AI 产品经理一定要知道算法模型构建的过程，但这并不意味着，AI 产品经理要参与研发，而是说我们要基于对需求和业务的理解，配合算法同学进行数据集的准备、模型训练、参数调优等等，及时跟进模型的目标优化，针对突发问题做出调整和决策。
当然，了解模型构建这个环节还有另一个好处，那就是当模型构建的进展出现问题，需要延期或者其他资源支持的时候，我们就能按照自己的理解，把算法构建过程中的技术原理以及出现的问题，用非技术语言传达给公司领导和客户，这更容易获得他们的支持和认可。
模型构建主要包括 5 个阶段，分别为模型设计、特征工程、模型训练、模型验证、模型融合。

模型设计

在模型设计环节，产品经理要考虑的问题就是，在当前业务下，这个模型该不该做，我们有没有能力做这个模型，目标变量应该怎么设置、数据源应该有哪些、数据样本如何获取，是随机抽取还是分层抽样。
不过，对于算法工程师来说，不管你要做的是用户流失预测，还是用户信用评分模型，算法选型上都没有什么不同，都是解决分类问题，通过算法和数据去训练一个模型，然后根据输入得到一个预测结果。
那到底哪里有不同呢？就是模型构建的特征以及模型的目标变量不一样。比如，对于用户流失预测模型，输入是用户登录时间、用户账龄等特征，输出是用户流失的可能性；对于用户信用评分模型，输入是用户年龄、花呗额度等特征，输出则是用户逾期概率。
所以，在模型设计阶段最重要的就是定义模型目标变量（即什么样的用户是流失的用户，什么样的用户是逾期的用户），以及抽取数据样本。
在用户流失预测的例子中，对模型的目标变量定义实际上就是定义什么用户是流失的用户。不同业务场景以及短期业务目标下这个定义都会不一样。最开始，我们这个业务考核的是日活，所以流失用户的定义就是近 30 天没有登录的用户。后来用户量级稳定了，公司开始考虑盈利问题，我们的流失用户定义就变成了近 30 天没有成功下单的用户。
要记住，不同的目标变量，决定了这个模型应用的场景，以及能达到的业务预期。
接着，我们再来说说数据样本的抽取。模型是根据我们选择的样本来进行训练的，所以样本的选取决定了模型的最终效果。换句话说，样本是用来做模型的基础。在选取样本的时候，你需要根据模型的目标、业务的实际场景来选择合适的样本。
比如在用户流失预测项目上，如果你选择样本的时候，只选择了今年 6 月份的数据，但是由于受到 618 大促的影响，人们购物行为会比平时多很多，这就会导致此阶段的样本不能很好地表达用户的正常行为。
所以在样本选取上，你必须要考虑季节性和周期性的影响。另外，我们还要考虑时间跨度的问题。一般情况下，我建议你选择近期的数据，并结合跨时间样本的抽取。
总的来说，因为不同的应用场景下模型设计的时间完全不同，所以这个阶段具体的开发时间也很难量化。

特征工程

模型设计完我们就有了目标变量和样本，之后就到了建立特征工程的阶段。我们可以把整个模型的构建理解为：从样本数据中提取可以很好描述数据的特征，再利用它们建立出对未知数据有优秀预测能力的模型。
所以，在模型的构建过程中，特征工程是一个非常重要的部分。而且，对于算法工程师们来说，特征工程的相关工作最具性价比。特征挑选得好，不仅可以直接提高模型的性能，还会降低模型的实现复杂度。
这首先是因为，无论特征和数据过多或过少，都会影响模型的拟合效果，出现过拟合或欠拟合的情况。其次，当选择了优质的特征之后，即使你的模型参数不是最优的，也能得到不错的模型性能，你也就不需要花费大量时间去寻找最优参数了，从而降低了模型实现的复杂度。
说了这么多，其实核心就是一句话：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。因此，算法工程师们花费在特征工程建立上面的时间，基本上占整个模型构建的 60%。
那什么是特征工程？对一个模型来说，因为它的输入一定是数量化的信息，也就是用向量、矩阵或者张量的形式表示的信息。所以，当我们想要利用一些字符串或者其他类型的数据时，我们也一定要把它们先转换成数量化的信息。像这种把物体表示成一个向量或矩阵的过程，就叫做特征工程（Feature Engineering）
那什么是建立特征工程呢？比较常见的，我们可以通过一个人的年龄、学历、工资、信用卡个数等等一系列特征，来表示这个人的信用状况，这就是建立了这个人信用状况的特征工程。同时，我们可以通过这些特征来判断这个人的信用好坏。

更具体点来说，建立特征工程的流程是，先做数据清洗，再做特征提取，之后是特征筛选，最后是生成训练 / 测试集。
接下来，我就按照这 4 个步骤，来给你讲讲特征工程的建立。在这个环节，我们要重点关注算法同学处理特征的手段，以及解决常见问题的方法。

1. 数据清洗

在建立特征工程的开始阶段，算法工程师为了更好地理解数据，通常会通过数据可视化的方式直观地查看到数据的特性，比如数据的分布是否满足线性的？数据中是否包含异常值？特征是否符合高斯分布等等。然后，才会对数据进行处理，也就是数据清洗，来解决这些数据可能存在的数据缺失、有异常值、数据不均衡、量纲不一致等问题。
其中，数据缺失在数据清洗阶段是最常见的问题。比如说，我们在做用户流失预测模型的时候，需要用到客诉数据。客诉数据有电话和网页两个来源，但是电话客诉数据，并没有记录用户的客诉解决时长，也就是说数据缺失了。当算法同学在处理电话客诉问题解决时长数据的时候，他们就需要对其他用户客诉的数据取平均值，来填充这部分数据。
因此，在遇到数据缺失问题时，算法工程师可以通过删除缺失值或者补充缺失值的手段来解决它。至于数据异常的问题，可以选择的方法就是对数据修正或者直接丢弃，当然如果你的目标就是发现异常情况，那就需要保留异常值并且标注。
对于数据不均衡的问题，因为数据偏差可能导致后面训练的模型过拟合或者欠拟合，所以处理数据偏差问题也是数据清洗阶段需要考虑的。
一般来说，我们需要的都是比较均衡的样本数据，也就是量级差别不大的样本数据。在预测流失用户的项目里面，绝大部分用户都是正常用户，只有极少数用户会是流失用户。这个时候，我们就可以选择是丢弃比较多的数据还是补充比较少的数据了。
最后，针对量纲不一致的问题，也就是同一种数据的单位不同，比如金额这个数据，有的是以万元为单位，有的是以元为单位，我们一般是通过归一化让它们的数据单位统一。

2. 特征提取

在清洗好数据之后，算法工程师就需要对数据进行特征的提取，一般提取出的特征会有 4 类常见的形式，分别是数值型特征数据、标签或者描述类数据、非结构化数据、网络关系型数据。接下来，我们来看看它们的提取方法。

首先是数值型特征数据

数据一般包含大量的数值特征。比如，在用户流失预测问题中，它的属性就包括了用户近一年的消费金额、好友人数、在京东浏览页面的次数等信息，这些就是数值型特征数据。
这类特征可以直接从数仓中获取，操作起来非常简单，为了能更多地提取特征。一般来说，会首先提取主体特征，再提取其他维度特征。比如，在京东浏览页面的次数，这就是业务属性相关的主体变量特征，而页面的停留时长，浏览次数排名等数据就是一些度量维度的特征。除此之外，一系列聚合函数也可以去描述特征，比如总次数、平均次数，当前次数比上过去的平均次数等等。

其次是标签或描述类数据。

这类数据的特点是包含的类别相关性比较低，并且不具备大小关系。比如一个用户有房、有车、有子女，那我们就可以对这三个属性分别打标签，再把每个标签作为一个独立的特征。
这类特征的提取方法也非常简单，一般就是将这三个类别转化为特征，让每个特征值用 0、1 来表示，如有房 [0, 1]、有车 [0, 1] 等等。

接着，我们来看非结构化数据（处理文本特征）。

非结构化数据一般存在于 UGC（User Generated Content，用户生成内容）内容数据中。比如我们的用户流失预测模型用到了用户评论内容，而用户评论都是属于非结构化的文本类数据。
这类数据比较繁杂，提取的特征的手段比前两类数据复杂一些。在用户流失预测模型中，我们就是先清洗出用户评论数据，再通过自然语言处理技术，来分析评论是否包含负面信息和情绪，最后再把它作为用户流失的一种维度特征。
另外，在挖掘用户评论的过程中，如果遇到“这个酒店有亲子房，我家孩子很喜欢” 这样的评论，我们还能挖掘出当前用户可能是亲子用户，这也可以作为画像标签。

最后，我们来看网络关系型数据。

网络关系型数据和前三类数据差别非常大，前三类数据描述的都是个人，而网络关系型数据描述的是这个人和周围人的关系。比如说，在京东购物时，你和一个人在同一收货地址上，如果这个收货地址是家庭地址，那你们很可能就是家人。如果在同一单位地址上，那你们很可能就是同事，这代表着一个关系的连接。
提取这类特征其实就是，根据复杂网络的关系去挖掘任意两人关系之间的强弱，像是家庭关系、同学关系、好友关系等等。具体来说，算法工程师可以利用通讯录、收货地址、LBS 位置信息、商品的分享和助力活动等等的数据，挖掘出一个社交关系网络，这个网络中的信息就能作为我们特征提取的参考了。不过，这是一个很专业的领域，我们现阶段只需要知道一般的提取思路就可以了。

3. 特征选择

在数据特征提取完成之后，就进入特征选择的过程。特征选择简单来说，就是排除掉不重要的特征，留下重要特征，说起来好像很容易，算法工程师具体是怎么做的呢？
一般来说，算法工程师会对希望入模的特征设置对应的覆盖度、IV 等指标，这是特征选择的第一步。然后，再依据这些指标和按照经验定下来的阈值对特征进行筛选。最后，还要看特征的稳定性，将不稳定的特征去掉。
比如说，我们在预测流失用户项目中，筛选出了账龄、最近一周登录次数、投诉次数和浏览时长这几个特征，我把它们对应的覆盖度、IV 值、稳定性都统计在了下面的表格中。

在对这些特征进行筛选的时候，我们首先去掉覆盖度过低的投诉次数，因为这个特征覆盖的人群很少，从经验上来讲，如果特征覆盖度小于 50% 的话，我们就不会使用这个特征了。然后去掉 IV 值过低的登录次数，IV 值指的是信息贡献度，表示了特征对这个模型有多少贡献，那简单来说，就是这个特征有多重要。在用户流失项目中，如果 IV 小于 0.001 的话，我们就不会使用这个特征了。最后去掉稳定性过低的浏览时长，剩下的就是我们可以入模型的特征变量了。

4. 训练 / 测试集

好了，特征选择完了，我们就进入了最后的，生成训练和测试集的阶段。这一步也是模型正式开始训练前需要做的，简单来说，就是算法同学需要把数据分成训练集和测试集，他们会使用训练集来进行模型训练，会使用测试集验证模型效果。至此，算法同学就完成了建立模型的特征工程的工作，然后就会进入后续的模型训练阶段。

小结

作为产品经理，我们一定要重视模型设计阶段，因为我们的 PRD 实际就决定了模型目标变量的定义和数据样本的抽取，它们是模型构建的基础，也是模型设计环节最需要注意的。
建立特征工程这个环节的工作，因为基本可以占到 AI 模型开发时间的 60%，所以它的核心步骤也是我们要知道和了解的。这其中最重要的就是数据清洗和特征提取，因为数据和特征的质量决定了模型最后的效果表现。

在机器学习模型训练过程中，由于技术的复杂性和模型效果的不确定性，经常会出现很多计划外的工作和问题。
因此，在 AI 模型构建的过程中，产品经理经常需要给老板和客户解释各种质疑。有时，你需要和算法同学站在一起，说服老板理解问题和投入更多资源，以及当某些预测模型的精准度不是特别高的时候，你还要和客户进行技巧性的沟通，为产品优化争取更多的时间。而这些，都离不开你对 AI 模型构建过程的足够了解。