<p style="text-align: justify;"><img style="width: 808px; height: 61px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1666599255621/1666599255621.png" width="808" height="61" /></p> <p style="text-align: justify;"><strong>學(xué)員背景</strong><br />W同學(xué)<br /><strong>本科背景</strong><br />南京理工大學(xué) 通信工程<br />GPA 81.2<br /><strong>背提項(xiàng)目</strong><br />指南者留學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)<br />匯豐銀行外幣理財(cái)用戶購(gòu)買意愿預(yù)測(cè)</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><span class="h1">01 契機(jī)背景</span></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我是一名大四的本科生，在大三升大四的暑假參加了指南者留學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)背景提升項(xiàng)目，主要內(nèi)容是匯豐銀行外幣理財(cái)用戶購(gòu)買意愿預(yù)測(cè)。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>首先，我想談一談為什么選擇指南者的背景提升項(xiàng)目。</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">在大學(xué)前三年的學(xué)習(xí)中，作為電子信息類專業(yè)的學(xué)生，除了需要接觸大量的與電子學(xué)科相關(guān)理論，編程能力也是很重要的一部分，誰(shuí)能夠?qū)⑵骷睦碚撝R(shí)與編程代碼相結(jié)合，誰(shuí)就能在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)器件功能的設(shè)計(jì)，并且相較于一些傳統(tǒng)的電子設(shè)計(jì)軟件，通過(guò)編程設(shè)計(jì)出來(lái)的器件能夠更好的實(shí)現(xiàn)功能的多樣性和創(chuàng)新性。譬如在一個(gè)傳統(tǒng)芯片的設(shè)計(jì)中，可能添加一個(gè)功能就需要在版圖上進(jìn)行全部芯線的重新連接和繪制，但在數(shù)字化的芯片設(shè)計(jì)中只需要添加或修改其中的一部分代碼。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">其次，是為了個(gè)人能力的進(jìn)一步提升。在本科的學(xué)習(xí)過(guò)程中，我從未接觸過(guò)python這類語(yǔ)言，也未參與過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的課程，但python無(wú)疑是當(dāng)下最熱門的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言之一，&ldquo;大數(shù)據(jù)分析+機(jī)器學(xué)習(xí)&rdquo;的模式也無(wú)疑是當(dāng)下最熱門的項(xiàng)目之一。<strong>我希望能通過(guò)我的個(gè)人能力，對(duì)某類數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)從無(wú)到有、從復(fù)雜到簡(jiǎn)單的分析過(guò)程，能夠從單一的數(shù)字中挖掘出有用的信息。</strong>這對(duì)我來(lái)說(shuō)是一個(gè)全新的項(xiàng)目和挑戰(zhàn)，而指南者的背提項(xiàng)目恰好給予了我這一機(jī)會(huì)。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">最后一條是為了<strong>彌補(bǔ)自己在留學(xué)申請(qǐng)時(shí)科研項(xiàng)目上的空缺</strong>。在大學(xué)階段我雖然完成了不少實(shí)驗(yàn)和課程設(shè)計(jì)，但所接觸的科研經(jīng)歷總體較少，而在院校申請(qǐng)時(shí)科研項(xiàng)目經(jīng)歷又是很被看重的一方面，因此這一機(jī)會(huì)成為了我背景提升的&ldquo;救命稻草&rdquo;。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><span class="h1">02 項(xiàng)目過(guò)程及收獲</span></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">主要的項(xiàng)目過(guò)程是首先通過(guò)老師的課程學(xué)習(xí)相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，譬如科研項(xiàng)目的一般流程、機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目簡(jiǎn)介、Numpy庫(kù)、Matplotlib庫(kù)、Pandas庫(kù)、數(shù)據(jù)清洗的一般方法、回歸模型、分類模型、評(píng)價(jià)指標(biāo)等。每一次課程都會(huì)對(duì)應(yīng)著相關(guān)的作業(yè)（主要是對(duì)老師給的題目進(jìn)行編程并寫一份簡(jiǎn)單的報(bào)告），之后老師會(huì)集中幾次作業(yè)的情況對(duì)我的作業(yè)進(jìn)行單獨(dú)講解，這個(gè)過(guò)程大約持續(xù)了3~4周。這些作業(yè)內(nèi)容幫助我很好地理解了課程的相關(guān)內(nèi)容，并進(jìn)一步加深了對(duì)python編程的理解。</p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 501px; height: 708px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phppPkePE.jpg" width="501" height="708" /></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">完成了上述課程的學(xué)習(xí)之后就進(jìn)入了具體的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。我的項(xiàng)目?jī)?nèi)容主要是結(jié)合匯豐銀行以往的用戶購(gòu)買外匯理財(cái)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)以及用戶本身的信息（如住房情況、信貸狀況、家庭背景、工作信息等）來(lái)進(jìn)行有效特征的篩選，也就是從其中挑選出對(duì)購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品影響因子較大的因素放入最終的模型，而無(wú)關(guān)的因素則可以刪去，并且通過(guò)用戶自身信息與過(guò)往金融行為來(lái)搭建購(gòu)買意愿預(yù)測(cè)系統(tǒng)，提高最終預(yù)測(cè)模型的效率。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">首先需要在數(shù)據(jù)預(yù)處理中進(jìn)行了缺失值填補(bǔ)、獨(dú)熱編碼等步驟，并進(jìn)行了樸素的過(guò)采樣處理保證數(shù)據(jù)集的平衡性。在數(shù)據(jù)處理的第一步我就碰到了問(wèn)題，但我的指導(dǎo)老師梅老師一直對(duì)我的每次問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)的解答，為我省去了很多不必要的麻煩。<br /><img style="width: 705px; height: 564px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_php0YtJy9.jpg" width="705" height="564" /><img style="width: 711px; height: 358px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpiWsblT.jpg" width="711" height="358" /></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">在進(jìn)行模型搭建之前先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的清洗，畢竟在以后面對(duì)實(shí)際的數(shù)據(jù)集時(shí)，不可能得到一個(gè)完完整整的數(shù)據(jù)庫(kù)，因此數(shù)據(jù)清洗是必要的，以某數(shù)據(jù)集為例統(tǒng)計(jì)可得到該數(shù)據(jù)集共有19439行損失，64列損失。查看每列數(shù)據(jù)的缺失值比例，其中部分結(jié)果如下：</p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 770px; height: 259px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpce4a2H.jpg" width="770" height="259" /></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">從中可以看出，該數(shù)據(jù)集中有大量的缺失值，出于下一步模型的需要因此不能進(jìn)行簡(jiǎn)單的刪除，對(duì)此我使用Imputer進(jìn)行了缺失值填補(bǔ)等數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">同時(shí)，在該數(shù)據(jù)集中有幾個(gè)特征是無(wú)序的分類特征。為了處理這一問(wèn)題，我進(jìn)行了獨(dú)熱編碼等步驟，即為每一個(gè)無(wú)序分類特征的每一個(gè)可能的類別創(chuàng)建一個(gè)&ldquo;虛擬&rdquo;變量。經(jīng)過(guò)以上處理之后數(shù)據(jù)集就顯得有序了許多，于是就開始進(jìn)行下面的步驟。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">在特征抽取步驟中，我使用了GBDT和PCA的方法進(jìn)行，兩種方法各有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，我都進(jìn)行了嘗試并對(duì)相應(yīng)的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。在本項(xiàng)目中的PCA降維中，可以繪制出n_components與cum_explained_variance_ratio對(duì)應(yīng)的圖像曲線如下，最終選擇n=20作為新生成的特征個(gè)數(shù)。<br /><img style="width: 663px; height: 403px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phphUBVKS.jpg" width="663" height="403" /></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">最終結(jié)合了測(cè)試集上的指標(biāo)以及模型的運(yùn)算量大小等綜合因素，本項(xiàng)目采用PCA的特征抽取方法。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">在特征過(guò)濾中主要選擇了方差選擇法、遞歸特征消除法和基于懲罰項(xiàng)的特征選擇法，并對(duì)原理和結(jié)果進(jìn)行了說(shuō)明。最后利用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法分別進(jìn)行交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索確定模型的參數(shù)（如：n_estimators、max_depth等）并對(duì)該數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)，例如隨機(jī)森林、邏輯回歸、stacking集成等，最后通過(guò)AUC和ROC等評(píng)價(jià)指標(biāo)的對(duì)比分析確定最佳模型，即隨機(jī)森林模型可以對(duì)銀行外幣理財(cái)用戶購(gòu)買意愿起到比較好的預(yù)測(cè)效果。該系統(tǒng)還可以通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)用戶的購(gòu)買意愿進(jìn)行判斷，并且提供意愿排名，來(lái)更為精準(zhǔn)的找到意愿強(qiáng)烈的客戶提高產(chǎn)品的購(gòu)買率。</p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 808px; height: 1143px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpfWE8NC.jpg" width="808" height="1143" /><img style="width: 808px; height: 1142px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpjnjsFK.jpg" width="808" height="1142" /><img style="width: 808px; height: 1142px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpGloUsz.jpg" width="808" height="1142" /></p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">（我的最終報(bào)告部分展示）</span></p> <p style="text-align: center;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><span class="h1">03 收獲與感悟</span></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">最后我還想談一談我在這一過(guò)程中的收獲。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">首先是指南者的背景提升項(xiàng)目讓我更加<strong>清楚了自身的興趣和學(xué)習(xí)的意義</strong>，書本上的理論知識(shí)雖然是枯燥的但也是必備的，如何將這些理論知識(shí)運(yùn)用到實(shí)踐中去并取得真正有意義的成果才是最重要的，而成果是否有意義的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)之一就是是否能解決實(shí)際問(wèn)題，本次的背提項(xiàng)目讓我看到了知識(shí)與實(shí)踐融合的魅力。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">第二是<strong>讓我在留學(xué)申請(qǐng)中提升了自己的競(jìng)爭(zhēng)力</strong>，對(duì)于科研小白的我來(lái)說(shuō)，這無(wú)疑是我的申請(qǐng)簡(jiǎn)歷中濃墨重彩的一筆，該項(xiàng)目不僅是對(duì)我個(gè)人能力的證明，也能夠幫助申請(qǐng)?jiān)盒５睦蠋焸冞M(jìn)一步了解我。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">第三是<strong>提高了我對(duì)新事物的接受能力</strong>，從接觸一門全新的編程語(yǔ)言到能夠最終完成該項(xiàng)目，這對(duì)我來(lái)說(shuō)是一次挑戰(zhàn)也是一次飛躍，這讓我對(duì)接下來(lái)的學(xué)習(xí)生活更有自信。</p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 808px; height: 188px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1666599264914/1666599264914.png" width="808" height="188" /></p>