AI 做数据挖掘：从算法原理到工程实践

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传统数据挖掘方法依赖人工设计特征和规则，面临三个核心痛点：

特征工程耗时：手工构造特征可能占用 70% 项目时间，且依赖领域经验
模型泛化瓶颈：规则式系统难以应对复杂非线性关系（如用户行为模式）
动态适应困难：业务数据分布变化时需重新调整阈值和规则

算法	训练速度	可解释性	特征需求	适用场景
随机森林	★★★★	★★★	中等	中小规模表格数据
XGBoost	★★★☆	★★☆	较低	带缺失值的数值特征
神经网络	★★	★	较高	高维稀疏特征

文本数据：
传统方法：TF-IDF + SVM（准确率约 75%）
深度方法：BERT 微调（准确率可达 85%+）
图像数据：
手工特征：SIFT+HOG（mAP 约 60%）
CNN：ResNet50（mAP 可达 90%）

# 数值型缺失：中位数填充 + 增加缺失标记
from sklearn.impute import SimpleImputer
num_imputer = SimpleImputer(strategy='median')
data[['age','income']] = num_imputer.fit_transform(data[['age','income']])
data['income_missing'] = data['income'].isnull().astype(int)

# 分类型缺失：单独作为一类
data['education'] = data['education'].fillna('unknown')

# 高基数类别特征采用目标编码
from category_encoders import TargetEncoder
te = TargetEncoder(cols=['city'])
data['city_encoded'] = te.fit_transform(data['city'], data['target'])

# 时序特征分解
data['hour'] = data['timestamp'].dt.hour
data['is_weekend'] = data['timestamp'].dt.weekday >= 5

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV

# 重点调参项
param_dist = {'n_estimators': [100, 200, 500],
    'max_depth': [None, 10, 30],
    'min_samples_leaf': [1, 3, 5]  # 控制过拟合
}

model = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(),
    param_distributions=param_dist,
    n_iter=20,
    cv=5,
    scoring='f1'
)
model.fit(X_train, y_train)

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout

model = tf.keras.Sequential([Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    Dropout(0.3),  # 防止过拟合
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 类别不平衡时调整 class_weight
model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='binary_crossentropy',
    metrics=['AUC']
)