xué)習(xí)去解決業(yè)務(wù)場景，小有成果。下面簡單總結(jié)一下摸索的過程，我自己也做個總結(jié)，同時也預(yù)防你們掉坑，順道也給聰明的小白們，填補填補大腦認知的空白。
吃個核桃，坐穩(wěn)，扶好，我們開始。
02. 開聊
站在高處看，一覽無余
結(jié)合近期的親自實踐，簡單畫了個圖，主要分五大步完成信貸逾期風(fēng)控模型。
數(shù)據(jù)處理。主要是獲取完成信貸逾期風(fēng)控模型，所需要的表對應(yīng)的數(shù)據(jù)，實踐中全部保存成 csv 文件；然后進行單個表數(shù)據(jù)清洗操作，去除重復(fù)、沒有意義的字段，清洗完成后存儲為一系列的 xx_clean.csv 文件。
數(shù)據(jù)合并。主要是采用 python 提供的 pandas 來完成一系列的 xx_clean.csv 的 join 關(guān)聯(lián)合并，形成一張數(shù)據(jù)表，存儲為xx_merge.csv 文件，并針對關(guān)聯(lián)之后的文件去除重復(fù)的字段。
特征處理。這一步應(yīng)該是最難的，因為需要靠經(jīng)驗值來篩選哪些字段進行參與模型訓(xùn)練，如果有經(jīng)驗的人士，篩選出特征字段，那么接下來就進行特征字段的缺失值、異常值處理；然后優(yōu)先按照最優(yōu)分箱進行數(shù)據(jù)分箱，如果最優(yōu)的分的不夠理想，那么就選擇等距進行分箱（看不懂沒關(guān)系，下次再提這個詞，知道在一猿小講聽過就算成功）。
模型訓(xùn)練。首先把數(shù)據(jù)按照三、七分成測試集、訓(xùn)練集，接著把數(shù)據(jù)集代入模型去訓(xùn)練，為了找出最優(yōu)模型，實踐的時候把所有模型都跑了一下。
模型評估。針對模型跑出的結(jié)果進行評估，為了讓產(chǎn)品以及 BOSS 一眼能看懂，采用 matplotlib.pyplot 進行畫圖。
用到了哪些技術(shù)
Pandas 是 Python 的一個數(shù)據(jù)分析包。在項目中主要用于讀寫 csv 文件；兩個DataFrame之間的合并、分組等等。其實用起來，類似 SQL 的操作，但是用起來超級簡單，功能卻比較強大、效果超級震撼。如果你有數(shù)據(jù)相關(guān)的操作，不妨拿去一用。
Sklearn 是機器學(xué)習(xí)中常用的第三方模塊，對常用的機器學(xué)習(xí)方法進行了高級封裝，能夠讓我們跳出數(shù)學(xué)的夢魘進行機器學(xué)習(xí)實踐，大家都可以選擇它作為入門的跳板。
NumPy 是 Python 語言的一個擴展程序庫，提供強大的N維數(shù)組及相關(guān)操作的庫。
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫，可以說分分鐘畫出高大尚的圖，讓你的實現(xiàn)結(jié)果不單調(diào)，更直觀的分析。如果你平時有畫圖的場景需求，不妨也嘗試一下，因為之前的監(jiān)控項目也是用這個畫的，確實也很強大的。
一切技術(shù)都是紙老虎，打破紙老虎的方式莫過于親身實踐。
如果上面的都沒有看懂，也沒有跟上，一切都沒有關(guān)系，因為下面我將帶你們一起“入門”機器學(xué)習(xí)。
03. 帶你入門（鳶尾花）
“鳶” 這個字怎么讀（??）？
鳶尾花可以被分為 setosa、versicolor、virginica 三個品種，現(xiàn)在跟著我的思路，一步一步來實現(xiàn)：輸入特定數(shù)據(jù)判定花是屬于哪一類。
#第一步： 獲取數(shù)據(jù)
from sklearn.datasets import load_iris
iris_data = load_iris()
#第二步： 拆分數(shù)據(jù)集
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data['data'],iris_data['target'], random_state=0)
#第三步： 構(gòu)建模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
knn.fit(x_train, y_train)
#第四步： 模型訓(xùn)練評估，輸出準(zhǔn)確率
y_pred = knn.predict(x_test)
print("test set score:{:.2f}".format(knn.score(x_test, y_test)))
#第五步： 預(yù)測,四個數(shù)據(jù)分別代表：花萼長度，花萼寬度，花瓣長度，花瓣寬度
newIRIS = [[4,1.0,2,1.0]]
pred = knn.predict(newIRIS)
print("predict target name: {}".format(iris_data['target_names'][pred]))
結(jié)果輸出：
準(zhǔn)確率為: 0.97
花的品種為: ['setosa']
到這，你們也一只腳邁進了機器學(xué)習(xí)的門檻，也不再是小白啦。其實細心的你們可以發(fā)現(xiàn)，python 代碼其實也很簡練，其實代碼也不復(fù)雜，主要都是類庫的使用，所以一切技術(shù)都是紙老虎，你們莫怕莫怕。
04. 寫在最后
技術(shù)用啥語言實現(xiàn)不重要，重要的是思想、重要的是思想、重要的是思想（重要的事說三遍）。
還是那句話：技術(shù)不要逐個深入，但是要了解。尤其是從事技術(shù)管理者，在決策技術(shù)實現(xiàn)方案的時候肯定會有大幫助。
如果你是 python 小白，也不用懼怕，偶爾跳出日常忙碌的系統(tǒng)，站在系統(tǒng)之外，了解一下新思想，也未嘗不可。
最后如果你也從事相關(guān)的工作，不妨按照實現(xiàn)思路落地一下，說不定領(lǐng)導(dǎo)會很喜歡，升職加薪指日可待。
人工智能時代，終身學(xué)習(xí)也是必然的，只要不停下學(xué)習(xí)的腳步，只要勤澆水，夢想終會長大。
