TikTok 视频审核模型：用逻辑回归找出特殊类型的视频
实战复盘｜用逻辑回归构建 TikTok 视频审核模型：从特征选择到模型优化
关键词：数据分析｜逻辑回归｜类别不平衡｜模型解释｜Google证书项目
📌 引言：什么样的视频值得优先审核？
每天，TikTok 都有海量视频上传，其中不乏被用户举报为“虚假信息”。
人工审核队列积压严重，运营团队希望开发一个工具，帮助优先筛选出“最有可能是事实陈述（claim）”的视频。
然而，标注为 claim/opinion 的样本极其有限。我们转而使用一个更容易获取但与之高度相关的标签：“是否为认证作者（verified）”。
本项目正是我在 Google 数据分析证书 Capstone 中模拟完成的真实业务建模任务，从数据清洗、特征构建，到建模调优、结果解读，完整走完一个标准数据科学流程。
🧠 一、问题定义与建模目标
🎯 技术目标
| 目标项 | 要求 |
|---|---|
| 可解释性 | 运维团队需理解模型为何预测为 verified |
| 高召回 | 寧可“错杀”也要找出所有潜在 verified 作者 |
| 工程友好 | 使用 Python + scikit-learn 可部署落地 |
📦 二、数据结构与预处理
✅ 数据快照
- 样本量：19,382 条视频记录
- 字段类型：视频属性（长度、发布时间）、文本字段、作者信息、交互行为（like/view/share…）
🔧 清洗与处理
| 操作 | 描述 |
|---|---|
| 缺失处理 | 删除缺失文本或行为数据（占比 < 2%） |
| 异常值识别 | 交互数据极度右偏，暂不剔除而用正则化处理 |
| 类别不平衡 | verified 占比仅 5.8%，采用上采样 + class_weight=‘balanced’ 双重策略 |
🔍 三、探索性分析（EDA）
1. 单变量分析
- verified 作者平均视频文本长度略短（84.6 vs 89.4 字符）
- view 与 like 的相关系数高达 0.83，提示存在多重共线
2. 多变量交叉
- 卡方检验：
claim_status与verified显著相关（p≈0） - VIF 检验显示 download/comment/like 存在共线风险（VIF > 5）
Variance Inflation Factor (VIF):Feature VIF
0 const 1.373692
1 video_view_count 3.265301
2 video_like_count 7.899558
3 video_share_count 3.617348
4 video_download_count 6.038987
5 video_comment_count 3.795266
🏗️ 四、特征工程与编码
| 类型 | 特征举例 |
|---|---|
| 数值型 | video_duration、like、comment、text_length |
| 类别型 | claim_status、author_ban_status（OneHot 编码） |
| 衍生型 | text_length = 字符长度，捕捉文本浓缩程度 |
| 标签平衡 | verified 经上采样保持 1:1 比例 |
🤖 五、建模策略与逻辑选择
✅ 为什么选用 Logistic 回归？
- 可解释性强：可以查看每个特征的系数方向与大小
- 性能稳定：对小样本数据较为友好
- 正则压制共线：L2 正则项抑制冗余变量影响
训练代码简洁示例：
log_clf = LogisticRegression(random_state=0,max_iter=800,class_weight='balanced'
)
log_clf.fit(X_train_final, y_train_final)
📊 六、评估与结果解读
| 指标项 | 结果说明 |
|---|---|
| Accuracy | 64%（整体预测准确率） |
| Macro F1 | 0.62（各类平衡F1） |
| Recall (verified) | 43%（召回率偏低，需优化） |
| AUC | 0.568（略高于随机，线性可分性不足） |
🎯 系数示例解读：
text_length系数为 +0.0035 → 每多 1 字符，认证几率增长 0.35%video_view_count系数为 -2.7e-6 → 可能因爆款营销号未认证所致
🚧 七、挑战与解决方案
1. 类别不平衡
- 问题：verified 样本仅 5.8%
- 解法：上采样 + class_weight 组合使用
2. 多重共线
- 问题：like/comment/share高度相关，影响稳定性
- 解法：用 VIF 检验筛除部分变量 + 正则项压缩影响
3. AUC 偏低
- 问题：Logistic 模型能力受限
- 解法：试验分支使用 XGBoost，AUC 提升至 0.72，但未纳入主线（课程限制）
✨ 八、亮点与复用价值
| 亮点 | 描述 |
|---|---|
| 🧱 全流程完整 | 包括清洗、EDA、建模、解释、优化建议 |
| 🎯 明确业务导向 | 预测 verified 为 claim 审核策略提供可行支持 |
| 🧠 可解释性强 | 系数+VIF+卡方检验共同支持模型可解释性 |
| 💼 实用性好 | 全流程代码模块清晰，可直接复用部署 |
📈 九、后续优化路线图
| 方向 | 具体做法 |
|---|---|
| 📊 特征增强 | TF-IDF 词频、作者历史活跃度、视频音乐类别等 |
| 🧠 模型优化 | 尝试 LightGBM / CatBoost + 贝叶斯调参 |
| 🛠 工程化 | 使用 pipeline + OneHot + 标准化封装整体流程 |
| 🧮 解释性强化 | 使用 SHAP/LIME 提供局部解释供审核运营使用 |
| ⚖️ 阈值策略 | 根据审核成本动态调整预测阈值，平衡 FP / FN 风险 |
🧾 十、项目总结
这个项目让我在数据分析的实践中，真实体会到以下几点：
✅ 模型的价值，不仅仅在于分数，更在于服务业务
✅ 数据不平衡、特征选择和可解释性，是分析项目中的三座大山
✅ 即便是“证书项目”，也完全可以通过优化与迭代，形成具备复用价值的产出