机器学习3-分类算法

数据集介绍与划分

数据集的划分

机器学习通常的数据集会划分为两个部分：

• 训练数据：用于训练，构建模型
• 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效

划分比例：

• 训练集：70% 80% 75%
• 测试集：30% 20% 30%

API

• sklearn.model_selection.train_test_split(arrays, *options)
  • x 数据集的特征值
  • y 数据集的标签值
  • test_size 测试集的大小，通常为float
  • random_state 随机数种子,不一样的种子会形成不一样的随机采样结果。相同的种子采样结果相同。
  • return ，测试集特征训练集特征值值，训练标签，测试标签(默认随机取)

sklearn转换器和估计器

转换器和估计器

转换器

想一下以前作的特征工程的步骤？

• 一、实例化 (实例化的是一个转换器类(Transformer))
• 二、调用fit_transform(对于文档创建分类词频矩阵，不能同时调用)

咱们把特征工程的接口称之为转换器，其中转换器调用有这么几种形式

• fit_transform
• fit
• transform

估计器(sklearn机器学习算法的实现)

在sklearn中，估计器(estimator)是一个重要的角色，是一类实现了算法的API

• 一、用于分类的估计器：
  • sklearn.neighbors k-近邻算法
  • sklearn.naive_bayes 贝叶斯
  • sklearn.linear_model.LogisticRegression 逻辑回归
  • sklearn.tree 决策树与随机森林
• 二、用于回归的估计器：
  • sklearn.linear_model.LinearRegression 线性回归
  • sklearn.linear_model.Ridge 岭回归
• 三、用于无监督学习的估计器
  • sklearn.cluster.KMeans 聚类

估计器工做流程

 

 

 

K-近邻算法

一、K-近邻算法(KNN)

1.1 定义

若是一个样本在特征空间中的k个最类似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

1.2 距离公式

两个样本的距离能够经过以下公式计算，又叫欧式距离

 

 

 

二、电影类型分析

假设咱们有如今几部电影

其中？ 号电影不知道类别，如何去预测？咱们能够利用K近邻算法的思想

 

 

 

2.1 问题

• 若是取的最近的电影数量不同？会是什么结果？

2.2 K-近邻算法数据的特征工程处理

• 结合前面的约会对象数据，分析K-近邻算法须要作什么样的处理

三、K-近邻算法API

• sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto')
  • n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数
  • algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’}，可选用于计算最近邻居的算法：‘ball_tree’将会使用 BallTree，‘kd_tree’将使用 KDTree。‘auto’将尝试根据传递给fit方法的值来决定最合适的算法。 (不一样实现方式影响效率)

def knn_iris(): """ KNN算法对鸢尾花进行分类 """
    #获取数据
    iris=load_iris() #划分数据集
    x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,random_state=3) #特征工程：标准化
    transfer=StandardScaler() x_train=transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test) #KNN算法预估器
    estimator=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) estimator.fit(x_train,y_train) #模型评估
    #方法1：直接比对真实值和预测值
    y_predict=estimator.predict(x_test) print("y_predict:\n",y_predict) print("直接比对真实值和预测值:\n",y_test==y_predict) #方法2：计算准确率
    score=estimator.score(x_test,y_test) print("准确率为：\n",score) return None

结果为：

4.3 结果分析

准确率： 分类算法的评估之一

• 一、k值取多大？有什么影响？

k值取很小：容易受到异常点的影响

k值取很大：受到样本均衡的问题

• 二、性能问题？

距离计算上面，时间复杂度高

五、K-近邻总结

• 优势：
  • 简单，易于理解，易于实现，无需训练
• 缺点：使用场景：小数据场景，几千～几万样本，具体场景具体业务去测试
  • 懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大
  • 必须指定K值，K值选择不当则分类精度不能保证

模型选择与调优

一、为何须要交叉验证

交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信

二、什么是交叉验证(cross validation)

交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。如下图为例：将数据分红5份，其中一份做为验证集。而后通过5次(组)的测试，每次都更换不一样的验证集。即获得5组模型的结果，取平均值做为最终结果。又称5折交叉验证。

2.1 分析

咱们以前知道数据分为训练集和测试集，可是为了让从训练获得模型结果更加准确。作如下处理

• 训练集：训练集+验证集
• 测试集：测试集

 

 

问题：那么这个只是对于参数得出更好的结果，那么怎么选择或者调优参数呢？

三、超参数搜索-网格搜索(Grid Search)

一般状况下，有不少参数是须要手动指定的（如k-近邻算法中的K值），这种叫超参数。可是手动过程繁杂，因此须要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合创建模型。

 

3.1 模型选择与调优

• sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv=None)
  • 对估计器的指定参数值进行详尽搜索
  • estimator：估计器对象
  • param_grid：估计器参数(dict){“n_neighbors”:[1,3,5]}
  • cv：指定几折交叉验证
  • fit：输入训练数据
  • score：准确率
  • 结果分析：
    • bestscore:在交叉验证中验证的最好结果_
    • bestestimator：最好的参数模型
    • cvresults:每次交叉验证后的验证集准确率结果和训练集准确率结果

 

def knn_iris_gscv(): """ KNN算法对鸢尾花进行分类，添加网格搜索和交叉验证 """
    #获取数据
    iris=load_iris() #划分数据集
    x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,random_state=36) #特征工程：标准化
    transfer=StandardScaler() x_train=transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test) #KNN算法预估器
    estimator=KNeighborsClassifier() #加上网格搜索与交叉验证
    param_dict={"n_neighbors":[1,3,5,7,9,11]} estimator=GridSearchCV(estimator,param_grid=param_dict,cv=10) estimator.fit(x_train,y_train) #模型评估
    #方法1：直接比对真实值和预测值
    y_predict=estimator.predict(x_test) print("y_predict:\n",y_predict) print("直接比对真实值和预测值:\n",y_test==y_predict) #方法2：计算准确率
    score=estimator.score(x_test,y_test) print("准确率为：\n",score) print("最佳参数：\n", estimator.best_params_) print("最佳结果：\n", estimator.best_score_) print("最佳估计器：\n", estimator.best_estimator_) print("每次交叉验证的结果为：\n", estimator.cv_results_) return None

结果为：