尺寸降低
1）為什麼iGaming平臺降低尺寸
ML的速度和穩定性：更少的特征→更快的fit/serve,更低的再培訓風險。
可視化：用於檢測片段、漂移和異常的2D/3D投影。
噪音→信號：廣義因素（行為/支付）對排放具有抵抗力。
成本：在線照片更少→存儲/運輸/打撈更便宜。
隱私：用匯總因素代替原始敏感特征。
2）「選擇」與「構建」特征
選擇（Feature selection）：過濾器/包裝/模型權重-我們保留原始幻影的子集。
構造（特征提取）：我們計算新因素（投影/環境）。
組合：首先是基本選擇（泄漏，常數，相互信息），然後是因素的構造。
3）方法： 簡要地圖
3.1線性
PCA/SVD：正交分量，最大化解釋的方差。快速，可解釋（加載）。
因子分析（FA）：潛在因素+特定錯誤；對行為「量表」有好處。
NMF：非負加法部分（付款/遊戲的「主題「/「動機」）；≥0時可以解釋。
3.2非線性
t-SNE：2D/3D上的本地結構和群集；僅用於可視化（不用於伺服器）。
UMAP：保留全局結構的局部+部分,比t-SNE更快；適用於群集預處理。
自動編碼器（AE/VAE）：我們訓練編碼器→潛伏向量；可以在線/增量。
Isomap/LE：銷售較少（道路和喜怒無常）。
3.3分類/混合
類別Embeddings（遊戲/提供商/頻道/設備）+Embedding矩陣上的PCA/UMAP。
混合類型的高爾距離→ MDS/UMAP。
4）管道（基準）
1.Data hygiene： PII口罩、令牌化、填滿通行證、修補尾巴。
2.滑冰：標準/Robust scaler；對於計數器-log transform。
3.選擇： remove near-zero variance, corr> 0.95 (leave-one), mutual info.
4.減少方法：PCA/UMAP/AE；我固定一個隨機種子和孔雀。
5.評估：度量（以下），穩定性，可視化。
6.Serve：序列化跨形式（ONNX/PMML/倉庫註冊），時間旅行以進行重新設計。
7.監測：潛伏因素漂移，PSI，kNN拓撲保護。
5）質量指標
Explained Variance （PCA）：選擇閾值k（例如,90-95%）。
重新構建錯誤（AE/NMF）：MSE/Poisson，用於圖像的SSIM（如果CV）。
Trustworthiness/Continuity （UMAP/t-SNE）： 0至1-本地鄰居的保留程度。
kNN-preservation：投影前/之後共享鄰居的比例。
下遊影響：變換後的聚類/分類質量（F1/AUC，silhouette）。
穩定性：重新啟動之間的Rand/NMI,對種子/超級公羊的敏感性。
6）針對任務的實用食譜
6.1個玩家集群
UMAP → HDBSCAN：很好地揭示了「live/social」、「bonus-hunters」、「crash-risk」的片段。
用於快速解釋的PCA基線（上載顯示「速率/分鐘」，「波動性」，「晚間模式」）。
6.2 Antifrod和付款
矩陣上的NMF（玩家×付款方法）確定路線的「動機」；然後是k-means/GMM。
存款行為/引線行為上的AE是異常模型（IForest/OC-SVM）的潛伏向量。
6.3推薦系統
SVD/ALS embeddings（igrok↔igra/provayder）+PCA/UMAP用於噪聲過濾和類似評分。
6.4文本/評論
Sentence-embeddings → UMAP：可視化主題和負面的爆發（見「情感分析」）。
TF-IDF上的NMF：投訴的解釋「主題」（結論，KYC，lagi）。
7）在線、增量與漂移
IncrementalPCA/Streaming AE：無需完全重新培訓即可升級組件。
Warm-start UMAP：在新的蹦床上更新（小心地扭曲地球儀）。
漂移：監視PSI/KC因子，drift kNN拓撲；閾值→ canary/rollback。
考試：'projection@MAJOR.MINOR.PATCH`;MAJOR是不可比的，保持雙重服務。
8）隱私和合規性
入口處的Zero-PII；減少的因素與原始因素分開存儲。
店面的k匿名（每個切口最少N對象）。
修剪。PCA/AE中的隱私（可選）：梯度/坐標中的噪聲。
DSAR：能夠清除受試者的貢獻（刪除行,在下次戰鬥時重新計算因素）。
9）因素的解釋
Loadings （PCA/FA）：頂級fichi組件→人性化標題（「投註強度」,「夜間活動」,「對獎金的敏感性」）。
NMF部分：正權重幻燈片集→「支付/遊戲動機」。
AE：圍繞點（Jacobian）+surrogate模型的線性逼近，以實現局部可解釋性。
10）整合
聚類：UMAP/PCA空間→ HDBSCAN/k-means。
異常：AE重建/後期距離→ alerta。
建議：用於類似和ANN搜索的緊湊型栓塞。
Analytics API：我們給出集合和因素而不是「原始」敏感的景象。
11）模板（準備使用）
11.1 Config PCA
yaml projection:
method: "pca"
n_components: "auto_0. 95" # cumulative variance ≥95%
scaler: "robust"
random_state: 42 serve:
format: "onnx"
p95_latency_ms: 5 monitoring:
drift_psi_max: 0. 2 privacy:
pii_in: false11.2 Config UMAP→HDBSCAN
yaml umap:
n_neighbors: 30 min_dist: 0. 05 metric: "cosine"
random_state: 42 cluster:
method: "hdbscan"
min_cluster_size: 120 min_samples: 15 evaluate:
metrics: ["silhouette","trustworthiness","knn_preservation"]11.3 AE（服務器）
yaml autoencoder:
encoder: [256,128,64]
latent_dim: 16 activation: "gelu"
dropout: 0. 1 optimizer: "adamw"
loss: "mse"
early_stop_patience: 10 serve:
route: "light heavy" # router by latent complexity cache_embeddings: true11.4投影護照（BI）
yaml version: "proj_pca_1. 3. 0"
explained_variance_cum: 0. 932 top_components:
- id: pc1, name: "rate intensity," top_features: ["bets _ per _ min, ""volatility,"" session _ len"]
- id: pc2, name: "night activity," top_features: ["evening _ share, ""dow _ weekend,"" live _ share"]
usage:
downstream: ["clusters_v4","fraud_iforest_v2","reco_ann_v3"]12）實施路線圖
0-30天（MVP）
1.Fich衛生（滑板，跳過，相關性），Zero-PII。
2.具有95％方差閾值的PCA；可視化2D UMAP以進行段分析。
3.Метрики: explained variance, trustworthiness, downstream uplift.
4.轉變註冊註冊；dashboard漂移因素。
30-90天
1.支付/行為的AE；NMF對於那些評論。
2.增量升級（IncrementalPCA/AE）；更改版本時的金絲雀。
3.與聚類/反聚類/推薦者集成；alerta kNN-topology漂移。
3-6個月
1.地質/特異性投影；budget-aware伺服器（INT8/FP 16）。
2.產品團隊的因素解釋報告。
3.監管敏感市場的DP變體。
13）反模式
將t-SNE用於原生伺服器（不穩定且在發射之間無法匹配）。
將PII與因素混合；編譯沒有口罩的原始字體。
忽略滑板/跳過→「假」組件。
選擇沒有色散/度量曲線和下遊驗證的k「每只眼睛」。
重新整理投影而無需翻轉，雙服務→鏈條上的「破碎」模型。
將UMAP圖片解釋為「地面真相」，而無需進行穩定性檢查。
14) RACI
數據平臺（R）： piplines, registry,漂移監測。
數據科學（R）：選擇/設置方法,解釋因素。
產品/CRM （A）：在細分/離群值中使用因子。
風險/RG （C）：使用因素的規則，防止「侵略性」目標。
安全/DPO（A/R）：隱私，k匿名，DSAR。
15）相關部分
數據聚類，推薦系統，異常和相關性分析，情感反饋分析，NLP和文字處理，DataOps實踐，MLOps：模型操作，數據倫理學和透明度。
底線
尺寸降低是制造ML的工具，而不僅僅是「美麗的點雲」：嚴格的眼鏡衛生，結構保存指標，穩定且可轉換的轉換。在iGaming中，此類投影可加快學習和瀏覽速度，改善分區和異常檢測，節省預算並幫助保持隱私。