库的作用的了解

• numpy:多用于科学计算中存储和处理大型矩阵，是数据科学实践中最常用的模块
• pandas：数据处理模块，之前数据读入，检查重复、缺失值，分组聚合等一系列的数据预处理都是基于该库
• matplotlib：绘图模块，上一个任务数据可视化就基于该库完成
• seaborn:绘图模块，基于Matplotlib的数据可视化库，提供了一个高级界面，用于绘制引人入胜且内容丰富的统计图形

切分训练集和数据集

• 划分数据集的方法

  • 留出法，即本文采用的方法。具体做法是将数据集分成两个互斥的集合，其中一个作为训练集，另一个作为测试集。

  • 交叉验证法：具体做法是将数据集划分成k个大小相似的互斥子集，每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下的作为测试集，进行k次训练和测试，最终返回的是这k个训练结果的均值。

    
    
    Snipaste_2020-01-05_16-37-56.png

  • 自助法：即有放回抽样，每次进行有放回抽样抽取和数据集数据量大小相同的样本。

• 分层抽样
  使得训练集/测试集保持数据分布的一致性，避免因为数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响。而封层抽样则是能够保留类别比例的采样方式，所以采用分层抽样。

*思考：k折交叉验证中， k折越多的情况下会带来什么样的影响？

• k越大，每折包含的样本数目就越少，那么k-1折的样本数目就越接近于总体。有一个特殊情况就是k=样本数量，则每折都只包含一个样本，所以k-1折的样本就非常接近于初始数据集，那么该方法就比较准确。

• 但是k越大，在数据集比较大的时候，训练的模型数量就会变多。

• train_test_split()

x_train,x_test,y_train,y_test = 
sklearn.model_selection.train_test_split(
    train_data,train_target,test_size,
    random_state,stratify)

• train_data：所要划分的样本特征集,即X
• train_target：所要划分的样本结果,即y
• test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
• random_state：随机数种子
• stratify：为了保持split前类的分布，即实现分层抽样的作用。strtify=X就是按照X中的比例，stratify=y就是按照y中的比例分配。

模型搭建

• 首先要根据是否有标签选择有监督学习还是无监督学习，但训练集数据有标签即有Y时则选择有监督学习，否则选择无监督学习。
• 其次当是有监督学习时要根据Y的类型即离散型或连续型来选择算法类型，是进行回归还是进行分类。一般当Y为离散型数据时则进行分类，连续型数据则进行回归。当是无监督学习时，则根据问题选择聚类、降维或推荐系统等的算法的选择。
• 最后，回归算法一般包括线性回归、非线性回归、分位数回归、正则化回归等。分类算法一般包括Logistic分类、决策树、集成学习、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。
• 此外，数据量的大小也影响着选择的具体算法。

sklearn.png

模型评估

• 模型评估的目的是为了知道模型的泛化能力。模型评估的常用方法有：错误率与精度、查准率查全率与F1、ROC曲线和AUC.

• 混淆矩阵：混淆矩阵是用来总结一个分类器结果的矩阵，对于k元分类，它就是一个k*k的表格，用来记录分类器的预测结果。对于最常见的二元分类来说，混淆矩阵是2*2的，如下TP=True positive=真阳性，FP=False Positive=假阳性，FN=False Negative=假阴性，TN=True Negative=真阴性。就是下面的图。主要是用于分类任务。

Snipaste_2020-01-05_16-38-26.png

• 查准率/准确率precesion：度量被预测为正例的样本中有多少是真正的正例。其计算公式为

• 查全率/召回率recall：度量的是正类样本中有多少被预测为正类。其计算公式为

• 一般来说，查准率高时，查全率往往偏低，查全率高时，查准率往往偏低，即两者是一对矛盾。

• F1：基于查准率与查全率的调和平均。其计算公式为

• ROC曲线：Receiver Operating Characteristic即受试者工作特征又称感受性曲线sesitivity curve。得名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在集中不同的判定标准下所得的结果而已。

• ROC曲线也是根据混淆矩阵获得，纵轴是真正例率，即,横轴是假正例率，即.ROC曲线下的面积为AUC，该面积越大越好

• 对于多分类问题如何绘制ROC曲线

  • 每种类别下，都可以得到m个测试样本为该类别的概率。所以根据概率矩阵和标签矩阵中对应的每一列，可以计算出各个阈值下的假正例率和真正例率，从而绘制出一条ROC曲线。这样总共可以绘制出n个（类别个数）ROC曲线，对这n条ROC曲线平均，即可得到最终的ROC曲线。

datawhale例子

数据加载

# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6)  # 设置输出图片大小


# 载入数据
# 原始数据载入
train = pd.read_csv('./train.csv')
train
# 清洗之后的数据
clear_data = pd.read_csv('./clear_data.csv')
clear_data

• 原始数据和清洗后数据的区别
  • PassengerId：清洗之前为1-892，清洗后为0-891
  • Survivie,Name,Ticket,Cabin：这些列没有了
  • Sex：分为两列，并进行了0-1转变，如sex_female列，若=0，则表示性别不是female，且sex_male=1.类似于One-hot编码？
  • Embarked：和Sex进行了类似的操作，只不过因为他有三个水平，所以分成了三列

数据切分

# 将clear_data.csv划分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 取出X和y
X = clear_data
y = train['Survived']

# 对数据集进行切割
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state=1,stratify=y)
#查看数据
X_train.shape,X_test.shape

• 什么情况下切割数据集的时候不用进行随机选取
  • 切割数据集不用进行随机选取：留一法，即Leave-one-off.即将样本集划分使得每个子集只包含一个样本。

模型创建

• 创建基于线性模型的分类模型（逻辑回归）
• 创建基于树的分类模型（决策树、随机森林）
• 分别使用这些模型进行训练，分别的到训练集和测试集的得分
• 查看模型的参数，并更改参数值，观察模型变化

提示

• 逻辑回归不是回归模型而是分类模型，不要与LinearRegression混淆
• 随机森林其实是决策树集成为了降低决策树过拟合的情况
• 线性模型所在的模块为sklearn.linear_model
• 树模型所在的模块为sklearn.ensemble

# 加载需要的库:逻辑回归和随机森林
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 逻辑回归:训练集训练
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train,y_train)
# 查看逻辑回归训练集和测试集score值
print("Training set score: {:.2f}".format(lr.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(lr.score(X_test, y_test)))

# 逻辑回归调参
lr2 = LogisticRegression(penalty='l2',C=)
lr2.fit(X_train,y_train)

print("Training set score: {:.2f}".format(lr2.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(lr2.score(X_test, y_test)))

• 上述是逻辑回归，其默认参数下训练集score为0.81，测试集score为0.79;调参后训练集score为0.81，测试集score为0.79.

• 为什么线性模型可以进行分类任务，背后是怎么的数学关系

  • 线性模型进行分类任务：两者的区别在于线性Y是一个从负无穷到正无穷没有限制的数字，而回归则Y则是0-1，所以只需要找到一个单调可微函数将分类任务的真实表级y与线性回归模型的预测值联系起来即可。逻辑回归中该函数就是一个logistic函数，从而将其转变到0-1之间的数

• 对于多分类问题，线性模型是怎么进行分类的

  • 多分类问题：基本思路就是拆解法，即将多分类任务拆分成若干个二分类任务求解。即先对问题进行拆分，然后为拆出的每个二分类任务训练一个分类器，在测试时，对这些分类器的预测结果进行集成获得最终的多分类结果。

# 随机森林
rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(X_train,y_train)
# 随机森林评分
print("Training set score: {:.2f}".format(rfc.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(rfc.score(X_test, y_test)))
# 随机森林调参
rfc2 = RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_depth=5)
rfc2.fit(X_train, y_train)
print("Training set score: {:.2f}".format(rfc.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(rfc.score(X_test, y_test)))

• 随机森林：默认参数训练集和测试集score分别为1.00和0.82;调参后训练集和测试集score分别为1.00,0.82。

输出模型预测结果

# 逻辑回归预测
pred = lr.predict(X_train)
pred
# 逻辑回归中属于每个标签的概率
probability = lr.predict_proba(X_train)

• 属于每个标签的概率，哪个概率大就最终判定属于哪个标签

模型评估

# 交叉验证
from sklearn.model_selection import cross_val_score
lr = LogisticRegression(C=5)
scores = cross_val_score(lr,X_train,y_train,cv=10)   # 10折交叉验证
scores
# 平均交叉验证分数
scores.mean()

• 10折交叉验证的平均交叉验证分数为：0.80

# 载入需要的库
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import classification_report
# 训练模型
lr = LogisticRegression(C=5)
lr.fit(X_train,y_train)
# 模型预测结果
prediction = lr.predict(X_train)
# 混淆矩阵
confusion_matrix(y_train,prediction)

混淆矩阵.jpg

# 导入需要的库
from sklearn.metrics import roc_curve
# FPR,TPR,阈值
fpr,tpr,thresholds = roc_curve(y_test,lr.decision_function(X_test))
plt.plot(fpr,tpr,label='ROC Curve')
plt.xlabel('FPR')
plt.ylabel('TPR')
# 找到最接近0的阈值
close_zero = np.argmin(np.abs(thresholds))
plt.plot(fpr[close_zero],tpr[close_zero],'o',markersize=10,
        label='threshold zero',fillstyle='none',c='k',mew=2)
plt.legend(loc=4)

ROC曲线.jpg