「孩兒，你看清楚了沒有？」「看清楚了」
「都記得了沒有？」「已忘記了一小半。」
「現下怎樣了？」「已忘記了一大半。」
「好，我再使一遍。」
「孩兒，怎樣啦？」「還有三招沒忘記。」
「這我可全忘了，忘得乾乾淨淨的了。」
張無忌、張三丰《倚天屠龍記》

前面講了這麼多，終於要講模型了嗎？我們這十天一起度過的旅程，目的只有一個，就是將文本資料轉化成數值資料。因為機器學習模型沒有辦法透過文字資料進行學習，唯有將其轉成數值資料，模型才有辦法從這些數字中學習洞見。前面所學都是非常重要的基礎，我認為要打好這些基礎，再來學習後面的機器學習的模型才有意義。就像是武俠小說中，渾厚內力才能帶來強大武功，若沒有強大的內力，即便你會九陽神功、九陰真經、降龍十八掌，也只是空有華麗的外殼、空虛的內在；像是死神中，強大的個體都帶有很強的靈壓，若靈壓不夠強，即便你所擁有的是規則殺的能力，在強大的靈壓面前都是毫無用處的。

今天的文章，你可以帶走這些機器學習的基本知識：

• 資料集＆交叉驗證（Dataset & cross validation）
• 分類指標（classification matrix）
• 監督式學習＆非監督式學習（supervised learning vs unsupervised learning）
• 生成式模型 vs 判別式模型（generative model vs discriminative model）

資料集＆交叉驗證

想像今天你有一份已經經過完善的前處理、以及正常的正規化，也就是可以直接丟進去模型的完整資料集。一般來說，我們會將資料集依照比例分成兩份：一份訓練資料集（training set）、一份測試資料集（test set），而這個比例有時候是8:2，有時候是7:3，依照個人配置會有所不同，沒有絕對的正確答案。首先，先給予機器學習模型訓練資料集，讓模型學習資料中的特徵，接著再給訓練好的模型進行考試，以模型預測測試資料集的目標資料（例如正負面評論），並將這些答案與原始資料的「正確答案」（Golden label）進行比對。

交叉驗證

若是碰到資料量較小的狀況，抑或是你的資料極度不平衡的情況，就要對資料進行交叉驗證。所謂的交叉驗證就是，除了前面所提到的訓練資料集、測試資料集、還會再多分出新的一部分的開發測試資料集。首先會將資料集分成k個，然後選其中一部分做為剛剛多分出來的開發測試資料集，並以另外k-1份的資料集作為訓練資料集，並計算準確率，接著再從那k份資料中選擇下一份資料作為開發測試資料集，直到所有的資料集都已經輪過後，再以這份模型去測試測試資料集。

分類指標

我們剛剛說到，模型預測之後，要與正確答案（Golden Label）進行比對。那麼該怎麼呈現這個比對結果，來決定一個模型的表現好壞呢？我們可以先來看以下這張圖：

假如模型預測A文本是正面評價，與正確答案相符，那麼我們就會將其納入true positive；假如模型預測B文本是負面評價，正確答案也標記為負面評價，那麼就屬於true negative；假如模型預測C文本是正面評價，但正確答案卻是負面評價，那麼就屬於false positive；若模型判斷D文本是負面評價，但事實上卻是正面評價時，就屬於false negative。

接著就會產生了以下四種衡量的方式：

在做二元分類時，可以透過以上的表格來衡量模型，這矩陣也稱為confusion matrix。而我們可以這麼理解這些指標：

• 準確率（accuracy）：整體預測的正確率
• 召回率（recall）：真正對的答案內，有多少比例是機器模型答對的
• 精準率（precision）：機器模型認為正確的答案內，有多少比例是真正答對的
• F1-Score：所有衡量標準的調和平均

監督式學習 vs 非監督式學習

• 監督式學習模型
  監督式學習就是將已經做好完整標記的資料丟進去機器學習模型中，模型可以邊學習，邊以標記答案對比誤差，並一步步修正模型。 由於需要標記資料，所以前置工程往往需要大量的人工標記，耗費人力較高，但相對於非監督式學習模型來說，監督式學習的解釋力也比較高（想想昨天所說的，解釋力為何重要）。常見的模型種類像是：貝氏分類器、羅吉斯回歸、決策樹。
• 非監督式學習模型
  非監督式學習就是模型透過完全沒有標記的資料，依照關聯性進行歸類、找出潛在規則與模式，以及形成集群。 這種學習方式雖然不需要大量地標記資料，但卻可能找出從人類的角度來看關聯性極低的不重要特徵，使得分類變得毫無意義。

生成模型 vs 判別模型

我們可以透過這個比喻來理解何謂生成式模型，何謂判別式模型。假如說我們今天需要模型判別圖片中的動物是貓貓還是狗狗，生成式模型會先透過訓練資料的照片學習狗與貓的 整體大致長相 ，接著在測試資料的照片判斷圖中的動物比較接近貓貓還是狗狗，最後再下判斷。判別式模型則是透過照片學習貓貓有哪些特徵、狗狗有哪些特徵，例如貓貓有長鬍鬚，狗狗較常吐舌頭，接著再在新圖片中觀察是否有這些觀察到的特徵。

所以我們大致上可以這麼解釋：

• 生成式模型

1. 先學習訓練資料中整體文本的大致分布方式，並以機率的方式呈現，找出文本資料的機率分佈。
2. 給予新文本，並判斷新文本是否有類似分佈
3. 給予分類

• 判別式模型

1. 從訓練文本資料中觀察不同類別的特徵
2. 從測試文本中觀察是否有相對應的特徵
3. 給予分類

好，大致上就是這樣，我們接下來就可以進入機器學習的領域啦！剩下二十天，一起加油！