sklearn机器学习之分类问题（使用mnist作为数据集）
0.前言
本次还是利用《hands_on_ML_with_Sklearn_and_TF》这本书的内容进行学习，以前学习了数据的处理（测试集的划分以及数据预处理），这次我们将重心放到机器学习的一个重点——分类问题，本次使用的数据集是比较经典的mnist数据集。它有着 70000 张规格较小的手写数字图片，由美国的高中生和美国人口调查局的职员手写而成。这相当于机器学习当中的“Hello World”，人们无论什么时候提出一个新的分类算法，都想知道该算法在这个数据集上的表现如何。机器学习的初学者迟早也会处理 MNIST 这个数据集。接下来就是进行数据集的读取工作。
1.数据集的提取
数据集的提取是机器学习的基础工作，对于mnist有很多获取方法，这次我们介绍一种利用scipy.io进行提取。我们首先要下载mnist_all.mat文件放在路径下。如图所示：
最后调用下面的代码你将得到上图中mnist-original.mat的结果。
import scipy.io as sio
mat_path = os.path.join('mldata', 'mnist-original.mat')
mnist = sio.loadmat(mat_path)注意一定要下载mnist_all.mat这个文件不然读取不了。
对于我们已经获取的mnist数据，其数据格式：
{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file Platform: posix, Created on: Sun May 6 12:33:08 2018', '__version__': '1.0', '__globals__': [], 'mldata_descr_ordering': array([[array(['label'], dtype='x, y = mnist["data"].T, mnist["label"].T另外我们进行训练集与测试集的划分，其实可以使用sklearn中的内置函数进行划分，但现在我们使用原始的方法进行数据划分：
x_train, x_test, y_train, y_test = x[:60000], x[60000:], y[:60000], y[60000:]
shuffle_index = np.random.permutation(60000) # permutation函数是用来打乱数据顺序的函数
x_train, y_train = x_train[shuffle_index], y_train[shuffle_index]这样我们得到了数据与标签，接下来我们要进行分类处理，我们将分类分为二分类与多分类。
2.二分类
2.1构建二分类数据
我们首先将标签进行处理得到一个二分类的标签结果（因为原本的数据是一个多分类的标签）：
# 训练一个二分器
y_train_5 = (y_train == 5)
y_test_5 = (y_test == 5)2.2进行二分类
接着我们使用sklearn中自带的SGDClassifier函数进行二分类的划分，这个分类器有一个好处是能够高效地处理非常大的数据集。这部分原因在于SGD一次只处理一条数据，这也使得 SGD 适合在线学习（online learning）。代码如下：
# 利用SGDClassifier方法来进行训练
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
sgd_clf = SGDClassifier(random_state=42)
sgd_clf.fit(x_train, y_train_5.ravel()) # x_train.shape = (60000, 784), y_train_5.ravel().shape = (60000, )
# 这里的reshape是一个重点，因为fit中的数据的形状为60000*784
# 而原本的some_digit的形状为一个list，所以我们要进行reshape操作使其变成一个(1, -1)的矩阵
result = sgd_clf.predict(some_digit.reshape(1, -1))
print(result)这里要注意x_train.shape() = (n_samples, n_features)，训练集是一个{array-like, sparsematrix}这是内部代码所规定的东西y_train.shape() = (n_samples,)，标签结果是一个numpy array。所以这里我们使用了y_train_5.ravel()
以上的东西是代码的细节问题，这一点十分的重要，在之后的操作中会反复出现相似的痛惜，我们要相互比较。
另外还有一点需要我们去注意，在进行预测的过程中我们使用了some_digit.reshape(1, -1)的方法进行预测，表示预测集的格式与训练集的输入的格式应该一样。
3.多分类
一些算法（比如随机森林分类器或者朴素贝叶斯分类器）可以直接处理多类分类问题。其他一些算法（比如 SVM 分类器或者线性分类器）则是严格的二分类器。然后，有许多策略可以让你用二分类器去执行多类分类。
3.1多分类的策略
“一对所有”（OvA）策略：训练10个二分类器，每一个对应一个数字（探测器 0，探测器 1，探测器 2，以此类推）。然后当你想对某张图片进行分类的时候，让每一个分类器对这个图片进行分类，选出决策分数最高的那个分类器。
“一对一”（OvO）策略：一个分类器用来处理数字 0 和数字 1，一个用来处理数字 0 和数字 2，一个用来处理数字 1 和 2，以此类推。如果有 N 个类。你需要训练N*(N-1)/2个分类器。
3.2不同策略的适用范围
一些算法（比如 SVM 分类器）在训练集的大小上很难扩展，所以对于这些算法，OvO 是比较好的，因为它可以在小的数据集上面可以更多地训练，较之于巨大的数据集而言。但是，对于大部分的二分类器来说，OvA 是更好的选择。
Scikit-Learn 可以探测出你想使用一个二分类器去完成多分类的任务，它会自动地执行 OvA（除了 SVM 分类器，它使用 OvO）。让我们试一下SGDClassifier.
3.3多分类的实际操作
一般而言我们可以是用SGDClassifier（这种方法对二分类以及多分类都行），RandomForestClassifier，代码如下：
# 多类分类
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
sgd_clf.fit(x_train, y_train.ravel())
print(sgd_clf.predict([some_digit])) # =>array[[5.]]
some_digit_scores = sgd_clf.decision_function([some_digit])
print(some_digit_scores)
forest_clf.fit(x_train, y_train.ravel())
print(forest_clf.predict([some_digit]))forest_clf.predict_proba([some_digit])array([[-311402.62954431, -363517.28355739, -446449.5306454 ,
-183226.61023518, -414337.15339485, 161855.74572176,
-452576.39616343, -471957.14962573, -518542.33997148,
-536774.63961222]])有个问题是在之前的代码中其实都没有使用ravel()这个函数，但实际进行运行的过程中，编译器会提示你进行ravel()的书写。
当然你也可以强制使用OneVsOneClassifier的方式进行操作
from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier
ovo_clf = OneVsOneClassifier(SGDClassifier(max_iter=5, random_state=42))
ovo_clf.fit(X_train, y_train)
ovo_clf.predict([some_digit])4.多标签分类
目前为止，所有的样例都总是被分配到仅一个类。有些情况下，你也许想让你的分类器给一个样例输出多个类别。比如说，思考一个人脸识别器。如果对于同一张图片，它识别出几个人，它应该做什么？当然它应该给每一个它识别出的人贴上一个标签。比方说，这个分类器被训练成识别三个人脸，Alice，Bob，Charlie；然后当它被输入一张含有 Alice 和 Bob 的图片，它应该输出[1, 0, 1]（意思是：Alice 是，Bob 不是，Charlie 是）。这种输出多个二值标签的分类系统被叫做多标签分类系统。
也就是说对于多个特征进行二分类或是多分类，比如：我们将y_train>7当做一个分类标准，同时将y_train % 2 == 1当做第二个分类标准，那么一个输入值就有两个输出分类结果，代码如下：
# 多标签分类，有点意思
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
y_train_large = (y_train > 7)
y_train_odd = (y_train % 2 == 1)
y_multilabel = np.c_[y_train_large, y_train_odd] # 构建多标签数据
knn_clf = KNeighborsClassifier()
knn_clf.fit(x_train, y_multilabel)
result = knn_clf.predict([some_digit])
print(result)这段代码使用的KNeighborsClassifier这个方法进行分类，输出的值为：array([[False, True]], dtype=bool)
5.总结
总的来说使用sklearn来处理分类问题是比较简单的，需要进行的超参的处理也并不多，接下来要进行线性回归的总结了。