1.7 机器学习工作流示例
为了进一步了解学习机器学习的工作流，在这里让我们学习一些例子。
本书后续章节会研究风险建模、欺诈检测、客户视图、流失预测和产品推荐。对于诸如此类的项目，目标往往是确定某些问题的原因，或者建立一个因果模型。下面是使用工作流建立一个因果模型的一个例子。
1.检查数据结构，以确保更好地理解数据：
数据是横截面数据吗？是隐含着时间信息的合并数据吗？
是否使用了分类变量？
2.检查缺失值：
不知道或者忘记了一个答案可能会被记录为一个中立或特殊的类别
一些变量可能有很多缺失值
根据需要重新记录一些变量
3.进行一些描述性研究，开始讲故事：
使用比较方法和交叉列表
检查一些关键变量的变异性（标准差和方差）
4.ind变量（外生变量）的选择组：
作为问题原因的候选
5.基本描述性统计：
所有变量的均值、标准差和频率
6.测量工作：
研究一些测量值的规模（efa探索性因子分析在这里可能是有用的）
形成测量模型
7.本地模型：
从全局中找出部分以探索其中关系
使用交叉列表
图表展示
使用逻辑回归
使用线性回归
8.开展一些偏相关分析，以帮助模型设定。
9.使用（8）的结果，提出结构方程模型：
确定主结构和次结构
将测量和结构模型进行关联
10.初次拟合：
运用SPSS为lisrel或Mplus创建数据集
使用lisrel或Mplus编程
11.模型修正：
使用SEM结果（主要模型拟合指数）来指导
再次分析偏相关性
12.诊断：
分布
残差
曲线
13.到这里我们应该可以开展最终模型估计了：
如果不能，请重复步骤13和14
14.模型解释（识别和量化因果效应）
可参考 Spark Pipelines： http://www.researchmethods.org/step-by-step1.pdf。
Apache Spark团队认识到了机器学习工作流的重要性，因此，他们开发了Spark pipeline来高效处理工作流问题。
Spark 机器学习代表一个可以作为pipeline的机器学习工作流，它由一系列以特定顺序运行的PipelineStages组成。
PipelineStages包括：Spark转换、Spark估计和Spark评估。
机器学习的工作流可以是非常复杂的，因此创建和调整它们非常耗时。研发Spark 机器学习Pipeline，使得机器学习工作流的构造和调整更为容易，尤其可以表示以下主要阶段：
1.数据加载
2.特征提取
3.模型估计
4.模型评价
5.模型解释
对于以上任务，可以使用Spark转换器进行特征提取。Spark估计器用来训练和估计模型，Spark评估器用来评价模型。
从技术上看，Spark中的pipeline作为一系列处理过程的有序组合，每个过程可以是转换，或者是估计，或者是评估。这些过程按照顺序执行，输入的数据集遵循各过程顺序进行修改。在转换过程中，调用transform() 方法进行数据集处理。在估计过程中，调用fit()方法生成一个转换器（转换器将成为pipeline Model或拟合pipeline的一部分），并且在数据集上调用转换器的transform()方法。
上面给出的技术说明都是针对线性pipeline模型。一旦数据流图形成有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），Spark也可能生产非线性pipeline模型。
更多关于Spark pipeline的信息，请访问如下链接：http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html#pipeline。
