机器学习笔记２——分类

分类

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1.背景

　　你想要在西雅图选一个寿司很好的餐馆，所以你需要找到这样的餐馆。我们可以获得餐馆的评价比如“the sushi of this restaurant is best in the city”，我们可以把这句话输入一个情感分类器，我们可以知道这句话是对这个餐馆寿司的正面评价。（可能有些评价里面包含很多内容，比方说这里的拉面很一般，但是我们不关心拉面，所以我们需要忽略这些无关的内容。）

　　Ｔips:分类有很多用途，比如　垃圾邮件分类，图片分类等。

2.分类边界

　　以餐馆评价为例，我们需要根据评价内容将这条评论分为“积极评价”或者“消极评价”，最简单的思路是我们可以挑选句子中的词汇，把这些词汇分为积极或者消极，事先约定每个特定词汇的权重，统计总权重来识别句子是积极评价还是消极评价：
　　
　　
　　那么我们是如何分类帮助我们做决策的呢？举个例子，比方对两个单词我们给予如下权重：

Word	Weight
awesome	1.0
awful	-1.5

　　那么，Ｓcore(x) = 1.0-1.5=-0.5,所以这是负面评价。我们可以计算积极与消极的分界线是Score(x)=0的直线，如果有三个指标我们可以得到一个分界面，如果是多个指标我们可以得到一个高维曲面作为分界。
　　我们怎么确定这些权重呢？我们需要吧数据分为测试集和训练集，我们使用训练集训练权重，然后使用这些权重对测试集进行测试，计算错误率和正确率，我们可以用错误率或者正确率来评判一个分类器的好坏。
　
　

3.如何评价分类器的好坏

　　那么问题来了，正确率达到多少才算好呢？首先，分类器的正确率必须比随机猜测的正确率高。好比分成四类，你至少需要高于２５％的正确率才算是一个合格的分类器，否则你的分类其是毫无意义的。其次，你的分类器必须有意义，好比你有一个你有个垃圾邮件预测器 它的正确率有90% 你能拿它出去吹牛吗? 它够棒了吗? 这个 还得看情况 如果是垃圾邮件分类器 这个正确率不行 因为2010年数据显示 世界上所有发送的电子邮件中 有90%都是垃圾邮件 所以我只要猜说每封邮件都是垃圾邮件 那么我的正确率是多少? 90% 。
　　既然分类器是会犯错误的，那么我们该怎么对待这些错误呢？我们使用confusion matrix来表示：
　　我们要从TP、FP、TN、FN讲起。
　　考虑一个二分类问题：一个item，它实际值有0、1两种取值，即负例、正例；而二分类算法预测出来的结果，也只有0、1两种取值，即负例、正例。我们不考虑二分类算法细节，当作黑箱子就好；我们关心的是，预测的结果和实际情况匹配、偏差的情况。

　　TP：true positive，实际是正例，预测为正例
　　FP：false positive，实际为负例，预测为正例
　　TN：true negative，实际为负例，预测为负例
　　FN：false negative，实际为正例，预测为负例

　　也就是说：我们不仅考虑算法的预测结果对不对，还要考虑是“哪一种对”；我们还考虑算法预测错的情况，并且我们深究“是哪一种错”：
　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　
OK，既然把TP、FP、TN、FN搞清楚了，那么看几个rate的定义。
TPR:true positive rate, 等于 TPR=TPTP+FN ,又叫precision rate
FPR:false positive rate,等于 FPR=FPFP+TN
TNR:true negative rate,等于 TNR=TNFP+TN
FNR:false negative rate,等于 FNR=FNTP+FN ，又叫miss rate

• fnr+tpr=1 , fpr+tnr=1

３.１理解阈值

　　3.1原文参见http://www.cnblogs.com/zjutzz/p/5182559.html
　　再次考虑二分类问题。你说，真实世界会存在严格的二分类吗？就说人的性取向，有的人也是“徘徊不定”的，这样的人真是让人头疼但是必须想办法处理掉。因此设定一个阈值：根据这个人的一系列举动，给ta的性别累计打分并最终映射到[0,1]区间(得到score)，然后比如设定阈值t为0.5，若score>t=0.5，那么ta是男的；否则是女的。
　　回到理论上，每一个需要预测的变量，其取值都可以根据阈值进行划分。对于二分类，我设定阈值t,当某个item取值大于t，就判定为正例(positive),否则判定为负例(negative)。
　　也就是说，我手头有一堆预测得到的数据，我通过设定不同的阈值，能得到不同的TP、FP、TN、FN取值，相应的TPR、FPR、TNR、FNR取值也产生变化。那么这种变化我就可以通过图像显示出来：对于一个确定的阈值t，FPR和TPR是确定的，得到一个(fpr,tpr)元组；将阈值从0到1变化，当t=0时所有预测结果都大于0都是Positive所以FP=TP=1,FN=TN=0,fpr=tpr=1,得到(1,1)点，当t=1时所有预测结果都小于0都是Negative所以FP=TP=0,FN=TN=1,fpr=tpr=0,得到(0,0)点，t取(0,1)上的值时则fpr和tpr都在0到1之间变化，且不难发现：当t增加，#FP也减小，#TN增加，则fpr减小；当t增加，#TP减小，#FN增加，则tpr减小。也就是说，当阈值t从0变化到1，fpr和tpr也单调减小，从(1，1)减小到(0,0)
　　得到如下的ＲＯＣ曲线：
　　

4. FP & FN的理解

　　FP FN的代价视情况而定，比如垃圾邮件分类，一封垃圾邮件被误认为不是垃圾邮件（FN），我们会受到打扰。如果反过来，一封邮件不是垃圾邮件但是却被当作垃圾邮件过滤掉了，我们可能会蒙受很大的损失。
　　还有一个问题是我们需要多少训练数据呢？事实是越复杂的模型需要越多的数据，但是无论多少数据我们最终的错误率都不可能达到０％。
　　

6.graphlab-python构建模型

一下代码资源可以到我的资源下载，不需要积分http://download.csdn.net/detail/u014303046/9660376

import graphlab
#导入数据
products = graphlab.SFrame('amazon_baby.gl/')
#计数每条评论李每个单词出现的次数，以字典存储，添加一列word_count
products['word_count'] = graphlab.text_analytics.count_words(products['review'])
#找到某个特定产品能的数据
giraffe_reviews = products[products['name']=='Vulli Sophie the Giraffe Teether']
#看一下这个产品的评级总体状况
giraffe_reviews['rating'].show(view='Categorical')
#除去那些难以判断的评分
products = products[products['rating'] != 3]
#把评分４或５的设为１，用来作为后面的目标来训练
products['sentiment'] = products['rating'] >= 4
#train_data  test_data
train_data,test_data = products.random_split(0.8,seed=0)
#建立模型
sentiment_model = graphlab.logistic_classifier.create(train_data, target='sentiment',features=['word_count'],validation_set=test_data)

　　此时可以看到输出：

#使用测试集检验模型
sentiment_model.evaluate(test_data, metric='roc_curve')

得到：

#ＲＯＣ曲线
sentiment_model.show(view='Evaluation')

得到：

 #用我们之前选出来的产品看一看模型效果
 giraffe_reviews['predicted_sentiment'] = sentiment_model.predict(giraffe_reviews, output_type='probability')
 #排个序
 giraffe_reviews = giraffe_reviews.sort('predicted_sentiment', ascending=False)

　　写道这里差不多该结束了，我们可以用一些特定的词汇来建立模型，而非所有单词。可以试试效果。