文章目錄

• • 1. 數(shù)據(jù)預(yù)覽
  • 2. 數(shù)據(jù)集拆分
  • 3. 二分類
  • 4. 性能評估
  • • 4.1 交叉驗證
    • 4.2 準(zhǔn)確率、召回率
    • 4.3 受試者工作特征（ROC）曲線
  • 5. 多分類
  • 6. 誤差分析
  • • 6.1 檢查混淆矩陣

本文為《機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的讀書筆記。
中文翻譯參考

數(shù)據(jù)集為70000張手寫數(shù)字圖片，MNIST 數(shù)據(jù)集下載

1. 數(shù)據(jù)預(yù)覽

• 導(dǎo)入數(shù)據(jù)

from scipy.io import loadmat data = loadmat('mnist-original.mat') data {'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file Platform: posix, Created on: Sun Mar 30 03:19:02 2014','__version__': '1.0','__globals__': [],'mldata_descr_ordering': array([[array(['label'], dtype='<U5'), array(['data'], dtype='<U4')]],dtype=object),'data': array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],...,[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),'label': array([[0., 0., 0., ..., 9., 9., 9.]])}

• 數(shù)據(jù)是一個字典，它的 keys

data.keys() dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'mldata_descr_ordering', 'data', 'label'])

• label 標(biāo)簽是啥，數(shù)字圖片的數(shù)是多少

y = data['label'].ravel() # y.shape yarray([0., 0., 0., ..., 9., 9., 9.])

• 數(shù)據(jù)是啥，70000行，784列（28*28的圖片）

data['data']array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],...,[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)import pandas as pd X = pd.DataFrame(data['data'].T) X # print(X.shape)

• 選一個數(shù)據(jù)看看

%matplotlib inline import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt some_digit = np.array(X.iloc[36000,]) some_digit_img = some_digit.reshape(28,28) plt.imshow(some_digit_img, interpolation='nearest') # plt.axis('off') plt.show()

看起來像是5，y[36000]，輸出5.0，確實是5

2. 數(shù)據(jù)集拆分

MNIST 數(shù)據(jù)集已經(jīng)事先被分成了一個訓(xùn)練集（前 60000 張圖片）和一個測試集（最后 10000 張圖片）

X_train, x_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:]

數(shù)據(jù)集是順序的（1-9），我們打亂數(shù)據(jù)：

• 避免交叉驗證的某一折里，沒有某個數(shù)字
• 有些算法對訓(xùn)練樣本的順序是敏感的，避免

import numpy as np shuffle_idx = np.random.permutation(60000) X_train, y_train = X_train.iloc[shuffle_idx], y_train[shuffle_idx] X_train

3. 二分類

• 選擇隨機(jī)梯度下降模型、訓(xùn)練一個二分類器，預(yù)測是不是數(shù)字5

y_train_5 = (y_train == 5) y_test_5 = (y_test == 5) from sklearn.linear_model import SGDClassifier sgd_clf = SGDClassifier(random_state=1) sgd_clf.fit(X_train, y_train_5) sgd_clf.predict([some_digit]) array([ True]) # 預(yù)測上面那張圖片是5，答對了

4. 性能評估

4.1 交叉驗證

• 手寫版

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.base import clone# 分層采樣（前一章介紹過），分成3份 skfolds = StratifiedKFold(n_splits=3) for train_index, test_index in skfolds.split(X_train, y_train_5):# 采用上面的模型的clone版本clone_clf = clone(sgd_clf)X_train_folds = X_train.iloc[train_index]y_train_folds = (y_train_5[train_index])X_test_fold = X_train.iloc[test_index]y_test_fold = (y_train_5[test_index])clone_clf.fit(X_train_folds, y_train_folds)y_pred = clone_clf.predict(X_test_fold)n_correct = sum(y_pred == y_test_fold)print(n_correct / len(y_pred))0.9464 0.9472 0.9659

• sklearn 內(nèi)置版

from sklearn.model_selection import cross_val_score cross_val_score(sgd_clf, X_train, y_train_5, cv=3, scoring='accuracy') # array([0.9464, 0.9472, 0.9659])

• 寫一個預(yù)測不是5的分類器，直接返回 全部不是5

from sklearn.base import BaseEstimator class not5(BaseEstimator):def fit(self,X,y=None):passdef predict(self,X):return np.zeros((len(X),1),dtype=bool) # 返回全部不是5 not5_clf = not5() cross_val_score(not5_clf,X_train,y_train_5,cv=3,scoring='accuracy') # array([0.91015, 0.90745, 0.91135])

因為只有 10% 的圖片是數(shù)字 5，總是猜測某張圖片不是 5，也有90%的可能性是對的。

這證明了為什么精度通常來說 不是一個好的性能度量指標(biāo)，特別是當(dāng)你處理有偏差的數(shù)據(jù)集，比方說其中一些類比其他類頻繁得多

4.2 準(zhǔn)確率、召回率

• 精度不是一個好的性能指標(biāo)
• 混淆矩陣（準(zhǔn)確率、召回率）

# 混淆矩陣 from sklearn.model_selection import cross_val_predict y_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf, X_train, y_train_5, cv=3)from sklearn.metrics import confusion_matrix confusion_matrix(y_train_5, y_train_pred)# output array([[52625, 1954],[ 856, 4565]], dtype=int64)

• 準(zhǔn)確率、召回率、F1值(前兩者的平均)

$$F1=\frac{2}{\frac{1}{\text{precision}}+\frac{1}{\text{recall}}}=2?\frac{\text{precison?}?\text{recall}}{\text{precison?}+\text{recall}}=\frac{TP}{TP+\frac{FN+FP}{2}}$$

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score precision_score(y_train_5, y_train_pred) # 0.7002607761926676 recall_score(y_train_5, y_train_pred) # 0.8420955543257701from sklearn.metrics import f1_score f1_score(y_train_5, y_train_pred) # 0.7646566164154103

選擇標(biāo)準(zhǔn)，看需求而定：

• 兒童閱讀，希望過濾不適合的，我們希望高的準(zhǔn)確率，標(biāo)記成適合的，里面真的適合的比例要很高，極大限度保護(hù)兒童
• 視頻警報預(yù)測，則希望高的召回率，是危險的，不能報不危險
• F1值則要求兩者都要比較高

準(zhǔn)確率與召回率的折衷：

• 提高決策閾值，可以提高準(zhǔn)確率，降低召回率
• 降低決策閾值，可以提高召回率，降低準(zhǔn)確率

y_scores = cross_val_predict(sgd_clf,X_train,y_train_5,cv=3,method='decision_function') from sklearn.metrics import precision_recall_curve # help(precision_recall_curve) precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_train_5, y_scores)def plot_precision_recall_vs_threshold(precisions, recalls, thresholds):plt.plot(thresholds, precisions[:-1], "b--", label="Precision")plt.plot(thresholds, recalls[:-1], "g-", label="Recall")plt.xlabel("Threshold")plt.legend(loc="best")plt.ylim([0, 1]) plot_precision_recall_vs_threshold(precisions, recalls, thresholds) plt.show()

直接畫出 準(zhǔn)確率與召回率的關(guān)系

def plot_precision_recall(precisions, recalls):plt.plot(recalls[:-1], precisions[:-1], "b--", label="Recalls VS Precisions")plt.xlabel("Recalls")plt.ylabel("Precisions")plt.legend(loc="best")plt.ylim([0, 1]) plot_precision_recall(precisions, recalls) plt.show()

• 找到準(zhǔn)確率 90%的點，其召回率為 52%

threshold_90_precision = thresholds[np.argmax(precisions >= 0.9)] y_train_pred_90 = (y_scores >= threshold_90_precision) precision_score(y_train_5, y_train_pred_90) # 0.9000318369945877 recall_score(y_train_5, y_train_pred_90) # 0.5214904999077661

4.3 受試者工作特征（ROC）曲線

ROC 曲線是真正例率（true positive rate，召回率）對假正例率（false positive rate, FPR 反例被錯誤分成正例的比率）的曲線

from sklearn.metrics import roc_curve # help(roc_curve) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_train_5, y_scores)def plot_roc_curve(fpr, tpr, label=None):plt.plot(fpr, tpr, linewidth=2, label=label)plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')plt.axis([0, 1, 0, 1])plt.xlabel('False Positive Rate')plt.ylabel('True Positive Rate') plot_roc_curve(fpr, tpr) plt.show()

比較分類器優(yōu)劣的方法是：測量ROC曲線下的面積（AUC），面積越接近1越好

• 完美的分類器的 ROC AUC 等于 1
• 純隨機(jī)分類器的 ROC AUC 等于 0.5

from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score(y_train_5, y_scores) # 0.9603458830084456

• 隨機(jī)森林 模型對比

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier forest_clf = RandomForestClassifier(random_state=42) y_probas_forest = cross_val_predict(forest_clf, X_train, y_train_5, cv=3,method="predict_proba") help(RandomForestClassifier.predict_proba) # Returns # ------- # p : array of shape (n_samples, n_classes), or a list of n_outputs # such arrays if n_outputs > 1. # The class probabilities of the input samples. The order of the # classes corresponds to that in the attribute :term:`classes_`. y_scores_forest = y_probas_forest[:, 1] # score = proba of positive class fpr_forest, tpr_forest, thresholds_forest = roc_curve(y_train_5,y_scores_forest) plt.plot(fpr, tpr, "b:", label="SGD") plot_roc_curve(fpr_forest, tpr_forest, "Random Forest") plt.legend(loc="best") plt.show()

roc_auc_score(y_train_5, y_scores_forest) # 0.9982577037448723

5. 多分類

一些算法（比如，隨機(jī)森林，樸素貝葉斯）可以直接處理多類分類問題
其他一些算法（比如 SVM 或 線性分類器）則是嚴(yán)格的二分類器

但是：可以可以把二分類用于多分類當(dāng)中

上面的數(shù)字預(yù)測：

• 一個方法是：訓(xùn)練10個二分類器（是n嗎？不是n嗎？n=0-9）。一個樣本進(jìn)行10次分類，選出決策分?jǐn)?shù)最高。這叫做“一對所有”（OvA）策略（也被叫做“一對其他”，OneVsRest）

• 另一個策略是對每2個數(shù)字都訓(xùn)練一個二分類器：一個分類器用來處理數(shù)字 0 和數(shù)字 1，一個用來處理數(shù)字 0 和數(shù)字 2，一個用來處理數(shù)字 1 和 2，以此類推。
  這叫做“一對一”（OvO）策略。如果有 N 個類。你需要訓(xùn)練N*(N-1)/2個分類器。選出勝出的分類器

OvO主要優(yōu)點是：每個分類器只需要在訓(xùn)練集的部分?jǐn)?shù)據(jù)上面進(jìn)行訓(xùn)練。這部分?jǐn)?shù)據(jù)是它所需要區(qū)分的那兩個類對應(yīng)的數(shù)據(jù)

對于大部分的二分類器來說，OvA 是更好的選擇

sgd_clf.fit(X_train, y_train) sgd_clf.predict([some_digit]) # array([5.])

• 隨機(jī)梯度下降分類器探測到是多分類，訓(xùn)練了10個分類器，分別作出決策

some_digit_scores = sgd_clf.decision_function([some_digit]) some_digit_scores array([[ -3868.24582957, -27686.91834291, -11576.99227803,-1167.01579458, -21161.58664081, 1445.95448704,-20347.02376541, -11273.60667573, -19012.16864028,-12849.63656789]]) np.argmax(some_digit_scores) # 5 sgd_clf.classes_ # array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]) sgd_clf.classes_[5] # 5.0

label 5 獲得的決策值最大，所以預(yù)測為 5

• 強(qiáng)制 Scikit-Learn 使用 OvO 策略或者 OvA 策略
• 你可以使用OneVsOneClassifier類或者OneVsRestClassifier類。傳遞一個二分類器給它的構(gòu)造函數(shù)

from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier ovo_clf = OneVsOneClassifier(SGDClassifier(random_state=1)) ovo_clf.fit(X_train, y_train) ovo_clf.predict([some_digit]) # array([5.])len(ovo_clf.estimators_) # 45，組合數(shù) C-n-2

對于隨機(jī)森林模型，不必使用上面的策略，它可以進(jìn)行多分類

forest_clf.fit(X_train, y_train) forest_clf.predict([some_digit]) # array([5.]) forest_clf.predict_proba([some_digit]) # array([[0.04, 0. , 0.02, 0.05, 0. , 0.88, 0. , 0. , 0.01, 0. ]]) # label 5 的概率最大

6. 誤差分析

6.1 檢查混淆矩陣

使用cross_val_predict()做出預(yù)測，然后調(diào)用confusion_matrix()函數(shù)

y_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf, X_train, y_train, cv=3) conf_mat = confusion_matrix(y_train, y_train_pred) conf_mat array([[5777, 0, 24, 21, 10, 19, 22, 4, 36, 10],[ 3, 6478, 48, 46, 12, 25, 12, 14, 83, 21],[ 91, 71, 5088, 235, 38, 40, 77, 64, 235, 19],[ 56, 26, 185, 5376, 6, 160, 32, 62, 143, 85],[ 41, 34, 69, 49, 5055, 36, 64, 40, 174, 280],[ 95, 27, 66, 430, 65, 4243, 98, 23, 275, 99],[ 101, 20, 82, 14, 31, 98, 5501, 3, 58, 10],[ 38, 27, 88, 79, 47, 21, 5, 5650, 33, 277],[ 61, 130, 96, 469, 31, 240, 40, 39, 4587, 158],[ 51, 34, 50, 250, 141, 80, 1, 330, 289, 4723]],dtype=int64)

• 用圖像展現(xiàn)混淆矩陣

plt.matshow(conf_mat, cmap=plt.cm.gray)

白色主要在對角線上，意味著被分類正確。
數(shù)字 5 對應(yīng)的格子比其他的要暗。兩種可能：數(shù)據(jù)5比較少，數(shù)據(jù)5預(yù)測不準(zhǔn)確

row_sums = conf_mat.sum(axis=1, keepdims=True) norm_conf_mat = conf_mat/row_sums # 轉(zhuǎn)成概率 np.fill_diagonal(norm_conf_mat, 0) # 對角線的抹去 plt.matshow(norm_conf_mat, cmap=plt.cm.gray) plt.show()

只保留被錯誤分類的數(shù)據(jù)，再查看錯誤分布：

可以看出，數(shù)字被錯誤的預(yù)測成3、8、9的較多

把3和5的預(yù)測情況拿出來分析 def plot_digits(instances, images_per_row=10, **options):size = 28images_per_row = min(len(instances), images_per_row)images = [instance.reshape(size,size) for instance in instances]n_rows = (len(instances) - 1) // images_per_row + 1row_images = []n_empty = n_rows * images_per_row - len(instances)images.append(np.zeros((size, size * n_empty)))for row in range(n_rows):rimages = images[row * images_per_row : (row + 1) * images_per_row]row_images.append(np.concatenate(rimages, axis=1))image = np.concatenate(row_images, axis=0)plt.imshow(image, cmap = plt.cm.binary, **options)plt.axis("off")cl_a, cl_b = 3, 5 X_aa = X_train[(y_train == cl_a) & (y_train_pred == cl_a)] X_ab = X_train[(y_train == cl_a) & (y_train_pred == cl_b)] X_ba = X_train[(y_train == cl_b) & (y_train_pred == cl_a)] X_bb = X_train[(y_train == cl_b) & (y_train_pred == cl_b)] plt.figure(figsize=(8,8)) plt.subplot(221); plot_digits(np.array(X_aa[:25]), images_per_row=5) plt.subplot(222); plot_digits(np.array(X_ab[:25]), images_per_row=5) plt.subplot(223); plot_digits(np.array(X_ba[:25]), images_per_row=5) plt.subplot(224); plot_digits(np.array(X_bb[:25]), images_per_row=5) plt.show()

原因：3 和 5 的不同像素很少，所以模型容易混淆

3 和 5 之間的主要差異是連接頂部的線和底部的線的細(xì)線的位置。
如果你畫一個 3，連接處稍微向左偏移，分類器很可能將它分類成5。反之亦然。換一個說法，這個分類器對于圖片的位移和旋轉(zhuǎn)相當(dāng)敏感。
所以，減輕 3、5 混淆的一個方法是對圖片進(jìn)行預(yù)處理，確保它們都很好地中心化和不過度旋轉(zhuǎn)。這同樣很可能幫助減輕其他類型的錯誤。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的[Hands On ML] 3. 分类（MNIST手写数字预测）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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