机器学习PYTHON实践

绪论

机器学习，它致力于研究如何通过计算（CPU和GPU计算）的手段，利用经验来改善 （计算机）系统自身的性能。
机器学习所研究的主要内容：

• 在计算机上从数据中产生“模型（model）”算法(学习算法)
• 数据+机器学习算法=机器学习模型

统计机器学习的方式：

• 监督学习
• 无监督学习
• 强化学习

统计机器学习三要素

统计学习方法由三要素构成：方法=模型+策略+算法
1. 模型
在监督学习中，模型是所要学习的条件概率分布或决策函数。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。参数向量$\theta$取值于n维欧式空间$R^n$，称为参数空间，假设空间F通常是由一个参数向量决定的函数族：

假设空间也可以定义为条件概率的集合

2. 策略
损失函数和风险函数
监督学习中需要用一个损失函数（loss function）或代价函数（cost function）来度量预测错误的程度，常用的损失函数有以下几种：

• 0-1损失函数（0-1 loss function）
  
• 平方损失函数（quadratic loss function）
• 绝对损失函数（absolute loss function）
  
• 对数（似然）损失函数（logarithmic loss function）
  期望风险
  损失函数值越小，模型就越好。由于模型的输入，输出是随机变量，遵循联合分布P(X,Y)，所以损失函数的期望是
  
  理论上f(X)关于联合分布P(X,Y)的平均意义下的损失，称为风险函数（risk function）或期望损失（expected loss）。
  经验风险
  给定一个训练数据集，模型f(X)关于训练数据集的平均损失称为经验风险（empirical risk）或经验损失（empirical loss）
  
  监督学习的目标就是选择期望风险最小的模型，由于联合分布P(X,Y)是未知的，无法得到真实的期望风险。经验风险是模型关于训练样本集的平均损失，根据大数定理，当样本容量N趋于无穷时，经验风险趋于期望风险。所以一个很自然的想法是用经验风险估计期望风险，但是由于现实中训练样本数目有限，甚至很小，所以用经验风险估计期望风险常常不理想，需要对经验风险进行一定的矫正。
  3. 算法
  算法是指学习模型的具体计算方法，以求解最优模型。如果最优化问题有显式的解析解，这个最优化问题比较简单，但是通常解析解不存在，这就需要用数值计算的方法求解。如何保证找到全局最优解，并使求解的过程高效，是需要考虑的一个重要问题。

监督学习

在监督学习中，将输入与输出所有可能取值的集合分别称为输入空间与输出空间。输入空间与输出空间可以是无限元素的集合，也可以是整个欧式空间，输入空间与输出空间可以是同一个空间，也可以是不同的空间，但通常输出空间远远小于输入空间。
每个具体的输入就是一个实例，通常有特征向量表示，所有特征向量存在的空间称为特征空间。特征空间的每一维对应一个特征，模型实际上都是定义在特征空间上的。
监督学习从训练数据集合中学习模型，对测试数据进行预测，训练数据由输入与输出对（样本/样本点）组成。输入输出变量可以是连续的，也可以是离散的，根据不同类型建立不同模型，输出变量为连续变量时，预测问题为回归问题；输出变量为离散变量时，预测问题为分类问题；输入与输出均为变量序列的预测问题为标注问题。

无监督学习

在无标记的数据上进行学习，重在发现数据中潜在的结构化信息，寻找数据的新视图。
输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，clustering）试图使类内差距最小化，类间差距最大化。通俗点将就是实际应用中，不少情况下无法预先知道样本的标签，也就是说没有训练样本对应的类别，因而只能从原先没有样本标签的样本集开始学习分类器设计。
无监督学习的方法分为两大类：
(1)一类为基于概率密度函数估计的直接方法：指设法找到各类别在特征空间的分布参数，再进行分类。
(2)另一类是称为基于样本间相似性度量的简洁聚类方法：其原理是设法定出不同类别的核心或初始内核，然后依据样本与核心之间的相似性度量将样本聚集成不同的类别。
利用聚类结果，可以提取数据集中隐藏信息，对未来数据进行分类和预测。应用于数据挖掘，模式识别，图像处理等。

强化学习

一个能够感知环境的自治智能体(Agent)，如何通过学习来选择能够达到目标的最优动作，即强化学习Agent的要解决的问题就是学习从环境到动作的映射。

强化学习的特征：

• Agent不是静止的，被动的等待而是主动的对环境做出试探；
• 环境对试探动作反馈的信息是评价性的(好或坏)；
• Agent在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境，达到预期目的。
  

SKLearn介绍

scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。
在工程应用中，用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低，这样不仅耗时耗力，还不一定能够写出构架清晰，稳定性强的模型。更多情况下，是分析采集到的数据，根据数据特征选择适合的算法，在工具包中调用算法，调整算法的参数，获取需要的信息，从而实现算法效率和效果之间的平衡。而sklearn，正是这样一个可以帮助我们高效实现算法应用的工具包。

SKLearn模块组织及顶层设计

SKLearn包含三大模块：监督学习、无监督学习及数据变换。
1、监督学习

• neighbors：近邻算法
• svm：支持向量机算法
• kernal_ridge：核岭回归
• neighbors：近邻算法
• discriminant_analysis：判别分析
• linear_model：广义线性模型
• ensemble：集成方法
• tree：决策树
• naive_bayes：朴素贝叶斯
• cross_decomposition：交叉分解
• gaussian_process：高斯过程
• neural_network：多层神经网络
• calibration：概率校准
• isotonic：保序回归
• feature_selection：监督特征选择
• multiclass：多类多标签算法

2、无监督学习

• decomposition：矩阵因子分解
• cluster：聚类分析
• manifold：流形学习
• mixture：高斯混合模型
• neural_network：无监督神经网络
• density：密度估计
• covariance：协方差估计

3、数据变换

• feature_extraction：特征抽取
• feature_selection：特征选择
• preprocessing：数据预处理
• random_projection：随机投影
• kernel_approximation：核逼近
• pipline：管道流

算法类的顶层设计图

• baseEstimator：所有评估器的父类
• ClassifierMixin：所有分类器的父类，其子类必须实现一个score函数
• RegressorMixin：所有回归器的父类，其子类必须实现一个score函数
• ClusterMixin：所有聚类的父类，其子类必须实现一个fit_predict函数
• TransformerMixin：所有数据变换的父类，其子类必须实现一个fit_transform函数
• DensityMixin：所有密度估计相关的父类，其子类必须实现一个score函数

以svm为例：

这里SVC即support vector classifier，SVR即support vector regression，svm既可以作为分类器，也可以作为回归器，所以，它们分别继承实现了ClassifierMixin和RegressorMixin。

统一API调用接口

在sklearn里面，我们可以使用完全一样的接口来实现不同的机器学习算法。

1. 数据加载和预处理
2. 定义分类器（回归器等等），譬如svc = svm.svc()
3. 用训练集对模型进行训练，只需调用fit方法，svc.fit(X_train, y_train)
4. 用训练好的模型进行预测：y_pred=svc.predict(X_test)
5. 对模型进行性能评估：svc.score(X_test, y_test)

模型评估中，可以通过传入一个score参数来自定义评估标准，该函数的返回值越大代表模型越好。sklearn有一些预定义的score方法，这些方法名在sklearn.metrics.SCORERS中定义，调用时只需传入相应的字符串即可。

SKLearn数据集操作API

1、sklearn自带的小数据集的加载(Packaged Dataset)

sklearn.datasets.load_datanema

自带的小数据集如下：

1. 鸢尾花数据集: load-iris()
2. 乳腺癌数据集: load-breast-cancer()
3. 手写数字数据集: load_digits()
4. 糖尿病数据集: load_diabetes()
5. 波士顿房价数据集: load_boston()
6. 体能训练数据集: load-linnerud()
7. 图像数据集: load-sample-image(name)

2、在线下载的数据集(Downloadable Dataset)

sklearn.datasets.fetch_dataname

3、计算机生成的数据集(Generated_Dataset)

sklearn.datasets.make_dataname

4、svmlight/libsvm 格式的数据集

sklearn.datasets.load_svmlight_file

这种格式比较适合存放稀疏数据，svmlight /libsvm的每一行样本的存放格式:

5、从mldata.org(一个机器学习数据集网站）在线下载获取数据集

sklearn.datasets.fetch_mldata（dataname）

SKLearn模型选择

数据集划分策略

1.交叉验证
kFold、GroupFold、StratifiedFold
划分的策略如下：

1. 数据集S划分成K个不相交的子集；
2. 从K个里面选一个作为测试数据，K-1个训练数据；
3. 在K-1个训练数据上训练模型；
4. 把这个模型放到测试数据集，得到分类率；
5. 计算K次得到平均值，作为该模型或者假设函数的真是分类率。

过程繁琐，需要k此训练和K次测试

2.留一/P法
leaveoneout(留一法)、leavegroupout,leavepout（留P法）、leavegroupsout
划分策略如下：
假设N个样本，将每个样本作为测试样本，其他N-1个为训练样本，这样得到N个分类器，N个测试结构，用着N个结果的平均值来衡量模型的性能。
留P法则是每P个样本作为测试样本，N-P个位训练集。

3.随机划分
shuffesplit、groupshufflesplit、stratifiedshufflesplit
划分策略如下：
shufflesplit产生独立的train-test数据集划分，首先对样本全体随机打乱，然后划分train-test对，可以使用随机种子random-state来控制随机数序列发生器使得运算结果的重现；
stratifiedshufflesplit是shufflesplit的变形，返回层次划分，也就是在创建划分的时候，保证每个划分中类的样本比例与整体数据集中的原始比例保持一致。

超参数优化方法

超参数是指我们无法直接从数据集获取的参数。
超参数的选择是通过搜索超参数的取值空间来选择的，我们可以使用estimator.get_params()来获取当前的参数，但是一般不会一步一步靠获取当前参数来选择最优结果。所以我们经常用到参数空间的搜索这一概念。
一个参数搜索空间由5个部分组成：

1. 一个estimator（回归器或分类器）
2. 一个参数的空间
3. 一个搜索或采样方法来获取参数组合
4. 一个交叉验证机制
5. 一个评分函数

寻找最优超参数的方法有两种：网格搜索和随机采样，两个优化方法均在sklearn.model_selection.里面，两种超参数的搜索方法均实现了统一的API。
1、网格搜索（GridsearchCV）
特点：我们在指定搜索的参数要求时，其取值只能是连续的（随机采样可以使用scipy.stats指定任意分布）

2、随机采样超参数的优化
指定参数的采样范围和分布可以用一个字典表来完成，需要指定计算次数，通过n_iter来指定，取值范围可以离散也可以时连续分布，连续分布需包含当前所有的取值。

优化技巧

• 指定一个合适的目标测度对模型进行评估，使用estimator.score函数
  （分类器sklearn.metrics.accuracy_score回归器sklearn.metrics.r2_score）
• 使用sklearn的pipline对estimator和参数空间组合
• 合理化数据集，使用model_selection.train_test_split()划分
• 并行运算，指定n_jobs的大小，受硬件的值约
• 提供某些错误节点上的鲁棒性，错误参数给出警告，可以通过error_score=0(or=np.Nan)来指定

模型验证方法

• 通过交叉验证得分：
  model_sleection.cross_val_score(estimator,X)
• 对每个输入数据点产生交叉验证估计：
  model_selection.cross_val_predict(estimator,X)
• 计算并绘制模型的学习率曲线：
  model_selection.learning_curve(estimator,X,y)
• 计算并绘制模型的验证曲线：
  model_selection.validation(estimator,…)
• 通过排序评估交叉验证的得分在重要性：
  model_selection.permutation_test_score(…)

模型评估方法

1、Estimator对象的score方法
score(self,X,y,y_true)函数在内部会调用predict函数获得预测响应y_predict,然后与传人的真实响应进行比较，计算得分。

使用estimator的score函数来评估模型的性能，默认情况下：
分类器对应于准确率：sklearn.metrics.accuracy_score
回归器对应于R2得分：sklearn.metrics.r2_score

2、在交叉验证中使用scoring参数
上面的两个模型选择工具中都有一个参数“scoring”，该参数用来指定在进行网格搜索或计算交叉验证得分的时候，用什么标准度量“estimator”的预测性能。
默认情况下，该参数为“None”就表示“GridSearchCV”与“cross_val_score”都会去调用“estimator”自己的“score”函数，我们也可以为“scoring”参数指定别的性能度量标准，他必须是一个可调用对象，sklearn.metric不仅为我们提供了一系列预定义的可调用对象，而且还支持自定义评估标准。

SKLearn分类器评估

sklearn分类器评估指标有：精确率、混淆矩阵、Precious-Recall-Fmeasur、ROC曲线、损失函数。

精确率

accuracy_score函数计算分类准确率：返回被正确分类的样本比例或者数量。当多标签分类任务中，该函数返回子集的准确率，对于给定的样本，如果预测得到的标签集合与该样本真正的标签集合吻合，那么subset accuracy=1否则为零。

import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred=[0,2,1,3]
y_true=[0,1,2,3]
print(accuracy_score(y_true,y_pred,normalize=False))
2
print(accuracy_score(y_true,y_pred))
0.5

混淆矩阵

TP(True Positive)：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0
FN(False Negative)：将正类预测为负类数，真实为0，预测为1
FP(False Positive)：将负类预测为正类数， 真实为1，预测为0
TN(True Negative)：将负类预测为负类数，真实为1，预测也为1

from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true=[2,0,2,2,0,1]
y_pred=[0,0,2,2,0,2]
print(confusion_matrix(y_true,y_prednlabels=[]))

Precious-Recall-Fmeasur

通过混淆矩阵可以很明白看出各个参数的公式

常见的衡量参数的名字及求解方法

精确度是指测试结果与测量点很精确
准确度是指测试结果与真实值接近
参数F=（1+β²）prerecall/（β²prec+recall）
β越小，prec的权重大，反之recall权重大，β==1时代表两者同等重要

from sklearn import metrics

y_pred = [0, 1, 0, 1, 0, 0]
y_true = [1, 0, 0, 1, 0, 0]
print(metrics.precision_score(y_true, y_pred))
#precision_score仅支持二元分类，及0，1分类
print(metrics.recall_score(y_true, y_pred))
print(metrics.fbeta_score(y_true, y_pred,beta=1))
#f参数需要指定β的大小
print(metrics.precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred,beta=1))

import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
from sklearn.metrics import average_precision_score

y_true = np.array([0, 0, 1, 1])
y_score = np.array((0.1, 0.4, 0.35, 0.8))
prec, recall, threshold = precision_recall_curve(y_true, y_score)
print(prec)
print(recall)
print(threshold)
print(precision_recall_curve(y_true, y_score))

python中为了观测这三个指标，将其封装在一个函数中：classification_report

from sklearn.metrics import classification_report

y_pred = [0, 1, 0, 1, 0, 0]
y_true = [1, 1, 0, 1, 0, 0]
target = ['class1', 'class2']
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target))
#上述代码中class的个数取决于数据集的维数，二元分类就只有两个class，三元就3个，无法多设置或少设置，说明report可以操作多元分类

默认情况下只有正标签被用来计算指标，为了将这些指标扩展到多类，我们将多类视为二元分类的集合，并对数据集划分。同时计算这些子分类的二元指标，并将所有子分类问题上的得分平值平均起来，通常使用average。
5种处理权重的方法：macro,weighted,mirco,samples,average

ROC曲线

ROC空间（又叫sensitivityVS1-sensitivity plot）以TPR（又叫sensitivity）作为T轴，
FPR(1-sensitivity)作为X轴，构成的一个二维坐标空间，ROC空间描述了了TP和FP之间做折中权衡的原理。点集在左上方说明情况较好，右下方表示更差
在二元分类问题中，每个样本实例的类别预测通常是基于一个连续的随机变量X做出的，这个从样本实例中计算出的随机变量X被称为score，给定一个阈值参数T,X>T则为positive类服从F1(X)，X

sklearn.metrics.roc_curve(y_ture,y_score,pos_label=None,
                          sample_weight=None,drop_intermediate=True)

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y = np.array([1, 1, 2, 2])
scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, scores, pos_label=2)
print(fpr)
print(tpr)
print(thresholds)
print(roc_auc_score(y,scores))#计算AUC值

损失函数

对于给定的输入X，学习器模型预测得到对应的结果，这个预测响应与真实响应之间的差距，通过损失函数来描述。

SKLearn数据集变换

数据集变换步骤

sklearn中的transformer类，有fit和transform函数。

Pipline

1、Pipline方法
Pipline将多个estimator级联成一个estimator。这样做考虑了数据处理一系列前后相继的固定流。
比如：feature extraction ——> normalization ——> classification

• convience 只需调用一次fit和predict就可以在数据集上训练一组estimators
• 联合参数选择（joint parameter selection） 添加grid search

2、make_pipline方法

FeatureUnion

设定参数：

特征抽取

1、字典向量化

2、哈希变换


3、文本特征抽取

数据预处理

1、 标准化
变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。

sklearn.preprocessing.scale(X)

一般会把train和test集放在一起做标准化，或者在train集上做标准化后，用同样的标准化器去标准化test集，此时可以用scaler
2、最小-最大规范化
对原始数据进行线性变换，变换到[0,1]区间（也可以是其他固定最小最大值的区间）。

min_max_scaler = sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()
min_max_scaler.fit_transform(X_train)

3、规范化（Normalization）
将不同变化范围的值映射到相同的固定范围，常见的是[0,1]，此时也称为归一化。

X = [[ 1, -1, 2],[ 2, 0, 0], [ 0, 1, -1]]
sklearn.preprocessing.normalize(X, norm='l2')

得到：

array([[ 0.40, -0.40, 0.81], [ 1, 0, 0], [ 0, 0.70, -0.70]])

4、特征二值化
给定阈值，将特征转换为0/1。

binarizer = sklearn.preprocessing.Binarizer(threshold=1.1)
binarizer.transform(X)

5、标签二值化

lb = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()

6、类别特征编码
有时候特征是类别型的，而一些算法的输入必须是数值型，此时需要对其编码。

enc = preprocessing.OneHotEncoder()
enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray()  #array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])

7、标签编码

le = sklearn.preprocessing.LabelEncoder()  
le.fit([1, 2, 2, 6]) 
le.transform([1, 1, 2, 6])  #array([0, 0, 1, 2]) 
#非数值型转化为数值型
le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"])
le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"])  #array([2, 2, 1])

8、特征中含异常值时

sklearn.preprocessing.robust_scale

9、生成多项式特征

poly = sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(2)
poly.fit_transform(X)