【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN

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geekidentity

184人浏览 · 2017-11-21 22:41:19

geekidentity · 2017-11-21 22:41:19 发布

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使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN

内容提要

在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的机器学习词汇，并且给出一些例子阐释它们。

机器学习：问题设置

一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个样本数据，然后尝试预测未知数据的属性。如果每个样本是多个属性的数据（比如说是一个多维记录），就说它有许多“属性”，或称 features(特征) 。

我们可以将学习问题分为几大类:

监督学习 , 其中数据带有一个附加属性，即我们想要预测的结果值（点击此处转到 scikit-learn 监督学习页面）。这个问题可以是:

分类 : 样本属于两个或更多个类，我们想从已经标记的数据中学习如何预测未标记数据的类别。分类问题的一个例子是手写数字识别，其目的是将每个输入向量分配给有限数目的离散类别之一。我们通常把分类视作监督学习的一个离散形式（区别于连续形式），从有限的类别中，给每个样本贴上正确的标签。
回归: 如果期望的输出由一个或多个连续变量组成，则该任务称为回归. 回归问题的一个例子是预测鲑鱼的长度是其年龄和体重的函数。

无监督学习, 其中训练数据由没有任何相应目标值的一组输入向量x组成。这种问题的目标可能是在数据中发现彼此类似的示例所聚成的组，这种问题称为聚类 , 或者，确定输入空间内的数据分布，称为密度估计，又或从高维数据投影数据空间缩小到二维或三维以进行 可视化 （点击此处转到 scikit-learn 无监督学习页面）。

训练集和测试集

机器学习是从数据的属性中学习，并将它们应用到新数据的过程。这就是为什么机器学习中评估算法的普遍实践是把数据分割成 训练集 （我们从中学习数据的属性）和 测试集 （我们测试这些性质）。

加载示例数据集

scikit-learn 提供了一些标准数据集，例如用于分类的 iris 和 digits 数据集和波士顿房价回归数据集 .

在下文中，我们从我们的 shell 启动一个 Python 解释器，然后加载 iris 和 digits 数据集。我们的符号约定是 $ 表示 shell 提示符，而 >>> 表示 Python 解释器提示符:

 
   $ python
>>> from sklearn import datasets
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> digits = datasets.load_digits()

数据集是一个类似字典的对象，它保存有关数据的所有数据和一些元数据。该数据存储在 .data 成员中，它是 n_samples, n_features 数组。在监督问题的情况下，一个或多个响应变量存储在 .target 成员中。有关不同数据集的更多详细信息，请参见专用数据集部分 .

例如，在数字数据集的情况下，digits.data 使我们能够得到一些用于分类的样本特征:

 
   >>> 
   >>> print(digits.data)  
[[  0.   0.   5. ...,   0.   0.   0.]
 [  0.   0.   0. ...,  10.   0.   0.]
 [  0.   0.   0. ...,  16.   9.   0.]
 ...,
 [  0.   0.   1. ...,   6.   0.   0.]
 [  0.   0.   2. ...,  12.   0.   0.]
 [  0.   0.  10. ...,  12.   1.   0.]]
 
  

并且 digits.target 表示了数据集内每个数字的真实类别，也就是我们期望从每个手写数字图像中学得的相应的数字标记:

 
   >>> 
   >>> digits.target
array([0, 1, 2, ..., 8, 9, 8])

数据数组的形状

数据总是 2D 数组，形状 (n_samples, n_features) ，尽管原始数据可能具有不同的形状。在数字的情况下，每个原始样本是形状 (8, 8) 的图像，可以使用以下方式访问:

 
    >>> 
    >>> digits.images[0]
array([[  0.,   0.,   5.,  13.,   9.,   1.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,  13.,  15.,  10.,  15.,   5.,   0.],
       [  0.,   3.,  15.,   2.,   0.,  11.,   8.,   0.],
       [  0.,   4.,  12.,   0.,   0.,   8.,   8.,   0.],
       [  0.,   5.,   8.,   0.,   0.,   9.,   8.,   0.],
       [  0.,   4.,  11.,   0.,   1.,  12.,   7.,   0.],
       [  0.,   2.,  14.,   5.,  10.,  12.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,   6.,  13.,  10.,   0.,   0.,   0.]])
 
   

该数据集上的简单示例说明了如何从原始数据开始调整，形成可以在 scikit-learn 中使用的数据。

从外部数据集加载

要从外部数据集加载，请参阅加载外部数据集.

学习和预测

在数字数据集的情况下，任务是给出图像来预测其表示的数字。我们给出了 10 个可能类（数字 0 到 9）中的每一个的样本，我们在这些类上拟合一个估计器，以便能够预测未知的样本所属的类。

在 scikit-learn 中，分类的估计器是一个 Python 对象，它实现了 fit(X, y) 和 predict(T) 等方法。

估计器的一个例子类 sklearn.svm.SVC ，实现了支持向量分类。估计器的构造函数以相应模型的参数为参数，但目前我们将把估计器视为即可:

 
   >>> 
   >>> from sklearn import svm
>>> clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)

选择模型的参数

在这个例子中，我们手动设置 gamma 值。不过，通过使用网格搜索及交叉验证等工具，可以自动找到参数的良好值。

我们把我们的估计器实例命名为 clf ，因为它是一个分类器(classifier)。我们需要它适应模型，也就是说，要它从模型中*学习*。这是通过将我们的训练集传递给 fit 方法来完成的。作为一个训练集，让我们使用数据集中除最后一张以外的所有图像。我们用 [:-1] Python 语法选择这个训练集，它产生一个包含 digits.data 中除最后一个条目(entry)之外的所有条目的新数组

 
   >>> 
   >>> clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])  
SVC(C=100.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma=0.001, kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)
 
  

现在你可以预测新的值，特别是我们可以向分类器询问 digits 数据集中最后一个图像（没有用来训练的一条实例)的数字是什么:

 
   >>> 
   >>> clf.predict(digits.data[-1:])
array([8])

相应的图像如下:

../../_images/sphx_glr_plot_digits_last_image_001.png

正如你所看到的，这是一项具有挑战性的任务：图像分辨率差。你是否认同这个分类？

这个分类问题的一个完整例子可以作为一个例子来运行和学习：识别手写数字。 Recognizing hand-written digits.

模型持久化

可以通过使用 Python 的内置持久化模块（即 pickle ）将模型保存:

 
   >>> 
   >>> from sklearn import svm
>>> from sklearn import datasets
>>> clf = svm.SVC()
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> X, y = iris.data, iris.target
>>> clf.fit(X, y)  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)

>>> import pickle
>>> s = pickle.dumps(clf)
>>> clf2 = pickle.loads(s)
>>> clf2.predict(X[0:1])
array([0])
>>> y[0]
0
 
  

在scikit的具体情况下，使用 joblib 替换 pickle（ joblib.dump & joblib.load ）可能会更有趣，这对大数据更有效，但只能序列化 (pickle) 到磁盘而不是字符串:

 
   >>> 
   >>> from sklearn.externals import joblib
>>> joblib.dump(clf, 'filename.pkl')

之后，您可以加载已保存的模型（可能在另一个 Python 进程中）:

 
   >>> 
   >>> clf = joblib.load('filename.pkl')

Warning

joblib.dump 以及 joblib.load 函数也接受 file-like（类文件）对象而不是文件名。有关 Joblib 的数据持久化的更多信息，请点击此处。

请注意，pickle 有一些安全性和维护性问题。有关使用 scikit-learn 的模型持久化的更多详细信息，请参阅模型持久化部分。

规定

scikit-learn 估计器遵循某些规则，使其行为更可预测。

类型转换

除非特别指定，输入将被转换为 float64

 
    >>> 
    >>> import numpy as np
>>> from sklearn import random_projection

>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.rand(10, 2000)
>>> X = np.array(X, dtype='float32')
>>> X.dtype
dtype('float32')

>>> transformer = random_projection.GaussianRandomProjection()
>>> X_new = transformer.fit_transform(X)
>>> X_new.dtype
dtype('float64')
 
   

在这个例子中，X 原本是 float32 ，被 fit_transform(X) 被转换成 float64 。

回归目标被转换为 float64 ，但分类目标维持不变:

 
    >>> 
    >>> from sklearn import datasets
>>> from sklearn.svm import SVC
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> clf = SVC()
>>> clf.fit(iris.data, iris.target)  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)

>>> list(clf.predict(iris.data[:3]))
[0, 0, 0]

>>> clf.fit(iris.data, iris.target_names[iris.target])  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)

>>> list(clf.predict(iris.data[:3]))  
['setosa', 'setosa', 'setosa']
 
   

这里，第一个 predict() 返回一个整数数组，因为在 fit 中使用了 iris.target （一个整数数组）。第二个 predict() 返回一个字符串数组，因为 iris.target_names 是一个字符串数组。

再次训练和更新参数

估计器的超参数可以通过 sklearn.pipeline.Pipeline.set_params 方法在实例化之后进行更新。调用 fit() 多次将覆盖以前的 fit() 所学到的参数:

 
    >>> 
    >>> import numpy as np
>>> from sklearn.svm import SVC

>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.rand(100, 10)
>>> y = rng.binomial(1, 0.5, 100)
>>> X_test = rng.rand(5, 10)

>>> clf = SVC()
>>> clf.set_params(kernel='linear').fit(X, y)  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='linear',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)
>>> clf.predict(X_test)
array([1, 0, 1, 1, 0])

>>> clf.set_params(kernel='rbf').fit(X, y)  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)
>>> clf.predict(X_test)
array([0, 0, 0, 1, 0])
 
   

在这里，估计器被 SVC() 构造之后，默认内核 rbf 首先被改变到 linear ，然后改回到 rbf 重新训练估计器并进行第二次预测。

多分类与多标签拟合

当使用 多类分类器 时，执行的学习和预测任务取决于参与训练的目标数据的格式:

 
    >>> 
    >>> from sklearn.svm import SVC
>>> from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
>>> from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

>>> X = [[1, 2], [2, 4], [4, 5], [3, 2], [3, 1]]
>>> y = [0, 0, 1, 1, 2]

>>> classif = OneVsRestClassifier(estimator=SVC(random_state=0))
>>> classif.fit(X, y).predict(X)
array([0, 0, 1, 1, 2])
 
   

在上述情况下，分类器被使用一个含有多个标签的一维数组训练，因此 predict() 方法提供相应的多类别预测。分类器也可以通过二进制表示的的标签的二维数组来训练:

 
    >>> 
    >>> y = LabelBinarizer().fit_transform(y)
>>> classif.fit(X, y).predict(X)
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
 
   

这里，使用 LabelBinarizer 使目标向量 y 被转化成二维数组的标签表示。在这种情况下， predict() 返回一个表示相应多重标签预测的 2d 矩阵。

请注意，第四个和第五个实例返回全零向量，表明它们不能匹配用来训练中的目标标签中的任意一个。使用多分类输出，类似地可以为一个实例分配多个标签:

 
    >> from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
>> y = [[0, 1], [0, 2], [1, 3], [0, 2, 3], [2, 4]]
>> y = MultiLabelBinarizer().fit_transform(y)
>> classif.fit(X, y).predict(X)
array([[1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 1, 0, 0],
       [0, 1, 0, 1, 0],
       [1, 0, 1, 1, 0],
       [0, 0, 1, 0, 1]])
 
   