在现代数据驱动的世界中，机器学习已经成为解决复杂问题和推动创新的重要手段。然而，传统的机器学习模型开发过程复杂且耗时，包括数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优和模型评估等多个步骤环节，需要模型开发人员具备丰富的专业知识和经验。

为了解决这一挑战，自动机器学习（AutoML，Automated Machine Learning）应运而生，旨在将机器学习工作流程自动化，降低技术门槛并提升开发效率。

十多年前，RapidMiner开创了可视化、可解释的数据科学的概念，是全球第一个实现自动化数据科学、文本分析、自动特征工程、深度学习等多种功能的数据分析与AI平台。

在本文中，我们首先深入探讨AutoML的核心概念、技术优势和应用场景。在下一篇文章中，重点介绍RapidMiner在AutoML方面的特色功能，以及其主要应用场景和优势。

通过两篇文章的介绍，读者将全面了解AutoML的基本概念、实际应用方式，掌握如何利用RapidMiner的AutoML模块提升信贷风控模型项目的效率和应用效果。希望能够为数据科学家、风控模型专家、风控分析师和金融机构决策者提供有价值的参考，助力他们在技术革新和业务赋能上取得更大的成功。

► 1、什么是自动机器学习？

自动机器学习（AutoML，Automated Machine Learning） 是一种机器学习技术框架，旨在将机器学习模型开发过程中的各个环节自动化，从而简化和加速机器学习模型的构建过程。

AutoML的目标是，让不具备深厚的机器学习专业技术知识的用户轻松地构建高性能机器学习模型。

在信贷风控领域，AutoML通过将繁琐和复杂的机器学习建模工作流程自动化，使数据科学家、风控模型专家、风控分析师更加专注于分析过程和建模结果，更高效地基于数据进行风险分析和决策。

AutoML可以在哪些环节施展拳脚呢？

概括来说，诸如数据探索、特征衍生、特征筛选、模型构建等可标准化的流程环节均可在AutoML框架下自动化执行。

AutoML框架的的核心功能包括数据预处理、特征工程、模型选择、参数优化、模型训练、模型评估与验证、模型部署、模型监控与预警。

（1）数据预处理

• 缺失值处理与数据清洗，自动检测并填充数据中存在的缺失值，自动处理异常值、重复值、脏数据等数据质量问题。

（2）特征工程

• 特征衍生：自动生成新的特征，如从原始数据中提取有用信息或组合现有特征。
   

• 数据标准化：自动进行数据归一化、标准化、类别编码等数据处理操作。
   

• 特征选择：自动选择对模型性能贡献最大的特征集合。

（3）模型选择

• 算法选择：自动对比并选择适合指定任务的机器学习算法。

• 模型集成：自动集成两个或多个模型，以提高模型整体预测的准确性和稳定性。

（4）参数优化

• 超参数优化：自动优化候选模型的超参数，通过网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法，找到最优参数组合。

• 交叉验证：自动执行交叉验证，以验证模型的泛化能力和稳定性，辅助参数优化过程。

（5）模型训练

• 训练过程管理，自动管理和执行模型训练过程，包括处理大规模数据、训练加速、避免过拟合、自动停止等。

（6）模型评估与验证

• 性能评估：自动评估模型的性能，通过多种指标（如准确率、精确率、召回率、F1-score、KS、AUC、Lift等）进行全面评估。

• 模型验证：自动预留供模型验证使用的同分布验证集及跨期验证集，并对模型效果进行全面验证。

（7）模型部署

• 模型导出：自动将训练好的模型导出为可部署的标准格式，如PMML、ONNX、Pickle等。

• 在线部署：自动将模型部署到生产环境中，提供实时预测服务。

（8）模型监控与维护

• 性能监控：自动定期监控模型在生产环境中的表现性能，检测入模特征及模型自身的模型分布稳定性、效果稳定性等问题。

• 自动更新：根据监控结果，触发模型的重新训练和模型更新，以确保模型始终保持最佳性能。

► 2. 自动机器学习的优势

自动机器学习（AutoML）在许多方面提供了显著的优势，特别是对于那些希望利用机器学习技术但缺乏深厚专业知识的个人用户和组织机构。

以下是我总结的自动机器学习的主要优势：

(1)    降低机器学习开发的技术门槛

AutoML通过将复杂的机器学习流程自动化，使非技术人员也能够构建和部署高性能机器学习模型。用户无需深入理解数据预处理、特征工程、模型选择和参数调优等模型开发的技术原理与细节，也能获得优质的模型结果。

(2)    显著提高数据分析及模型开发相关的工作效率

传统的机器学习模型开发过程复杂且耗时，需要人工参与的比重较高。AutoML通过将这些步骤自动化实现，显著缩短了模型开发的周期。模型专家可以将更多时间投入到业务问题应用分析和模型预测结果的阐释上。

(3)    提升模型性能

AutoML利用先进的算法和自动化参数优化技术，通常能够发现最优或接近最优的模型超参数组合，将模型的性能逼近数据的性能上限。通系统性地尝试不同的模型和参数组合，AutoML通常能够获得超越人工调优效果的模型。

(4)    将机器学习模型开发流程标准化

自动化流程确保了模型开发的各个环节的一致性和可复现性，减少了人为因素导致的错误和偏差，使得操作风险可控。标准化的流程也方便了模型的验证和审计监管，确保过程透明和结果的可靠性。

(5)    可扩展性增强

AutoML工具通常具有良好的可扩展性，能够处理大规模数据集和复杂的任务。它们可以利用分布式计算和云服务来协助提高计算效率，以适应不同规模和复杂度的机器学习任务。活跃的用户社区也会不断贡献有价值的扩展插件，丰富了软件平台的功能。

(6)    具备快速迭代的条件

由于AutoML工具能够快速构建和评估模型，用户可以更加高频地完成复杂实验和模型迭代，以适应快速变化的市场环境，满足业务需求。

(7)    赋能业务决策

借助AutoML，数据分析师和决策者可以更快、更准确地获得数据驱动的洞察结果，以支持他们在业务运营中做出更准确的决策。敏捷高效的模型开发流程使得金融机构或其他企业能够迅速响应市场变化。

(8)    持续优化和维护

AutoML工具通常内置模型监控和管理功能，能够自动监测模型性能的变化，并在必要时触发重新训练和模型更新。这种持续优化能力确保模型在实际业务应用中的保持长期有效和稳定。

综合这些优势，AutoML正在革新传统的机器学习模型开发方式，使得构建高性能的机器学习模型变得更加便捷和高效，它不仅提升了技术应用的广度和深度，也为各行业的数字化转型和智能化升级提供了强有力的支持。

► 3. 自动机器学习的应用场景

自动机器学习（AutoML）作为一种革命性的技术，简化和加速机器学习模型的开发和部署流程。从金融科技到医疗健康、从零售电子商务到制造业，AutoML在各行各业的实际应用场景中展现了强大的适应能力和性能。

具体到信贷风控领域，AutoML在第一小节讲述的模型开发具体功能点的支撑下，可以在多个信贷风控业务应用场景发挥价值。

（1）客户细分与营销

• 客户细分：根据客户的信用数据和贷中行为数据进行客群细分，进而制定个性化的营销策略，提高客户粘性和满意度。

• 个性化推荐：利用自动化生成的营销推荐模型，为客户推荐契合度更高的金融产品和服务，提升营销转化效果。

（2）信用风险评分

自动化信用评分模型开发，通过AutoML自动化生成和优化信用评分模型，评估借款人的信用风险，这也是AutoML最常用的应用场景。

（3）贷后管理

早期催收预警，通过自动监测用户行为模型评分及用户的还款行为，提前识别潜在风险，采取风险管控措施。

除了上述模型相关的业务应用场景，AutoML同样能够为数据科学家和策略分析师的日常统计和监测分析工作提供高效的解决方案。

通过这些具体的应用，AutoML在信贷风控领域展现出极大的潜力和优势，切实帮助金融机构更好地管理风险、提升效率和优化决策，推动信贷业务的智能化和数字化转型。

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关于 Altair RapidMiner

Altair RapidMiner 数据分析与人工智能平台，是 Altair 澳汰尔公司旗下仿真、HPC 和数据分析三块主营业务中的解决方案，它在数据分析领域最早实现将自动化数据科学、文本分析、自动特征工程和深度学习等多种功能同时集成的一站式数据分析平台，帮助用户解决从数据清洗、准备、数据科学建模到模型管理和部署，同时又支持数据和流数据的实时分析可视化的数据分析平台。

欲了解更多信息，欢迎关注公众号：Altair RapidMiner