搞 AI 建模预测都在用 Python，其实入门用 SPL 也不错

Posted 2022-09-06 java李杨勇

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了搞 AI 建模预测都在用 Python，其实入门用 SPL 也不错相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

可以用来做人工智能建模预测的工具非常多，比如Python, R, SAS，SPSS等，其中Python由于简单易学、丰富的数据科学库、开源免费等特点备受欢迎。但是对于不太熟悉数据建模算法的程序员来说，使用Python建模还是比较复杂，很多时候拿到数据并不清楚该做怎样的处理，选择什么样的算法。其实，在做数据分析和数据建模时，SPL也是不错的选择，它比Python更简单易用，计算速度也快，交互式的界面对数据分析十分友好，同时还提供自动数据建模功能和一些数据处理以及统计学函数，用起来也很方便。

下面就以一份用户贷款违约预测的数据为例，使用SPL手把手的进行数据建模预测。

1. 确定目标，准备数据

建模预测就是从历史数据中挖掘出规律，然后使用规律对未来可能发生的事情做出预测。这个规律就是一般所说的模型。

历史数据通常是一张我们俗称的宽表，比如在用户贷款违约预测的例子中历史数据是如下图这样的Excel表格：

首先，宽表中一定要包括我们想预测的事情，通常称作预测目标，上图中的预测目标就是历史用户的违约行为，也就是图中y那一列，yes表示违约，no表示不违约。预测目标还可以是一个数值，比如产品的销量、售价……，或者是预测属于什么种类，比如预测产品质量是优、良、合格还是差。有时目标在原始数据里就有，可以直接使用，有时目标还需要人工标注。

除了预测目标外，这里还需要很多信息，如表中的用户年龄、工作，房产，贷款情况……，这里的每一列称为变量，也就是和贷款人将来是否违约可能会相关的信息，原则上能收集到的变量越多越好。例如预测客户是否会购买产品，可以搜集客户的行为信息，购物偏好，以及产品的特征信息，促销力度等；预测汽车保险理赔风险，需要保单数据，车辆信息、车主交通习惯以及历史理赔情况等等，如果是预测健康险还需要一些被保人的生活习惯，身体状况，就医看病的信息；预测商场超市的销售情况，需要历史的销售订单，客户信息，商品信息；预测不良产品，需要生产的工艺参数，环境，原料情况等数据。总之，收集到的相关信息越多，预测效果也会越好。

采集数据时，通常会截取某一段时期的历史数据来制作宽表，比如我们想预测7月份用户的违约情况，可以采集1-6月份的数据来训练建立模型。数据采集的时间范围并不是固定的，可以灵活操作，例如也可以是近1年或者近3个月等等。

准备好的宽表可以是Excel格式或csv格式，第一行是标题，后面每一行都是一条历史记录。

如果企业有建设好的信息系统，那可以找IT部门要这些数据，很多企业的BI系统中可以直接导出这种数据。

2. 下载软件，配置建模外部库

SPL 在易明建模外部库的配合下可以提供全自动化的建模预测功能。

（1）下载安装集算器（SPL）和易明建模软件

集算器下载：
“http://c.raqsoft.com.cn/article/1595816810031”

易明建模下载： “http://www.raqsoft.com.cn/download/download-ymodel”

安装集算器和建模软件，并记录安装目录，比如：C:\\Program Files\\raqsoft\\ymodel

（2）在SPL中配置外部库

（a）复制外部库所需要的文件

在易明建模的安装目录下找 YModelCil 和 lib 文件夹

然后去这两个文件夹里找到建模外部库所需要的文件，复制到集算器目录（【安装根目录】\\esProc\\extlib\\YModelCil），比如C:\\Program Files\\raqsoft\\esProc\\extlib\\YModelCli。

建模外部库所需的文件有：

1>易明建模目录的YModelCil中含有以下jar和xml

ant-1.8.2.jar
commons-beanutils.jar
commons-lang-2.6.jar
ezmorph-1.0.2.jar
json-lib-1.1-jdk13.jar
raq-ymodel-cli-2.10.jar
userconfig.xml

2>易明建模的lib中含有以下jar

commons-io-2.4.jar
esproc-ext-20211104.jar
fastjson-1.2.58.jar
gson-2.8.0.jar
jackson-annotations-2.9.6.jar
jackson-core-2.9.6.jar
jackson-databind-2.9.6.jar
jackson-databind-2.9.6-sources.jar
jackson-dataformat-msgpack-0.8.14.jar
mining.jar
msgpack-0.6.12.jar
msgpack-core-0.8.16.jar

（b）设置userconfig.xml文件参数

在集算器目录esProc\\extlib\\YModelCil下的userconfig.xml文件中设置参数

名称	参数说明
sAppHome	易明建模的安装目录
sPythonHome	易明建模目录的Python路径 Windows: raqsoft\\ymodel\\Python37 Linux: raqsoft/ymodel/Python37/bin/python3.7
iPythonServerPort	Python服务网络端口
iPythonProcessNumber	Python进程数
bAutoDecideImpute	是否智能补缺
iResampleMultiple	重抽样次数

其中必须要配置的参数为sAppHome和sPythonHome，其他参数可以采用默认值，有需要再进行修改。比如可以配置参数如下，加粗部分是必须要配置的，根据自己的安装路径。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Config Version="1">
    <Options>
        <Option Name="sAppHome" Value="C:\\Program Files\\raqsoft\\ymodel"/>
		<Option Name="sPythonHome" Value="C:\\Program Files\\raqsoft\\ymodel\\Python37\\python.exe"/>
		<Option Name="iPythonServerPort" Value="8510"/>
		<Option Name="iPythonProcessNumber" Value="2"/>
  	    <Option Name="bAutoDecideImpute" Value="true"/>
		<Option Name="iResampleMultiple" Value="150"/>				
    </Options>
</Config>

其实，从这里可以看出，易明建模也是基于Python写的，但它将Python算法做了封装后，程序员就不必再理解算法的数学原理和运行细节了。

（c）SPL环境配置

1>. 配置外部库

打开SPL，在选项菜单里，外部库选择里勾选YModelCli，使其生效。外部库的路径为第（1）步骤中集算器YModelCli的安装路径。

在无图形界面的服务器中去集算器的安装目录下esProc\\config\\raqsoftConfig.xml文件中进行配置外部库路径和名称。

<extLibsPath>外部库路径

<importLibs>外部库名称（可多个）

2>. 线程数设置

如果有并发预测，还需要在SPL设置“最大并行数”，也就是线程数。设置多少用户根据需求和机器情况自行设定。

在无图形界面的服务器中去集算器的安装目录下esProc\\config\\raqsoftConfig.xml文件中进行配置。

<parallelNum>最大并行数

到此，环境配置完成。

3. 建模和预测

（1）加载数据

SPL能支持csv，excel或数据库中的数据用于建模，这里以csv为例，其它数据源类似。

设有一个贷款违约数据表如下，需要建模来预测新用户是否会发生违约行为。

文件命名为bank-full.csv；

	A
1	=file("bank-full.csv").import@tc()
2	=ym_env()
3	=ym_model(A2,A1)

A1 导入建模数据，读成序表

A2 初始化环境，执行A2后会在易明建模的安装目录下生成store目录及子目录用以保存数据及结果文件。

A3 加载建模文件，生成md对象

（2）目标变量设置和变量统计

数据加载进来后要设置目标变量

	A
…	…
4	=ym_target(A3,"y")
5	=ym_statistics(A3,"age")
6	=A1.fname().(ym_statistics(A3,~))

A4 表示将字段“y”设置为目标变量，目标变量可以是二值变量或数值型变量。

A5 查看某个变量的统计指标，比如 “age”，返回值中可以看到缺失率，最大最小值，异常值，数据分布图等参数。

A6 循环变量名查看所有字段的统计信息，返回包含所有字段的统计信息二级序列。

（3）建立模型和模型表现

	A
…	…
7	=ym_build_model(A3)
8	=ym_present(A7)
9	=ym_performance(A7)
10	=ym_importance(A7).sort@z(Importance)

A7 使用建模函数建立模型，执行后在后台会进行全自动化数据预处理和建模过程，此过程会耗费一些时间，时间长短取决于数据量。结果返回pd模型对象。

模型建好后，可以调用pd模型对象查看模型信息、模型质量和重要度。

A8 返回模型AUC值及参数

A9 返回多种模型指标和图形，诸如AUC，ROC, Lift……

比如点击A9的第6条记录的Value，然后点击右上角“图形浏览”图标，数值字段选择“Lift”，就可以查看Lift曲线

A10 会返回每个变量对目标变量的影响程度并且按照重要度降序排列。数值越大对目标变量的影响程度越大。降序排列分析起来更加直观。

（4）保存模型

	A
…	…
11	=ym_save_pcf(A7,"bankfull.pcf")
12	=ym_json(A7)
13	>ym_close(A2)

A11 将模型保存为”bankfull.pcf”，默认保存路径为[sAppHome]/store/predict。

A12 将模型信息以json串形式返回。json内容详解可参考在线文档《json参数说明》

A13 关闭环境，释放资源。

（5）预测

预测之前需要有pcf模型文件和预测数据集

	A
1	=ym_env()
2	=ym_load_pcf("bankfull.pcf")
3	=file("bank-full2.csv").import@tc()
4	=ym_predict(A2,A3)
5	=ym_result(A3)
6	=file("bank-full_result.csv").export@tc(A4)
7	>ym_close(A1)