python sklearn库是一个丰富的机器学习库，里面包含内容太多，这里对一些工程里常用的操作做个简要的概述，以后还会根据自己用的进行更新。
1、labelencoder
简单来说 labelencoder 是对不连续的数字或者文本进行按序编号，可以用来生成属性/标签
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from sklearn.preprocessing import labelencoderencoder=labelencoder()encoder.fit([1,3,2,6])t=encoder.transform([1,6,6,2])print(t) |
输出： [0 3 3 1]
2、onehotencoder
onehotencoder 用于将表示分类的数据扩维，将[[1]，[2]，[3]，[4]]映射为 0,1,2,3的位置为1（高维的数据自己可以测试）：
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from sklearn.preprocessing import onehotencoderonehot=onehotencoder()#声明一个编码器onehot.fit([[1],[2],[3],[4]])print(onehot.transform([[2],[3],[1],[4]]).toarray()) |
输出：[[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]
正如keras中的keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
3、sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集
一般形式：
train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为：
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x_train,x_test, y_train, y_test =train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.2, train_size=0.8,random_state=0) |
参数解释：
- train_data：所要划分的样本特征集
- train_target：所要划分的样本结果
- test_size：测试样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
-train_size：训练样本的占比，（注：测试占比和训练占比任写一个就行）
- random_state：是随机数的种子。
- 随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。
随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：
- 种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。
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from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_irisiris=load_iris()train=iris.datatarget=iris.target# 避免过拟合，采用交叉验证，验证集占训练集20%，固定随机种子（random_state)train_x,test_x, train_y, test_y = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 0)print(train_y.shape) |
得到的结果数据：train_x : 训练集的数据,train_y：训练集的标签，对应test 为测试集的数据和标签
4、pipeline
本节参考与文章：用 pipeline 将训练集参数重复应用到测试集
pipeline 实现了对全部步骤的流式化封装和管理，可以很方便地使参数集在新数据集上被重复使用。
pipeline 可以用于下面几处：
- 模块化 feature transform，只需写很少的代码就能将新的 feature 更新到训练集中。
- 自动化 grid search，只要预先设定好使用的 model 和参数的候选，就能自动搜索并记录最佳的 model。
- 自动化 ensemble generation，每隔一段时间将现有最好的 k 个 model 拿来做 ensemble。
问题是要对数据集 breast cancer wisconsin 进行分类，
该数据集包含 569 个样本，第一列 id，第二列类别(m=恶性肿瘤，b=良性肿瘤)，
第 3-32 列是实数值的特征。
我们要用 pipeline 对训练集和测试集进行如下操作：
- 先用 standardscaler 对数据集每一列做标准化处理，（是 transformer）
- 再用 pca 将原始的 30 维度特征压缩的 2 维度，（是 transformer）
- 最后再用模型 logisticregression。（是 estimator）
- 调用 pipeline 时，输入由元组构成的列表，每个元组第一个值为变量名，元组第二个元素是 sklearn 中的 transformer
- 或 estimator。
注意中间每一步是 transformer，即它们必须包含 fit 和 transform 方法，或者 fit_transform。
最后一步是一个 estimator，即最后一步模型要有 fit 方法，可以没有 transform 方法。
然后用 pipeline.fit对训练集进行训练，pipe_lr.fit(x_train, y_train)
再直接用 pipeline.score 对测试集进行预测并评分 pipe_lr.score(x_test, y_test)
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import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import labelencoderfrom sklearn.preprocessing import standardscalerfrom sklearn.decomposition import pcafrom sklearn.linear_model import logisticregression from sklearn.pipeline import pipeline#需要联网df = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data', header=none) # breast cancer wisconsin datasetx, y = df.values[:, 2:], df.values[:, 1]encoder = labelencoder()y = encoder.fit_transform(y)x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=.2, random_state=0)pipe_lr = pipeline([('sc', standardscaler()), ('pca', pca(n_components=2)), ('clf', logisticregression(random_state=1)) ])pipe_lr.fit(x_train, y_train)print('test accuracy: %.3f' % pipe_lr.score(x_test, y_test)) |
还可以用来选择特征：
例如用 selectkbest 选择特征，
分类器为 svm，
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anova_filter = selectkbest(f_regression, k=5)clf = svm.svc(kernel='linear')anova_svm = pipeline([('anova', anova_filter), ('svc', clf)]) |
当然也可以应用 k-fold cross validation：
pipeline 的工作方式：
当管道 pipeline 执行 fit 方法时，
首先 standardscaler 执行 fit 和 transform 方法，
然后将转换后的数据输入给 pca，
pca 同样执行 fit 和 transform 方法，
再将数据输入给 logisticregression，进行训练。
5 perdict 直接返回预测值
predict_proba返回每组数据预测值的概率，每行的概率和为1，如训练集/测试集有 下例中的两个类别，测试集有三个，则 predict返回的是一个 3*1的向量，而 predict_proba 返回的是 3*2维的向量，如下结果所示。
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# conding :utf-8from sklearn.linear_model import logisticregressionimport numpy as np x_train = np.array([[1, 2, 3], [1, 3, 4], [2, 1, 2], [4, 5, 6], [3, 5, 3], [1, 7, 2]]) y_train = np.array([3, 3, 3, 2, 2, 2]) x_test = np.array([[2, 2, 2], [3, 2, 6], [1, 7, 4]]) clf = logisticregression()clf.fit(x_train, y_train) # 返回预测标签print(clf.predict(x_test)) # 返回预测属于某标签的概率print(clf.predict_proba(x_test)) |
6 sklearn.metrics中的评估方法
1. sklearn.metrics.roc_curve(true_y. pred_proba_score, pos_labal)
计算roc曲线，roc曲线有三个属性：fpr, tpr,和阈值，因此该函数返回这三个变量,l
2. sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=false):
计算auc值，其中x,y分别为数组形式，根据(xi, yi)在坐标上的点，生成的曲线，然后计算auc值；
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import numpy as npfrom sklearn.metrics import roc_curvefrom sklearn.metrics import aucy = np.array([1,0,2,2])pred = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, pred, pos_label=2)print(tpr)print(fpr)print(thresholds)print(auc(fpr, tpr)) |
3. sklearn.metrics.roc_auc_score(true_y, pred_proba_y)
直接根据真实值（必须是二值）、预测值（可以是0/1, 也可以是proba值）计算出auc值，中间过程的roc计算省略
7 gridsearchcv
gridsearchcv，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。这个时候就是需要动脑筋了。数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优，但是省时间省力，巨大的优势面前，还是试一试吧，后续可以再拿bagging再优化。
回到sklearn里面的gridsearchcv，gridsearchcv用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。
gridsearchcv的sklearn官方网址：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.gridsearchcv.html#sklearn.model_selection.gridsearchcv
classsklearn.model_selection.gridsearchcv(estimator,param_grid, scoring=none, fit_params=none, n_jobs=1, iid=true, refit=true,cv=none, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score='raise',return_train_score=true)
常用参数解读
estimator：所使用的分类器，如estimator=randomforestclassifier(min_samples_split=100,min_samples_leaf=20,max_depth=8,max_features='sqrt',random_state=10), 并且传入除需要确定最佳的参数之外的其他参数。每一个分类器都需要一个scoring参数，或者score方法。
param_grid：值为字典或者列表，即需要最优化的参数的取值，param_grid =param_test1，param_test1 = {'n_estimators':range(10,71,10)}。
scoring :准确度评价标准，默认none,这时需要使用score函数；或者如scoring='roc_auc'，根据所选模型不同，评价准则不同。字符串（函数名），或是可调用对象，需要其函数签名形如：scorer(estimator, x, y)；如果是none，则使用estimator的误差估计函数。
cv :交叉验证参数，默认none，使用三折交叉验证。指定fold数量，默认为3，也可以是yield训练/测试数据的生成器。
refit :默认为true,程序将会以交叉验证训练集得到的最佳参数，重新对所有可用的训练集与开发集进行，作为最终用于性能评估的最佳模型参数。即在搜索参数结束后，用最佳参数结果再次fit一遍全部数据集。
iid:默认true,为true时，默认为各个样本fold概率分布一致，误差估计为所有样本之和，而非各个fold的平均。
verbose：日志冗长度，int：冗长度，0：不输出训练过程，1：偶尔输出，>1：对每个子模型都输出。
n_jobs: 并行数，int：个数,-1：跟cpu核数一致, 1:默认值。
pre_dispatch：指定总共分发的并行任务数。当n_jobs大于1时，数据将在每个运行点进行复制，这可能导致oom，而设置pre_dispatch参数，则可以预先划分总共的job数量，使数据最多被复制pre_dispatch次
进行预测的常用方法和属性
grid.fit()：运行网格搜索
grid_scores_：给出不同参数情况下的评价结果
best_params_：描述了已取得最佳结果的参数的组合
best_score_：成员提供优化过程期间观察到的最好的评分
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model=lasso()alpha_can=np.logspace(-3,2,10)np.set_printoptions(suppress=true)#设置打印选项print("alpha_can=",alpha_can)#cv :交叉验证参数，默认none 这里为5折交叉# param_grid：值为字典或者列表，即需要最优化的参数的取值lasso_model=gridsearchcv(model,param_grid={'alpha':alpha_can},cv=5)#得到最好的参数lasso_model.fit(x_train,y_train)print('超参数：\n',lasso_model.best_params_)print("估计器\n",lasso_model.best_estimator_) |
如果有transform,使用pipeline简化系统搭建流程，将transform与分类器串联起来（pipelineof transforms with a final estimator）
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pipeline= pipeline([("features", combined_features), ("svm", svm)]) param_grid= dict(features__pca__n_components=[1, 2, 3], features__univ_select__k=[1,2], svm__c=[0.1, 1, 10]) grid_search= gridsearchcv(pipeline, param_grid=param_grid, verbose=10) grid_search.fit(x,y) print(grid_search.best_estimator_) |
8 standardscaler
作用：去均值和方差归一化。且是针对每一个特征维度来做的，而不是针对样本。
【注意：】
并不是所有的标准化都能给estimator带来好处。
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# coding=utf-8# 统计训练集的 mean 和 std 信息from sklearn.preprocessing import standardscalerimport numpy as np def test_algorithm(): np.random.seed(123) print('use standardscaler') # 注：shape of data: [n_samples, n_features] data = np.random.randn(3, 4) scaler = standardscaler() scaler.fit(data) trans_data = scaler.transform(data) print('original data: ') print(data) print('transformed data: ') print(trans_data) print('scaler info: scaler.mean_: {}, scaler.var_: {}'.format(scaler.mean_, scaler.var_)) print('\n') print('use numpy by self') mean = np.mean(data, axis=0) std = np.std(data, axis=0) var = std * std print('mean: {}, std: {}, var: {}'.format(mean, std, var)) # numpy 的广播功能 another_trans_data = data - mean # 注：是除以标准差 another_trans_data = another_trans_data / std print('another_trans_data: ') print(another_trans_data) if __name__ == '__main__': test_algorithm() |
运行结果：
9 polynomialfeatures
使用sklearn.preprocessing.polynomialfeatures来进行特征的构造。
它是使用多项式的方法来进行的，如果有a，b两个特征，那么它的2次多项式为（1,a,b,a^2,ab, b^2）。
polynomialfeatures有三个参数
degree：控制多项式的度
interaction_only： 默认为false，如果指定为true，那么就不会有特征自己和自己结合的项，上面的二次项中没有a^2和b^2。
include_bias：默认为true。如果为true的话，那么就会有上面的 1那一项。
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import pandas as pdfrom sklearn.neighbors import kneighborsclassifierfrom sklearn.model_selection import gridsearchcvfrom sklearn.pipeline import pipeline path = r"activity_recognizer\1.csv"# 数据在https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/activity+recognition+from+single+chest-mounted+accelerometerdf = pd.read_csv(path, header=none)df.columns = ['index', 'x', 'y', 'z', 'activity'] knn = kneighborsclassifier()knn_params = {'n_neighbors': [3, 4, 5, 6]}x = df[['x', 'y', 'z']]y = df['activity'] from sklearn.preprocessing import polynomialfeatures poly = polynomialfeatures(degree=2, include_bias=false, interaction_only=false)x_ploly = poly.fit_transform(x)x_ploly_df = pd.dataframe(x_ploly, columns=poly.get_feature_names())print(x_ploly_df.head()) |
运行结果：
x0 x1 x2 x0^2 x0 x1 x0 x2 x1^2 \
0 1502.0 2215.0 2153.0 2256004.0 3326930.0 3233806.0 4906225.0
1 1667.0 2072.0 2047.0 2778889.0 3454024.0 3412349.0 4293184.0
2 1611.0 1957.0 1906.0 2595321.0 3152727.0 3070566.0 3829849.0
3 1601.0 1939.0 1831.0 2563201.0 3104339.0 2931431.0 3759721.0
4 1643.0 1965.0 1879.0 2699449.0 3228495.0 3087197.0 3861225.0
x1 x2 x2^2
0 4768895.0 4635409.0
1 4241384.0 4190209.0
2 3730042.0 3632836.0
3 3550309.0 3352561.0
4 3692235.0 3530641.0
4、10+款机器学习算法对比
sklearn api：http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.ensemble
4.1 生成数据
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import numpy as npnp.random.seed(10)%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.linear_model import logisticregressionfrom sklearn.ensemble import (randomtreesembedding, randomforestclassifier, gradientboostingclassifier)from sklearn.preprocessing import onehotencoderfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import roc_curve,accuracy_score,recall_scorefrom sklearn.pipeline import make_pipelinefrom sklearn.calibration import calibration_curveimport copyprint(__doc__)from matplotlib.colors import listedcolormapfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import standardscalerfrom sklearn.datasets import make_moons, make_circles, make_classificationfrom sklearn.neural_network import mlpclassifierfrom sklearn.neighbors import kneighborsclassifierfrom sklearn.svm import svcfrom sklearn.gaussian_process import gaussianprocessclassifierfrom sklearn.gaussian_process.kernels import rbffrom sklearn.tree import decisiontreeclassifierfrom sklearn.ensemble import randomforestclassifier, adaboostclassifierfrom sklearn.naive_bayes import gaussiannbfrom sklearn.discriminant_analysis import quadraticdiscriminantanalysis # 数据x, y = make_classification(n_samples=100000)x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2,random_state = 4000) # 对半分x_train, x_train_lr, y_train, y_train_lr = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2,random_state = 4000)print(x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape) def ylabel(y_pred): y_pred_f = copy.copy(y_pred) y_pred_f[y_pred_f>=0.5] = 1 y_pred_f[y_pred_f<0.5] = 0 return y_pred_f def acc_recall(y_test, y_pred_rf): return {'accuracy': accuracy_score(y_test, ylabel(y_pred_rf)), \ 'recall': recall_score(y_test, ylabel(y_pred_rf))} |
4.2 八款主流机器学习模型
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h = .02 # step size in the meshnames = ["nearest neighbors", "linear svm", "rbf svm", "decision tree", "neural net", "adaboost", "naive bayes", "qda"]# 去掉"gaussian process"，太耗时，是其他的300倍以上 classifiers = [ kneighborsclassifier(3), svc(kernel="linear", c=0.025), svc(gamma=2, c=1), #gaussianprocessclassifier(1.0 * rbf(1.0)), decisiontreeclassifier(max_depth=5), #randomforestclassifier(max_depth=5, n_estimators=10, max_features=1), mlpclassifier(alpha=1), adaboostclassifier(), gaussiannb(), quadraticdiscriminantanalysis()] predicteight = {}for name, clf in zip(names, classifiers): predicteight[name] = {} predicteight[name]['prob_pos'],predicteight[name]['fpr_tpr'],predicteight[name]['acc_recall'] = [],[],[] predicteight[name]['importance'] = [] print('\n --- start model : %s ----\n'%name) %time clf.fit(x_train, y_train) # 一些计算决策边界的模型 计算decision_function if hasattr(clf, "decision_function"): %time prob_pos = clf.decision_function(x_test) # # the confidence score for a sample is the signed distance of that sample to the hyperplane. else: %time prob_pos= clf.predict_proba(x_test)[:, 1] prob_pos = (prob_pos - prob_pos.min()) / (prob_pos.max() - prob_pos.min()) # 需要归一化 predicteight[name]['prob_pos'] = prob_pos # 计算roc、acc、recall predicteight[name]['fpr_tpr'] = roc_curve(y_test, prob_pos)[:2] predicteight[name]['acc_recall'] = acc_recall(y_test, prob_pos) # 计算准确率与召回 # 提取信息 if hasattr(clf, "coef_"): predicteight[name]['importance'] = clf.coef_ elif hasattr(clf, "feature_importances_"): predicteight[name]['importance'] = clf.feature_importances_ elif hasattr(clf, "sigma_"): predicteight[name]['importance'] = clf.sigma_ # variance of each feature per class 在朴素贝叶斯之中体现 |
结果输出类似：
automatically created module for ipython interactive environment
--- start model : nearest neighbors ----
cpu times: user 103 ms, sys: 0 ns, total: 103 ms
wall time: 103 ms
cpu times: user 2min 8s, sys: 3.43 ms, total: 2min 8s
wall time: 2min 9s
--- start model : linear svm ----
cpu times: user 25.4 s, sys: 149 ms, total: 25.6 s
wall time: 25.6 s
cpu times: user 3.47 s, sys: 1.23 ms, total: 3.47 s
wall time: 3.47 s
4.3 树模型 - 随机森林
案例地址：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_feature_transformation.html#sphx-glr-auto-examples-ensemble-plot-feature-transformation-py
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'''model 0 : lmlogistic'''print('lm 开始计算...')lm = logisticregression()%time lm.fit(x_train, y_train)y_pred_lm = lm.predict_proba(x_test)[:, 1]fpr_lm, tpr_lm, _ = roc_curve(y_test, y_pred_lm)lm_ar = acc_recall(y_test, y_pred_lm) # 计算准确率与召回 '''model 1 : rt + lm无监督变换 + lg'''# unsupervised transformation based on totally random treesprint('随机森林编码+lm 开始计算...') rt = randomtreesembedding(max_depth=3, n_estimators=n_estimator, random_state=0)# 数据集的无监督变换到高维稀疏表示。 rt_lm = logisticregression()pipeline = make_pipeline(rt, rt_lm)%time pipeline.fit(x_train, y_train)y_pred_rt = pipeline.predict_proba(x_test)[:, 1]fpr_rt_lm, tpr_rt_lm, _ = roc_curve(y_test, y_pred_rt)rt_lm_ar = acc_recall(y_test, y_pred_rt) # 计算准确率与召回 '''model 2 : rf / rf+lm'''print('\n 随机森林系列 开始计算... ') # supervised transformation based on random forestsrf = randomforestclassifier(max_depth=3, n_estimators=n_estimator)rf_enc = onehotencoder()rf_lm = logisticregression()rf.fit(x_train, y_train)rf_enc.fit(rf.apply(x_train)) # rf.apply(x_train)-(1310, 100) x_train-(1310, 20)# 用100棵树的信息作为x，载入做lm模型%time rf_lm.fit(rf_enc.transform(rf.apply(x_train_lr)), y_train_lr) y_pred_rf_lm = rf_lm.predict_proba(rf_enc.transform(rf.apply(x_test)))[:, 1]fpr_rf_lm, tpr_rf_lm, _ = roc_curve(y_test, y_pred_rf_lm)rf_lm_ar = acc_recall(y_test, y_pred_rf_lm) # 计算准确率与召回 '''model 2 : grd / grd + lm'''print('\n 梯度提升树系列 开始计算... ') grd = gradientboostingclassifier(n_estimators=n_estimator)grd_enc = onehotencoder()grd_lm = logisticregression()grd.fit(x_train, y_train)grd_enc.fit(grd.apply(x_train)[:, :, 0])%time grd_lm.fit(grd_enc.transform(grd.apply(x_train_lr)[:, :, 0]), y_train_lr) y_pred_grd_lm = grd_lm.predict_proba( grd_enc.transform(grd.apply(x_test)[:, :, 0]))[:, 1]fpr_grd_lm, tpr_grd_lm, _ = roc_curve(y_test, y_pred_grd_lm)grd_lm_ar = acc_recall(y_test, y_pred_grd_lm) # 计算准确率与召回 # the gradient boosted model by itselfy_pred_grd = grd.predict_proba(x_test)[:, 1]fpr_grd, tpr_grd, _ = roc_curve(y_test, y_pred_grd)grd_ar = acc_recall(y_test, y_pred_grd) # 计算准确率与召回 # the random forest model by itselfy_pred_rf = rf.predict_proba(x_test)[:, 1]fpr_rf, tpr_rf, _ = roc_curve(y_test, y_pred_rf)rf_ar = acc_recall(y_test, y_pred_rf) # 计算准确率与召回 |
输出结果为：
lm 开始计算...
随机森林编码+lm 开始计算...
cpu times: user 591 ms, sys: 85.5 ms, total: 677 ms
wall time: 574 ms
随机森林系列 开始计算...
cpu times: user 76 ms, sys: 0 ns, total: 76 ms
wall time: 76 ms
梯度提升树系列 开始计算...
cpu times: user 60.6 ms, sys: 0 ns, total: 60.6 ms
wall time: 60.6 ms
4.4 一些结果展示：每个模型的准确率与召回率
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# 8款常规模型for x,y in predicteight.items(): print('\n ----- the model : %s , -----\n '%(x) ) print(predicteight[x]['acc_recall']) # 树模型names = ['lm','lm + rt','lm + rf','gbt + lm','gbt','rf']ar_list = [lm_ar,rt_lm_ar,rf_lm_ar,grd_lm_ar,grd_ar,rf_ar]for x,y in zip(names,ar_list): print('\n --- %s 准确率与召回为: ---- \n '%x,y) |
结果输出：
----- the model : linear svm , -----
{'recall': 0.84561049445005043, 'accuracy': 0.89100000000000001}
---- the model : decision tree , -----
{'recall': 0.90918264379414737, 'accuracy': 0.89949999999999997}
----- the model : adaboost , -----
{'recall': 0.028254288597376387, 'accuracy': 0.51800000000000002}
----- the model : neural net , -----
{'recall': 0.91523713420787078, 'accuracy': 0.90249999999999997}
----- the model : naive bayes , -----
{'recall': 0.91523713420787078, 'accuracy': 0.89300000000000002}
4.5 结果展示：校准曲线
calibration curves may also be referred to as reliability diagrams.
可靠性检验的方式。
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# ############################################################################## plot calibration plotsnames = ["nearest neighbors", "linear svm", "rbf svm", "decision tree", "neural net", "adaboost", "naive bayes", "qda"] plt.figure(figsize=(15, 15))ax1 = plt.subplot2grid((3, 1), (0, 0), rowspan=2)ax2 = plt.subplot2grid((3, 1), (2, 0)) ax1.plot([0, 1], [0, 1], "k:", label="perfectly calibrated")for prob_pos, name in [[predicteight[n]['prob_pos'],n] for n in names] + [(y_pred_lm,'lm'), (y_pred_rt,'rt + lm'), (y_pred_rf_lm,'rf + lm'), (y_pred_grd_lm,'gbt + lm'), (y_pred_grd,'gbt'), (y_pred_rf,'rf')]: prob_pos = (prob_pos - prob_pos.min()) / (prob_pos.max() - prob_pos.min()) fraction_of_positives, mean_predicted_value = calibration_curve(y_test, prob_pos, n_bins=10) ax1.plot(mean_predicted_value, fraction_of_positives, "s-", label="%s" % (name, )) ax2.hist(prob_pos, range=(0, 1), bins=10, label=name, histtype="step", lw=2) ax1.set_ylabel("fraction of positives")ax1.set_ylim([-0.05, 1.05])ax1.legend(loc="lower right")ax1.set_title('calibration plots (reliability curve)') ax2.set_xlabel("mean predicted value")ax2.set_ylabel("count")ax2.legend(loc="upper center", ncol=2) plt.tight_layout()plt.show() |
第一张图
fraction_of_positives,每个概率片段,正数的比例= 正数/总数
mean predicted value,每个概率片段,正数的平均值
第二张图
每个概率分数段的个数
结果展示为：
4.6 模型的结果展示：重要性输出
大家都知道一些树模型可以输出重要性，回归模型可以输出系数，带有决策平面的（譬如svm）可以计算点到决策边界的距离。
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# 重要性print('\n -------- radomfree importances ------------\n')print(rf.feature_importances_)print('\n -------- gradientboosting importances ------------\n')print(grd.feature_importances_)print('\n -------- logistic coefficient ------------\n')lm.coef_ # 其他几款模型的特征选择[[predicteight[n]['importance'],n] for n in names if predicteight[n]['importance'] != [] ] |
在本次10+机器学习案例之中，可以看到，可以输出重要性的模型有：
随机森林rf.feature_importances_
gbtgrd.feature_importances_
decision tree decision.feature_importances_
adaboost adaboost.feature_importances_
可以计算系数的有：线性模型，lm.coef_ 、 svm svm.coef_
naive bayes得到的是：naivebayes.sigma_
解释为：variance of each feature per class
4.7 roc值的计算与plot
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plt.figure(1)plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')plt.plot(fpr_lm, tpr_lm, label='lr')plt.plot(fpr_rt_lm, tpr_rt_lm, label='rt + lr')plt.plot(fpr_rf, tpr_rf, label='rf')plt.plot(fpr_rf_lm, tpr_rf_lm, label='rf + lr')plt.plot(fpr_grd, tpr_grd, label='gbt')plt.plot(fpr_grd_lm, tpr_grd_lm, label='gbt + lr')# 8 款模型for (fpr,tpr),name in [[predicteight[n]['fpr_tpr'],n] for n in names] : plt.plot(fpr, tpr, label=name) plt.xlabel('false positive rate')plt.ylabel('true positive rate')plt.title('roc curve')plt.legend(loc='best')plt.show() plt.figure(2)plt.xlim(0, 0.2)plt.ylim(0.4, 1) # ylim改变 # mattplt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')plt.plot(fpr_lm, tpr_lm, label='lr')plt.plot(fpr_rt_lm, tpr_rt_lm, label='rt + lr')plt.plot(fpr_rf, tpr_rf, label='rf')plt.plot(fpr_rf_lm, tpr_rf_lm, label='rf + lr')plt.plot(fpr_grd, tpr_grd, label='gbt')plt.plot(fpr_grd_lm, tpr_grd_lm, label='gbt + lr')for (fpr,tpr),name in [[predicteight[n]['fpr_tpr'],n] for n in names] : plt.plot(fpr, tpr, label=name)plt.xlabel('false positive rate')plt.ylabel('true positive rate')plt.title('roc curve (zoomed in at top left)')plt.legend(loc='best')plt.show() |
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