python机器学习——分类模型评估 & 分类算法（k近邻，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，逻辑回归，svm）

分类模型的评估
模型优化与选择
- 1.交叉验证
- 2.网格搜索
【分类】K近邻算法
【分类】朴素贝叶斯——文本分类
- 实例：新闻数据分类
【分类】决策树和随机森林
- 1.决策树
- 2.决策树的算法
- 3.代码实现
- 实例：泰坦尼克号预测生死
【集成学习】随机森林
- 1.集成学习
- 2.随机森林
- 3.学习算法
- 4.代码实现
- 5.优点
【分类】逻辑回归——二分类
- 实例：良／恶性乳腺癌肿数据
【分类】SVM模型

分类模型的评估

模型优化与选择

1.交叉验证

交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信
交叉验证：将拿到的数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。

2.网格搜索

通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值），这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需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建立模型。

knn = KNeighborsClassifier()
    # # fit， predict 预测, score 得出准确率
    # knn.fit(x_train, y_train)
    # # 得出预测结果
    # y_predict = knn.predict(x_test)
    # print("预测的目标签到位置为：", y_predict)
    # # 得出准确率
    # print("预测的准确率:", knn.score(x_test, y_test))
    # 构造一些参数的值进行搜索
    param = {"n_neighbors": [3, 5, 10]}
    # 进行网格搜索
    gc = GridSearchCV(knn, param_grid=param, cv=2)#二折交叉验证
    gc.fit(x_train, y_train)
    # 预测准确率
    print("在测试集上准确率：", gc.score(x_test, y_test))
    print("在交叉验证当中最好的结果：", gc.best_score_)
    print("选择最好的模型是：", gc.best_estimator_)
    print("每个超参数每次交叉验证的结果：", gc.cv_results_)

【分类】K近邻算法

sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto')

k值取多大？有什么影响？

k值取很小：容易受异常点影响
k值取很大：容易受最近数据太多导致比例变化

from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
if __name__ == "__main__":
    decision()

def knncls():
    """
    K-近邻预测用户签到位置
    :return:None
    """
    # 读取数据
    data = pd.read_csv("./data/FBlocation/train.csv")
    # print(data.head(10))
    # 处理数据
    # 1、缩小数据,查询数据晒讯
    data = data.query("x > 1.0 &  x < 1.25 & y > 2.5 & y < 2.75")
    # 处理时间的数据
    time_value = pd.to_datetime(data['time'], unit='s')
    print(time_value)
    # 把日期格式转换成 字典格式
    time_value = pd.DatetimeIndex(time_value)
    # 构造一些特征
    data['day'] = time_value.day
    data['hour'] = time_value.hour
    data['weekday'] = time_value.weekday
    # 把时间戳特征删除
    data = data.drop(['time'], axis=1)#1表示列，0表示行
    print(data)#没有时间戳特征的数据
    # 把签到数量少于n个目标位置删除
    place_count = data.groupby('place_id').count()
    tf = place_count[place_count.row_id > 3].reset_index()#分组后逆操作，重新设置索引
    data = data[data['place_id'].isin(tf.place_id)]
    # 取出数据当中的特征值和目标值
    y = data['place_id']#取目标值
    x = data.drop(['place_id'], axis=1)#删除特征值就得到目标值
    # 进行数据的分割训练集合测试集
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)
    # 特征工程（标准化）
    std = StandardScaler()
    # 对测试集和训练集的特征值进行标准化
    x_train = std.fit_transform(x_train)
    x_test = std.transform(x_test)
    # 进行算法流程 # 超参数
    knn = KNeighborsClassifier()
    # # fit， predict 预测, score 得出准确率
    # knn.fit(x_train, y_train)
    #
    # # 得出预测结果
    # y_predict = knn.predict(x_test)
    #
    # print("预测的目标签到位置为：", y_predict)
    #
    # # 得出准确率
    # print("预测的准确率:", knn.score(x_test, y_test))
    # 构造一些参数的值进行搜索
    param = {"n_neighbors": [3, 5, 10]}
    # 进行网格搜索
    gc = GridSearchCV(knn, param_grid=param, cv=2)
    gc.fit(x_train, y_train)
    # 预测准确率
    print("在测试集上准确率：", gc.score(x_test, y_test))
    print("在交叉验证当中最好的结果：", gc.best_score_)
    print("选择最好的模型是：", gc.best_estimator_)
    print("每个超参数每次交叉验证的结果：", gc.cv_results_)
    return None

【分类】朴素贝叶斯——文本分类

优点：

朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。
对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。
分类准确度高，速度快

缺点：

需要知道先验概率P(F1,F2,…|C)，因此在某些时候会由于假设的先验模型的原因导致预测效果不佳。

实例：新闻数据分类

from sklearn.datasets import load_iris, fetch_20newsgroups, load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import classification_report
import numpy as pd

def naviebayes():
    """
    朴素贝叶斯进行文本分类
    :return: None
    """
    news = fetch_20newsgroups(subset='all')
    # 进行数据分割
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25)
    # 对数据集进行特征抽取
    tf = TfidfVectorizer()
    # 以训练集当中的词的列表进行每篇文章重要性统计['a','b','c','d']
    x_train = tf.fit_transform(x_train)
    print(tf.get_feature_names())
    x_test = tf.transform(x_test)
    # 进行朴素贝叶斯算法的预测
    mlt = MultinomialNB(alpha=1.0)
    print(x_train)
    mlt.fit(x_train, y_train)
    y_predict = mlt.predict(x_test)
    print("预测的文章类别为：", y_predict)
    # 得出准确率
    print("准确率为：", mlt.score(x_test, y_test))
    print("每个类别的精确率和召回率：", classification_report(y_test, y_predict, target_names=news.target_names))
    return None

if __name__ == "__main__":
    naviebayes()

【分类】决策树和随机森林

1.决策树

1.信息论
信息论的创始人，香农是密歇根大学学士，麻省理工学院博士。
1948年，香农发表了划时代的论文——通信的数学原理，奠定了现代信息论的基础
信息的单位：比特
32支球队，log32=5比特
64支球队，log64=6比特

2.决策树的算法

ID3
信息增益最大的准则
C4.5
信息增益比最大的准则
CART
回归树: 平方误差最小
分类树: 基尼系数最小的准则在sklearn中可以选择划分的原则
基尼系数：划分更仔细

3.代码实现

优点：

简单的理解和解释，树木可视化。
需要很少的数据准备，其他技术通常需要数据归一化，

缺点：

决策树学习者可以创建不能很好地推广数据的过于复杂的树，这被称为过拟合。
决策树可能不稳定，因为数据的小变化可能会导致完全不同的树生成

改进：

减枝cart算法（决策树API中已经实现）
随机森林

实例：泰坦尼克号预测生死

泰坦尼克号数据
在泰坦尼克号和titanic2数据帧描述泰坦尼克号上的个别乘客的生存状态。在泰坦尼克号的数据帧不包含从剧组信息，但它确实包含了乘客的一半的实际年龄。关于泰坦尼克号旅客的数据的主要来源是百科全书Titanica。这里使用的数据集是由各种研究人员开始的。其中包括许多研究人员创建的旅客名单，由Michael A. Findlay编辑。

我们提取的数据集中的特征是票的类别，存活，乘坐班，年龄，登陆，home.dest，房间，票，船和性别。乘坐班是指乘客班（1，2，3），是社会经济阶层的代表。

其中age数据存在缺失。

from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz

def dieornot():
    """
    泰坦尼克生与死
    :return: None
    """
    data=pd.read_csv("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt")
    # print(data.info())
    x=data[['pclass', 'age', 'sex']]
    y=data['survived']
    #缺失年龄数据处理
    x["age"].fillna(x["age"].mean(),inplace=True)
    # print(x)
    #划分训练和测试集
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)
    # 进行处理（特征工程）特征-》类别-》one_hot编码
    from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
    dict = DictVectorizer(sparse=False)
    x_train = dict.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records"))
    # print(x_train)
    print(dict.get_feature_names())#输出编码后的特征
    x_test = dict.fit_transform(x_test.to_dict(orient="records"))
    ##########################################
    # # 用决策树进行预测
    # dec = DecisionTreeClassifier()
    # dec.fit(x_train, y_train)
    # # 预测准确率
    # print("预测的准确率：", dec.score(x_test, y_test))
    # # 导出决策树的结构
    # export_graphviz(dec, out_file="./tree.dot", feature_names=['年龄', 'pclass=1st', 'pclass=2nd', 'pclass=3rd', '女性', '男性'])
    ###########################################
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    rf = RandomForestClassifier()
    param = {"n_estimators": [120, 200, 300, 500, 800, 1200], "max_depth": [5, 8, 15, 25, 30]}
    # 网格搜索与交叉验证
    gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param, cv=2)
    gc.fit(x_train, y_train)
    print("准确率：", gc.score(x_test, y_test))
    print("查看选择的参数模型：", gc.best_params_)
    return None

if __name__ == "__main__":
    dieornot()

【集成学习】随机森林

1.集成学习

集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。

2.随机森林

定义：在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定

3.学习算法

4.代码实现

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    rf = RandomForestClassifier()
    param = {"n_estimators": [120, 200, 300, 500, 800, 1200], "max_depth": [5, 8, 15, 25, 30]}
    # 网格搜索与交叉验证
    gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param, cv=2)
    gc.fit(x_train, y_train)
    print("准确率：", gc.score(x_test, y_test))
    print("查看选择的参数模型：", gc.best_params_)
    return None

5.优点

决策树改进：

减枝cart算法（决策树API中已经实现）
随机森林

优点：

在当前所有算法中，具有极好的准确率
能够有效地运行在大数据集上
能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维
能够评估各个特征在分类问题上的重要性
对于缺省值问题也能够获得很好得结果

【分类】逻辑回归——二分类

哪个类别少，判定概率值是值得这个类别（恶性：正例；良性：反例）

应用：广告点击率预测、电商购物搭配推荐
优点：适合需要得到一个分类概率的场景
缺点：当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好（看硬件能力）

实例：良／恶性乳腺癌肿数据

原始数据的下载地址：
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/

数据描述
（1）699条样本，共11列数据，第一列用语检索的id，后9列分别是与肿瘤相关的医学特征，最后一列表示肿瘤类型的数值。
（2）包含16个缺失值，用”?”标出。

from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor,  Ridge, LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error, classification_report
from sklearn.externals import joblib
import pandas as pd
import numpy as np

def ljhg():
    """
    逻辑回归预测肿瘤的分类问题
    :return: None
    """
    # 获取数据
    column = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size','Uniformity of Cell Shape', 'Marginal Adhesion', 'Single Epithelial Cell Size','Bare Nuclei', 'Bland Chromatin', 'Normal Nucleoli', 'Mitoses', 'Class']
    lb = pd.read_csv(r"F:\python\data\breast-cancer-wisconsin.data",names=column)
    print(lb.shape[1])
    #缺失数据处理
    lb=lb.replace(to_replace="?", value =np.nan)
    lb.dropna(inplace=True)
    # 分割数据集到训练集和测试集 # 按照列名取数据
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(lb[column[1:10]], lb[column[10]], test_size=0.25)

    # 进行标准化处理  ## 不需要对目标值进行标准化
    std = StandardScaler()
    x_train = std.fit_transform(x_train)
    x_test = std.transform(x_test)

    lj=LogisticRegression(C = 1.0)
    lj.fit(x_train, y_train)
    print(lj.coef_)
    y_predict = lj.predict(x_test)
    print("准确率为：", lj.score(x_test, y_test))
    print("每个类别的精确率和召回率：", classification_report(y_test, y_predict,labels=[2, 4], target_names=["良性", "恶性"]))

    return None

if __name__ == '__main__':
    ljhg()

【分类】SVM模型

在这里插入图片描述

SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
    decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto_deprecated',
    kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None,
    shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)

## 加载所需的函数,
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
cancer = load_breast_cancer()
cancer_data = cancer['data']
cancer_target = cancer['target']
cancer_names = cancer['feature_names']
## 将数据划分为训练集测试集
cancer_data_train,cancer_data_test, \
cancer_target_train,cancer_target_test = \
train_test_split(cancer_data,cancer_target,
      test_size = 0.2,random_state = 22)
## 数据标准化
stdScaler = StandardScaler().fit(cancer_data_train)
cancer_trainStd = stdScaler.transform(cancer_data_train)
cancer_testStd = stdScaler.transform(cancer_data_test)
## 建立SVM模型
svm = SVC().fit(cancer_trainStd,cancer_target_train)
print('建立的SVM模型为：\n',svm)
## 预测训练集结果
cancer_target_pred = svm.predict(cancer_testStd)
print('预测前20个结果为：\n',cancer_target_pred[:20])
## 求出预测和真实一样的数目
true = np.sum(cancer_target_pred == cancer_target_test )
print('预测对的结果数目为：', true)
print('预测错的的结果数目为：', cancer_target_test.shape[0]-true)
print('预测结果准确率为：', true/cancer_target_test.shape[0])

评价分类模型

#接上页，评价分类模型
from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score, \
recall_score,f1_score,cohen_kappa_score
print('使用SVM预测breast_cancer数据的准确率为：',
      accuracy_score(cancer_target_test,cancer_target_pred))
print('使用SVM预测breast_cancer数据的精确率为：',
      precision_score(cancer_target_test,cancer_target_pred))
print('使用SVM预测breast_cancer数据的召回率为：',
      recall_score(cancer_target_test,cancer_target_pred))
print('使用SVM预测breast_cancer数据的F1值为：',
      f1_score(cancer_target_test,cancer_target_pred))
print('使用SVM预测breast_cancer数据的Cohen’s Kappa系数为：',
      cohen_kappa_score(cancer_target_test,cancer_target_pred))
#输出分类模型评价报告函数
from sklearn.metrics import classification_report
print('使用SVM预测iris数据的分类报告为：','\n',
      classification_report(cancer_target_test,
            cancer_target_pred))

from sklearn.metrics import roc_curve
import matplotlib.pyplot as plt
## 求出ROC曲线的x轴和y轴
fpr, tpr, thresholds = \
roc_curve(cancer_target_test,cancer_target_pred)

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.xlim(0,1) ##设定x轴的范围
plt.ylim(0.0,1.1) ## 设定y轴的范围
plt.xlabel('False Postive Rate')
plt.ylabel('True Postive Rate')
plt.plot(fpr,tpr,linewidth=2, linestyle="-",color='red')
plt.show()

import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
abalone = pd.read_csv('F:\\python\\abalone.data',sep=',')
## 将数据和标签拆开
abalone_data = abalone.iloc[:,:8]
abalone_target = abalone.iloc[:,8]
## 连续型特征离散化
sex = pd.get_dummies(abalone_data['sex'])
abalone_data = pd.concat([abalone_data,sex],axis = 1 )
abalone_data.drop('sex',axis = 1,inplace = True)
## 划分训练集，测试集
abalone_train,abalone_test, \
abalone_target_train,abalone_target_test = \
train_test_split(abalone_data,abalone_target,
      train_size = 0.8,random_state = 42)
## 标准化
stdScaler = StandardScaler().fit(abalone_train)
abalone_std_train = stdScaler.transform(abalone_train)
abalone_std_test = stdScaler.transform(abalone_test)
## 建模

svm_abalone = SVC(kernel = 'linear',C=1).fit(abalone_std_train,abalone_target_train)
#改变核函数的方法
print('建立的SVM模型为：','\n',svm_abalone )

# 代码 6-23
abalone_target_pred = svm_abalone.predict(abalone_std_test)
print('abalone数据集的SVM分类报告为：\n',
      classification_report(abalone_target_test,abalone_target_pred))

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