机器学习，大家可能没有听说过，但大家一定听说过 AI，机器学习就是 AI 的底层技术之一。
本篇文章，我们会尝试使用 Python 构建一个机器学习模型，实现对数据的预测。
数据准备
本次使用的是简书文章收益排行榜数据，共有 2900 条，记录了 29 天来每天文章收益排行榜前 100 篇文章的数据。
我们需要构建一个机器学习模型，根据文章的排名对收益进行预测。
我们使用 Jupyter Notebook 进行交互式开发。
先来导入我们所需的库：
import pandas as pd
import numpy as np
import sqlite3
如果在导入过程中出现ImportError，请使用pip install 包名安装库，然后尝试重新导入。
我们的数据已经放在了项目目录下，是一个 SQLite 数据库，名称为ArticleFPRankList.db。
使用以下代码将数据转换为 Pandas DataFrame：
conn = sqlite3.connect("ArticleFPRankList.db")
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM articlefpranklistdata", conn)
我们来简单查看一下数据：
df.head(10)
df.info()
我们可以看出，数据共有 10 列，但中间几列的数据用处不大，真正有用的是后面的三列和前面的 ranking（排名）列。
数据有缺失，这是作者主动删除文章造成的，但关键的几列数据都是完整的，不影响我们的分析。
初步分析
在构建模型之前，我们需要对数据有大致的了解。
导入 plotly 库用于绘图：
import plotly.express as px
plotly 对 DataFrame 中数据的绘图操作做了很完善的封装，所以我们只需要这样一行代码：
px.bar(df, x="date", y="total_fp")
得到的结果是一张堆积柱形图，其中每一列代表一天的数据，收益高的文章排在下方。
从中我们可以看出，每天的收益分配总量是大致保持不变的，而每个名次的文章，其获得的资产量也大致相同，所以我们判定这些数据是可预测的。
数据预处理
在构建模型前，我们需要对数据进行预处理。
简单说明一下模型预测的流程：我们需要两个由二维数组构成的数据集，分别为标志集（x）和数值集（y），将这两个数据集传入，程序会拟合出一个算法，用于描述 y 随 x 的变动关系，也可以称为 y=f(x)。
现在让我们来构建 x 和 y：
x = np.array(df["ranking"]).reshape(-1, 1)
y = np.array(df["total_fp"]).reshape(-1 ,1)
这里的 reshape() 函数是为了将一维数组转换成二维数组。
为了对模型进行打分，我们需要将数据集分为两部分：训练集和测试集。顾名思义，训练集用于对模型进行训练，测试集用于检验训练效果。
sklearn 中已经集成了这个功能，我们只需要导入：
from sklearn.model_selection import train_test_split
然后：
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, train_size=0.2)
现在来看看我们的训练集，以 y_train 为例：
（由于一些问题，这里展示的图片是一个三列数据的数组，实际数据是一个一列的数组）
不错不错，现在可以开始训练了。
模型训练
在分析阶段中，我们发现数据的变化幅度并不是很大，所以这次使用的算法是LogisticRegression（普通最小二乘法），它的原理我们暂时不需要了解，只要导入模块：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
然后使用以下两行代码训练模型：
model = LinearRegression()model.fit(x_train, y_train)
接下来，我们使用测试集的数据对模型打分：
model.score(x_test, y_test)
在我的操作中，这个模型的准确率为 22.31%，看起来不是很高，为什么呢？因为数据集太少了，对每个排名，只有二十九个数据，其中还有五分之一用于测试。
如果数据量增加到一万甚至更高，模型的准确率就会大幅度上升。
对模型调用 predict 函数即可预测数据，例如：
model.predict([[1]])
我得到的结果是array([820.82074298])，由于训练集的拆分是随机的，所以你的结果可能有所不同。
模型的保存与使用
我们使用 Python 自带的数据持久化库 pickle 来保存模型。
import picklewith open("model.pkl", "wb") as file: pickle.dump(model, file)
运行之后，项目目录中会生成一个名为model.pkl的文件，这就是我们的模型。
这个模型本质上只是储存了一个函数的参数，所以不会很大，但如果使用更高级的模型，预测更加准确的同时也会增加模型的体积。
而真正的 AI 中使用的是神经网络模型，保存时要存储所有神经元的权重信息，有时大小能达到几十 GB，当然，训练时间也大多是按天计算的。
创建 predict.py文件，输入以下代码：
import picklewith open("model.pkl", "rb") as file: model = pickle.load(file)x = [[int(input("请输入您要预测的文章排名："))]]result = model.predict(x)[0]print(f"文章的预估收益为 {round(result, 3)}")
运行程序，输入文章排名，返回的结果与刚刚的完全一致。
拓展：使用 Streamlit 搭建网页
Streamlit 是一个 Python 库，旨在帮助数据科学从业者更高效地搭建展示应用。
创建web_app_with_streamlit.py文件，输入以下代码：
import streamlit as stimport pickle@st.cache()def GetModel(file_name): with open(file_name, "rb") as file: return pickle.load(file)@st.cache()def GetPerdictResult(model, x): return model.predict([[x]])[0]st.title("文章收益预测工具")file_name = st.text_input("模型文件名", value="model.pkl")x = st.number_input("文章排名", min_value=1, max_value=100)model = GetModel(file_name)result = GetPerdictResult(model, x)st.write(f"文章预期收益为 **{round(result, 3)}**")
保存文件，然后输入以下命令：
streamlit run web_app_with_streamlit.py
浏览器会自动打开，你将看到一个网页：
你可以更改输入框中的值，程序将实时计算出结果，并显示在下方。
如果你把这个程序上传到服务器，他人就可以通过访问网页直接使用，不需要训练模型，设备上甚至不需要安装 Python。
你可以在服务端随时修改代码，或是将模型文件进行替换，只需要刷新网页，就可以应用最新的更改。
总结
本篇文章讲述了使用 sklearn 进行数据预测的基本过程，同时编写了一个 Web App 供用户直接使用。
受篇幅所限，有很多知识没有在本文中提到，例如：
- 机器学习模型的选择
- 模型参数优化
- 更高效的模型存储格式
- Streamlit 网页的部署
如果大家感兴趣，可以自行查阅相关资料。
现在，我们所使用的翻译网站、语音助手、人脸识别等服务，其原理都是机器学习技术。数据经过采集、预处理等一系列环节之后，被工程师变成一个个模型文件，其中存储了无数参数，用来描述数据的内在规律，继而对新的数据进行预测。
人工智能研究团队 OpenAI 训练的人工智能模型 GPT-3 拥有 1750 亿参数，训练使用的数据量多达 45TB，但他们并没有公开这个模型，只提供了一些 API 供人们进行使用。
因为他们担心，这样强大的人工智能技术可能对社会产生不利影响。
当今社会，你使用的每一个 App 都可能收集你的行为数据，将你的操作转化为某个神经元中的一个权重参数，然后用这个模型实现更好的推荐机制，继而提高用户的留存率。
作为一名技术人，也许我们需要先掌握它，然后才能回答这个问题：
技术发展到这个高度，对人类真的有益吗？
