《Learning scikit-learn Machine Learning in Python》chapter1

前言

由于实验原因，准备入坑 python 机器学习，而 python 机器学习常用的包就是 scikit-learn ，准备先了解一下这个工具。在这里搜了有 scikit-learn 关键字的书，找到了3本：《Learning scikit-learn: Machine Learning in Python》《Mastering Machine Learning With scikit-learn》《scikit-learn Cookbook》，第一本是2013年出版，后两本是2014年出版，都下下来看了下目录和页数，第一本只有118页，后两本分别为238页和214页，考虑到希望能够尽快看完一本，对整体 sklearn 有一定了解，最后选择了第一本进行阅读。

这本书上周看完了，但是笔记还没有整理，趁着写这个博客，重新复习一遍，加强理解，巩固记忆，如果有说错的地方，敬请指出。

本书概况

一共分为4个大章节：第一章是对机器学习的一个入门介绍；第二章和第三章分别介绍了监督学习和无监督学习在 sklearn 中的几种算法实现，每个算法用一个例子进行分别介绍，个人觉得很不错；第四章是对一些前面提到的高级技巧进行分类阐述，如果说前面的算法实现只是一个基本模型构建，第四章讲的内容，能够让模型进一步优化，达到如虎添翼的效果。

私以为这本书写得很不错，虽然页数不多，讲的内容也不是特别深入，但是对于一个机器学习小白来说，是一本很不错的入门书籍。看完这本书，能够对使用机器学习方法解决问题树立一个比较系统的思路和流程，而且由于页数不多，看完一本书基本也就花了大概一天半的时间，如果英语or有一定机器学习基础可能会更快。

但是这本书也有一个非常严重的缺陷——太老了。里面的代码都是用 python2 写的，而且一些函数接口，最新的 sklearn 快要不支持了，还有一些使用的数据集，链接下载的时候也遇到了一些问题，还有一些 typos 错误。这个读书笔记边整理的时候，也就边在对一些代码使用 python3 进行实现。

第一章读书笔记

前言

大多数用机器学习解决问题的过程可以简化成3个步骤：

1. 给一个任务T
2. 需要学习一些经验E（藏在数据集里）
3. 有一个性能指标P（用来评估任务完成得怎么样）

安装

Scikit-learn 需要提前安装 Numpy 和 Scipy，参照后文的说法，最好还要安装 Pandas 和 Matplotlib。

windows 下建议直接安装 Anaconda，不错的集成工具，包含 Jupyter Notebook 和 Spyder，以及几乎所有的依赖包，如果没有再安装即可。

linux 下就直接安装 python 的虚拟环境，利用 pip 包管理工具一个一个进行安装，可以看这里，总结了一个非常简要的linux下搭建python机器学习环境的相关命令。

Mac 下也有类似的工具 MacPorts 和 HomeBrew。

数据集

sklearn 包含一些公开知名的数据集，只要引入相关的数据集包就可以。

这里引入了 1936 年鸢尾花的那个数据集，试一下代码（本文的代码都是基于python2实现的，但这个笔记都把代码转化成了 python 3的实现形式，后文就不一一赘述了）。

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X_iris, Y_iris = iris.data, iris.target
print(X_iris.shape, Y_iris.shape)
print(X_iris[0],Y_iris[0])

(150, 4) (150,)
[ 5.1  3.5  1.4  0.2] 0

shape表示矩阵的维度，行x列。

Numpy 会把数据按照类似 R 的数据框 or 矩阵的格式读取进来，数据一行表示一个实例，一列表示一个特征，基本后续的算法输入也是这种格式。

线性分类器模型构建、评估、可视化展示

这里举了个线性的例子，利用上面的数据集，用花萼的宽度和长度作为特征。随机选择了75%的作为训练集，剩下的作为测试集，来预测花的类别。

#数据集初步处理，构造训练集和验证集
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn import preprocessing
X, y = X_iris[:,:2], Y_iris
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=33)
print(X_train.shape, y_train.shape)

(112, 2) (112,)

#对数据进行归一化
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train)
X_train = scaler.transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
print(scaler)

StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)

#用横坐标为花萼长度，纵坐标为花萼宽度作图，不同种类的花用不同颜色表示，对数据结构进行可视化展示，可以指导后续的模型选择和建立
%matplotlib inline #这句话是在 jupyter 中展示图片必须写的命令，否则图片显示不出来
import matplotlib.pyplot as plt
colors = ['red','greenyellow','blue']
for i in range(len(colors)):
    xs = X_train[:,0][y_train == i]
    ys = X_train[:,1][y_train == i]
    plt.scatter(xs, ys, c=colors[i])
plt.legend(iris.target_names)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')

Text(0,0.5,'Sepal width')

#训练模型
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
clf = SGDClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
print(clf.coef_)
print(clf.intercept_)

[[-38.1319044    4.82101696]
 [  0.74533565 -12.21001281]
 [ 10.94046262  -9.35131933]]

[-11.9120138   -2.94008476 -17.30968766]

#开始作图
x_min, x_max = X_train[:,0].min() - .5, X_train[:,0].max() + .5
y_min, y_max = X_train[:,1].min() - .5, X_train[:,1].max() + .5
import numpy as np
xs = np.arange(x_min, x_max, 0.5)
fig, axes = plt.subplots(1,3)
fig.set_size_inches(10,6)
for i in [0, 1, 2]:
    axes[i].set_aspect('equal')
    axes[i].set_title('Class' + str(i) + ' versus the rest')
    axes[i].set_xlabel('Sepal length')
    axes[i].set_ylabel('Sepal width')
    axes[i].set_xlim(x_min, x_max)
    axes[i].set_ylim(y_min, y_max)
    plt.sca(axes[i])
    plt.scatter(X_train[:,0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=plt.cm.prism)
    ys = (-clf.intercept_[i] - xs * clf.coef_[i, 0]) /clf.coef_[i, 1]
    plt.plot(xs, ys, hold=True)

给一个实例，进行预测（训练集和测试集都要做同样的数据处理工作，如正则化等）：

#预测
print(clf.predict(scaler.transform([[4.7, 3.1]])))

[0]

print(clf.decision_function(scaler.transform([[4.7, 3.1]])))

[[ 36.57038398  -5.03172599 -31.97218356]]

模型构建完毕，但是还需要评定性能：

#在训练集上的性能评估
from sklearn import metrics
y_train_pred = clf.predict(X_train)
print(metrics.accuracy_score(y_train, y_train_pred))

0.776785714286

#在测试集上的性能评估
y_pred = clf.predict(X_test)
print(metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

0.526315789474

算法在训练集上的效果肯定比测试集上要好，所以是一个检测算法性能上限的方法。

F1值的计算是一个结合精确率和召回率的评估指标，值为 2* presion * recall/(precision + recall)

#整体的分析报告
print(metrics.classification_report(y_test, y_pred, target_names=iris.target_names))

                precision    recall  f1-score   support
     setosa       1.00      1.00      1.00         8
 versicolor       0.38      1.00      0.55        11
  virginica       1.00      0.05      0.10        19
avg / total       0.82      0.53      0.42        38

#看混淆矩阵，可以看出到底是哪些判错影响了性能
print(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred))

[[ 8  0  0]
 [ 0 11  0]
 [ 0 18  1]]

常用的交叉验证方法来评估模型：

#采用5折交叉验证的方法对模型进行评估
from sklearn.cross_validation import cross_val_score, KFold
from sklearn.pipeline import Pipeline
clf = Pipeline([
    ('scaler', preprocessing.StandardScaler()),
    ('linear_model', SGDClassifier())
])
cv = KFold(X.shape[0], 5, shuffle=True, random_state=33)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=cv)
print(scores)

[ 0.66666667  0.63333333  0.6         0.83333333  0.86666667]

#计算5折的平均分值，即为模型的性能
from scipy.stats import sem
def mean_score(scores):
    return ("Mean score: {0:.3f} (+/-{1:.3f})").format(np.mean(scores), sem(scores))
print(mean_score(scores))

Mean score: 0.720 (+/-0.054)

英语生词总结

sepal：花萼；

petal：花瓣；

setosa：刺芒野古草；

versicolor：杂色的；

virginica：维尔吉尼卡；

harmonic：和谐的，和声的；

intuitively：直观的，直觉的；

adequately：充分的，足够的，适当的；

instantiation：实例化；

annotated：有注释的，带注释的。

小结

整体来说，第一章用一个简单的线性分类器的例子，走了一遍简要的机器学习的流程，介绍了一些相关概念，能够对机器学习有一个简要的认识。

机器学习的一些分类：

1. 监督学习（分类）
2. 回归（其实也是一种分类，只不过不是离散型的类别，而是连续型的数字）
3. 非监督学习（聚类）

机器学习的一些重要概念：

1. 维数爆炸
2. 过拟合/欠拟合
3. 泛化能力
4. 偏差和方差（其实和上面的过拟合和欠拟合是对应的）
5. 线性分类器高偏差低方差，KNN低偏差高方差，偏差高对应欠拟合，方差高对应过拟合
6. 特征标准化和归一化（数据的处理）
7. 特征工程（特征提取和特征选择）
8. 模型选择（模型的参数设置）

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