scikit-learn基础介绍

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发布时间：2019-06-21

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在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中，我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验，我做一个总结的笔记。另外，我也想把这篇笔记一直更新下去。

scikit-learn基础介绍

1.1

估计器

估计器，很多时候可以直接理解成分类器，主要包含两个函数：

1、fit()：训练算法，设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。

2、predict()：预测测试集类别，参数为测试集。
大多数scikit-learn估计器接收和输出的数据格式均为numpy数组或类似格式。

1.2

转化器

转换器用于数据预处理和数据转换，主要是三个方法：

1、fit()：训练算法，设置内部参数。

2、transform()：数据转换。

3、fit_transform()：合并fit和transform两个方法。

1.3

流水线

sklearn.pipeline包

流水线的功能：

跟踪记录各步骤的操作（以方便地重现实验结果）

对各步骤进行一个封装

确保代码的复杂程度不至于超出掌控范围

基本使用方法：

流水线的输入为一连串的数据挖掘步骤，其中最后一步必须是估计器，前几步是转换器。输入的数据集经过转换器的处理后，输出的结果作为下一步的输入。最后，用位于流水线最后一步的估计器对数据进行分类。

每一步都用元组（ ‘名称’，步骤）来表示。现在来创建流水线。

scaling_pipeline = Pipeline([ ('scale', MinMaxScaler()), ('predict', KNeighborsClassifier())

])

1.4

预处理

主要在sklearn.preprcessing包下。

规范化：

MinMaxScaler :最大最小值规范化

Normalizer :使每条数据各特征值的和为1

StandardScaler :为使各特征的均值为0，方差为1

编码：

LabelEncoder ：把字符串类型的数据转化为整型

OneHotEncoder ：特征用一个二进制数字来表示

Binarizer :为将数值型特征的二值化

MultiLabelBinarizer：多标签二值化

1.5

特征

1.5.1 特征提取

包：sklearn.feature_extraction

特征抽取是数据挖掘任务最为重要的一个环节，一般而言，它对最终结果的影响要高过数据挖掘算法本身。只有先把现实用特征表示出来，才能借助数据挖掘的力量找到问题的答案。特征选择的另一个优点在于：降低真实世界的复杂度，模型比现实更容易操纵。

一般最常使用的特征抽取技术都是高度针对具体领域的，对于特定的领域，如图像处理，在过去一段时间已经开发了各种特征抽取的技术，但这些技术在其他领域的应用却非常有限。

DictVectorizer：将dict类型的list数据，转换成numpy array

FeatureHasher ：特征哈希，相当于一种降维技巧

image：图像相关的特征抽取

text：文本相关的特征抽取

text.CountVectorizer：将文本转换为每个词出现的个数的向量

text.TfidfVectorizer：将文本转换为tfidf值的向量

text.HashingVectorizer：文本的特征哈希

示例

data.png

CountVectorize只数出现个数

count.png

hash.png

TfidfVectorizer：个数+归一化（不包括idf）

tfidf(without idf).png

1.5.2 特征选择

包：sklearn.feature_selection

特征选择的原因如下：

(1)降低复杂度

(2)降低噪音

(3)增加模型可读性

VarianceThreshold：删除特征值的方差达不到最低标准的特征

SelectKBest：返回k个最佳特征

SelectPercentile：返回表现最佳的前r%个特征

单个特征和某一类别之间相关性的计算方法有很多。最常用的有卡方检验（χ2）。其他方法还有互信息和信息熵。

chi2：卡方检验（χ2）

1.6

降维

包：sklearn.decomposition

主成分分析算法（Principal Component Analysis， PCA）的目的是找到能用较少信息描述数据集的特征组合。它意在发现彼此之间没有相关性、能够描述数据集的特征，确切说这些特征的方差跟整体方差没有多大差距，这样的特征也被称为主成分。这也就意味着，借助这种方法，就能通过更少的特征捕获到数据集的大部分信息。

1.7

组合

包：sklearn.ensemble

组合技术即通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率。

常用的组合分类器方法：

(1)通过处理训练数据集。即通过某种抽样分布，对原始数据进行再抽样，得到多个训练集。常用的方法有装袋（bagging）和提升（boosting）。

(2)通过处理输入特征。即通过选择输入特征的子集形成每个训练集。适用于有大量冗余特征的数据集。随机森林（Random forest）就是一种处理输入特征的组合方法。

(3)通过处理类标号。适用于多分类的情况，将类标号随机划分成两个不相交的子集，再把问题变为二分类问题，重复构建多次模型，进行分类。

BaggingClassifier： Bagging分类器组合

BaggingRegressor： Bagging回归器组合

AdaBoostClassifier： AdaBoost分类器组合

AdaBoostRegressor： AdaBoost回归器组合

GradientBoostingClassifier：GradientBoosting分类器组合

GradientBoostingRegressor： GradientBoosting回归器组合

ExtraTreeClassifier：ExtraTree分类器组合

ExtraTreeRegressor： ExtraTree回归器组合

RandomTreeClassifier：随机森林分类器组合

RandomTreeRegressor：随机森林回归器组合

使用举例

AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=1), algorithm="SAMME", n_estimators=200)

解释

装袋（bagging）：根据均匀概率分布从数据集中重复抽样（有放回），每个自助样本集和原数据集一样大，每个自助样本集含有原数据集大约63%的数据。训练k个分类器，测试样本被指最高的类。

提升（boosting）：通过给样本设置不同的权值，每轮迭代调整权值。不同的提升算法之间的差别，一般是（1）如何更新样本的权值，（2）如何组合每个分类器的预测。其中Adaboost中，样本权值是增加那些被错误分类的样本的权值，分类器C_i的重要性依赖于它的错误率。

Boosting主要关注降低偏差，因此Boosting能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成；Bagging主要关注降低方差，因此它在不剪枝的决策树、神经网络等学习器上效用更为明显。偏差指的是算法的期望预测与真实预测之间的偏差程度，反应了模型本身的拟合能力；方差度量了同等大小的训练集的变动导致学习性能的变化，刻画了数据扰动所导致的影响。

1.8

模型评估（度量）

包：sklearn.metrics

sklearn.metrics包含评分方法、性能度量、成对度量和距离计算。

分类结果度量

参数大多是y_true和y_pred。

accuracy_score：分类准确度

condusion_matrix ：分类混淆矩阵

classification_report：分类报告

precision_recall_fscore_support：计算精确度、召回率、f、支持率

jaccard_similarity_score：计算jcaard相似度

hamming_loss：计算汉明损失

zero_one_loss：0-1损失

hinge_loss：计算hinge损失

log_loss：计算log损失

其中，F1是以每个类别为基础进行定义的，包括两个概念：准确率（precision）和召回率（recall）。准确率是指预测结果属于某一类的个体，实际属于该类的比例。召回率是被正确预测为某类的个体，与数据集中该类个体总数的比例。F1是准确率和召回率的调和平均数。

回归结果度量

explained_varicance_score：可解释方差的回归评分函数

mean_absolute_error：平均绝对误差

mean_squared_error：平均平方误差

多标签的度量：

coverage_error：涵盖误差

label_ranking_average_precision_score：计算基于排名的平均误差Label ranking average precision (LRAP)

聚类的度量：

adjusted_mutual_info_score：调整的互信息评分

silhouette_score：所有样本的轮廓系数的平均值

silhouette_sample：所有样本的轮廓系数

1.9

交叉验证

包：sklearn.cross_validation

KFold：K-Fold交叉验证迭代器。接收元素个数、fold数、是否清洗

LeaveOneOut：LeaveOneOut交叉验证迭代器

LeavePOut：LeavePOut交叉验证迭代器

LeaveOneLableOut：LeaveOneLableOut交叉验证迭代器

LeavePLabelOut：LeavePLabelOut交叉验证迭代器

LeaveOneOut(n) 相当于 KFold(n, n_folds=n) 相当于LeavePOut(n, p=1)。

LeaveP和LeaveOne差别在于leave的个数，也就是测试集的尺寸。

LeavePLabel和LeaveOneLabel差别在于leave的Label的种类的个数。

LeavePLabel这种设计是针对可能存在第三方的Label，比如我们的数据是一些季度的数据。那么很自然的一个想法就是把1,2,3个季度的数据当做训练集，第4个季度的数据当做测试集。这个时候只要输入每个样本对应的季度Label，就可以实现这样的功能。

以下是实验代码，尽量自己多实验去理解。

#coding=utf-8

import numpy as np

import sklearnfrom sklearn

import cross_validation

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8],[9, 10]])

y = np.array([1, 2, 1, 2, 3])

def show_cross_val(method):

if method == "lolo":

labels = np.array(["summer", "winter", "summer", "winter", "spring"])

cv = cross_validation.LeaveOneLabelOut(labels)

elif method == 'lplo':

labels = np.array(["summer", "winter", "summer", "winter", "spring"])

cv = cross_validation.LeavePLabelOut(labels,p=2)

elif method == 'loo':

cv = cross_validation.LeaveOneOut(n=len(y))

elif method == 'lpo':

cv = cross_validation.LeavePOut(n=len(y),p=3)

for train_index, test_index in cv:

print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)

X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]

y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

print "X_train: ",X_train

print "y_train: ", y_train

print "X_test: ",X_test

print "y_test: ",y_testif __name__ == '__main__':

show_cross_val("lpo")

常用方法

train_test_split：分离训练集和测试集（不是K-Fold）

cross_val_score：交叉验证评分，可以指认cv为上面的类的实例

cross_val_predict：交叉验证的预测

1.10

网络搜索

包：sklearn.grid_search

网格搜索最佳参数

GridSearchCV：搜索指定参数网格中的最佳参数

ParameterGrid：参数网格

ParameterSampler：用给定分布生成参数的生成器

RandomizedSearchCV：超参的随机搜索
通过best_estimator_.get_params()方法，获取最佳参数。

1.11

多分类、多标签分类

包：sklearn.multiclass

OneVsRestClassifier：1-rest多分类（多标签）策略

OneVsOneClassifier：1-1多分类策略

OutputCodeClassifier：1个类用一个二进制码表示

示例代码

#coding=utf-8 from sklearn import metrics from sklearn import cross_validation from sklearn.svm import SVC from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.preprocessing

import MultiLabelBinarizerimport numpy as np from numpy import random X=np.arange(15).reshape(5,3) y=np.arange(5) Y_1 = np.arange(5) random.shuffle(Y_1) Y_2 = np.arange(5) random.shuffle(Y_2) Y = np.c_[Y_1,Y_2]def multiclassSVM(): X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0) model = OneVsRestClassifier(SVC()) model.fit(X_train, y_train) predicted = model.predict(X_test) print predicteddef multilabelSVM(): Y_enc = MultiLabelBinarizer().fit_transform(Y) X_train, X_test, Y_train, Y_test = cross_validation.train_test_split(X, Y_enc, test_size=0.2, random_state=0) model = OneVsRestClassifier(SVC()) model.fit(X_train, Y_train) predicted = model.predict(X_test) print predictedif __name__ == '__main__': multiclassSVM() # multilabelSVM()

上面的代码测试了svm在OneVsRestClassifier的包装下，分别处理多分类和多标签的情况。特别注意，在多标签的情况下，输入必须是二值化的。所以需要MultiLabelBinarizer()先处理。

具体模型

2.1

朴素贝叶斯

包：sklearn.cross_validation

朴素贝叶斯.png

朴素贝叶斯的特点是分类速度快，分类效果不一定是最好的。

GasussianNB：高斯分布的朴素贝叶斯

MultinomialNB：多项式分布的朴素贝叶斯

BernoulliNB：伯努利分布的朴素贝叶斯

所谓使用什么分布的朴素贝叶斯，就是假设P(x_i|y)是符合哪一种分布，比如可以假设其服从高斯分布，然后用最大似然法估计高斯分布的参数。

高斯分布.png

多项式分布.png

伯努利分布.png

scikit-learn扩展

3.0

概述

具体的扩展，通常要继承sklearn.base包下的类。

BaseEstimator：估计器的基类

ClassifierMixin ：分类器的混合类

ClusterMixin：聚类器的混合类

RegressorMixin ：回归器的混合类

TransformerMixin ：转换器的混合类

关于什么是Mixin（混合类），具体可以看这个知乎链接（https://www.zhihu.com/question/20778853）。简单地理解，就是带有实现方法的接口，可以将其看做是组合模式的一种实现。举个例子，比如说常用的TfidfTransformer，继承了BaseEstimator， TransformerMixin，因此它的基本功能就是单一职责的估计器和转换器的组合。

3.1

创建自己的转换器

在特征抽取的时候，经常会发现自己的一些数据预处理的方法，sklearn里可能没有实现，但若直接在数据上改，又容易将代码弄得混乱，难以重现实验。这个时候最好自己创建一个转换器，在后面将这个转换器放到pipeline里，统一管理。

例如《Python数据挖掘入门与实战》书中的例子，我们想接收一个numpy数组，根据其均值将其离散化，任何高于均值的特征值替换为1，小于或等于均值的替换为0。

代码实现：

from sklearn.base import TransformerMixin

from sklearn.utils import as_float_array

class MeanDiscrete(TransformerMixin):

#计算出数据集的均值，用内部变量保存该值。

def fit(self, X, y=None):

X = as_float_array(X)

self.mean = np.mean(X, axis=0)