黑马程序员——三天快速入门python机器学习（六）

分类算法——逻辑回归与二分类

逻辑回归应用场景

• 广告点击率：是否会被点击
• 是否为垃圾邮件
• 是否患病
• 是否为金融诈骗
• 是否为虚假账号
  以上例子特点：属于两个类别之间的判断，逻辑回归就是解决二分类的利器。

逻辑回归原理

1. 输入：逻辑回归输入的就是一个线性回归的结果。
   
2. 激活函数

• sigmoid 函数
  
• 分析
  1）回归的结果输入到sigmoid函数中。
  2）输出结果为[0,1]之间的一个概率值，默认0.5为阈值，大于0.5认为属于这个类别，反之 。

3. 损失及优化

逻辑回归的损失，称之为对数似然损失，公式如下

• 分开类别：
  
• 综合完整损失函数
  

优化：同样使用梯度下降优化算法，去减少损失函数的值。这样去更新逻辑回归前面对应算法的权重参数，提升原本属于1类别的概率，降低原本是0类别的概率

逻辑回归API

sklearn.linear_model.LogisticRefression(solver=‘liblinear’, penalty='l2, C=1.0)

• penalty：正则化种类
• C：正则化力度
• solver：优化求解方式（默认开源的liblinear库实现）

LogisticRegression方法相当于SGDCIassifier(loss=“log”, penalty=" "), SGDClassifier实现了一个普通的随机梯度下降学习也支持平均随机梯度下降法(ASGD)，可以通过设置average=True。而使用LogisticRegression(实现了SAG)

案例 ：癌症分类：良/恶性乳腺癌肿瘤预测

1. 数据介绍
   
2. 流程分析：

1）获取数据：读取的时候加上names
2）数据处理：处理缺失值
3）数据集划分
4）特征工程：无量纲化处理—标准化
5）逻辑回归预估器
6）模型评估

3. 程序实现

import pandas as pd
import numpy as np

# 1、读取数据
path = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data"
column_name = ['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']

data = pd.read_csv(path, names=column_name) 

# 2、缺失值处理
# 1）缺失值替换成np.nan
data = data.replace(to_replace="?", value=np.nan)
# 2）删除缺失样本
data.dropna(inplace=True)  
# 3）检查是否还存在缺失值(可省略)
# data.dropna(inplace=True)

# 3、划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 筛选特征值和目标值
x = data.iloc[:, 1:-1]
y = data["Class"]

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y)

# 4、标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 5、预估器流程
estimator = LogisticRegression()
estimator.fit(x_train, y_train)

# 逻辑回归的模型参数：回归系数和偏置
estimator.coef_   # 权重

estimator.intercept_  # 偏置

# 6、模型评估
# 方法1：直接比对真实值和预测值
y_predict = estimator.predict(x_test)
print("y_predict:\n", y_predict)
print("直接比对真实值和预测值:\n", y_test == y_predict)

# 方法2：计算准确率
score = estimator.score(x_test, y_test)
print("准确率为：\n", score)

运行结果

y_predict:
 [2 2 4 4 2 2 2 4 2 4 2 4 2 4 4 4 2 4 2 2 4 2 2 2 4 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 2 4
 2 4 4 4 2 4 2 2 2 2 2 2 4 2 4 4 2 2 2 2 2 4 2 2 4 2 4 2 4 2 2 2 2 2 4 2 4
 2 4 4 2 2 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 4 2 4 2 2 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 4 4 2 2 2 2 2 2 4 2 2 2 2 2 2 2 4 4 2 2 2 2 4 4 2 2 2 2 4 4 2 4 2 2 2 2 2
 2 4 2 4 2 2 2 2 2 2 4 4 2 4 2 4 4 2 4 2 4 4 2]
直接比对真实值和预测值:
 195    True
384    True
658    True
251    True
471    True
       ... 
85     True
660    True
53     True
126    True
192    True
Name: Class, Length: 171, dtype: bool
准确率为：
 0.9590643274853801

分类的评估方法

1. 混淆矩阵

在分类任务下，预测结果和正确标记之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵（适用于多分类）

2. 精确率与召回率

• 精确率（查准率）：预测结果为正例样本中真实为样本的比例。
• 召回率（查全率）：真实结果为正例的样本中预测结果为正例的比例。
• 其他评估标准：F1-score，反映了模型的稳健性。
  

3. 分类评估报告API
   sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=[], target_names=None)

• y_true：真实目标值
• y_pred：估计器预测目标值
• labels：指定类别对应的数字
• target_names：目标类别名称
• return：每个类别精确率与召回率

# 查看精确率、召回率、F1-score
from sklearn.metrics import classification_report
report = classification_report(y_test, y_predict, labels=[2, 4], target_names=["良性", "恶性"])

ROC曲线与AUC指标

衡量样本不均衡下的评估

1. TPR 与FPR

• TPR=TP/（TP+FN） （召回率）
• FPR=FP/（FP+TN） 所有真实类别为0的样本中，预测类别为1的比例

2. ROC曲线
   
3. AUC指标

• AUC的概率意义是随机取一对正负样本，正样本得分大于负样本的概率
• AUC的最小值为05，最大值为1，取值越高越好
• AUC=1，完美分类器，采用这个预测模型时，不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。
• 0.5

4. AUC计算API
   from sklearn.metrics import roc_auc_score

• sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score)
  计算ROC曲线面积，及AUC值
  y_true：每个样本的真实类别，必须为0（反例）和1（正例）
  y_score：预测得分，可以是正类的估计概率、置信值或者分类器方法的返回值

# y_true：每个样本的真实类别，必须为0(反例),1(正例)标记
# 将y_test 转换成 0 1
y_true = np.where(y_test > 3, 1, 0)

from sklearn.metrics import roc_auc_score
roc_auc_score(y_true, y_predict)`在这里插入代码片`

运行结果

5. 总结

• AUC只能用来评价二分类
• AUC非常适合评价样本在不均衡中的分类器性能

模型保存和加载

sklearn模型保存和加载API

import joblid

• 保存： joblib.dump(rf,‘test.pkl’)
• 加载：estimator=joblib.load(‘test.pkl’)

案例

1. 保存模型
   
2. 加载模型
   

无监督学习——K-means算法

无监督学习

1. 没有目标值
2. 无监督学习包含算法
   聚类：K-means
   降维：PCA

K-means原理

1）随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心
2）对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点
作为标记类别
3）接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点(平均值)
4）如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则重新进行第二步过程

K-means API

sklearn.cluster.KMeans(n_cluster=8, init=‘k-means++’)

• n_clusters：开始聚类中心数量
• init：初始化方法，默认为‘k-means++’
• labels_：默认标记的类型，可以和真实值比较（不是值比较）

案例：K-means对Instacart Market 用户聚类

之前学的主成分分析中的instacart 降维案例

1. 分析
   1）降维之后的数据
   2）预估器流程：k-means聚类
   3）聚类结果显示
   4）模型评估

from sklearn.cluster import KMeans
estimator = KMeans(n_clusters=3)
estimator.fit(data_new)
y_predict = estimator.predict(data_new)

聚类的模型评估

1.轮廓系数

2. 轮廓系数值分析

• 结论
  1）b_i>>a_i：轮廓系数趋近于1效果越好；b_i< 2）轮廓系数的值是介于[-1,1]，越趋近于1代表内聚度和分离度都相对较优。

3. 轮廓系数API
   sklearn.metrics.silhouette_score(X, labels)

• 计算所有样本的平均轮廓系数
• X：特征值
• labels：被聚类标记的目标值
  

K-means总结

• 特点分析：采用迭代式算法，直观易懂并且非常实用
• 缺点：容易收敛到局部最优解（多次聚类）
• 应用场景：没有目标值

注意：聚类一般做在分类之前