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机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第二章笔记

由 只愿长相守 提交于 2019-12-22 01:25:14

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow—第二章笔记

一、学习目标

以加州住房价格的数据集作为数据源，来进行构建一个完整的机器学习的项目。

二、完整的处理流程

2.1、目标问题

拿到数据集，搭建机器学习的项目，我们肯定是希望从这个数据中分析出什么结果。所以我们的目标就是：根据数据集，对一个区域的房价中位数进行预测。你肯定知道这是一个典型的监督式学习任务（因为已经给出了标记的训练示例），而且也是一个典型的回归任务（因
为你要对某个值进行预测）。更具体地说，这是一个多变量回归问题，因为系统要使用多个特征进行预测（使用到区域的人口、收入中位数等）。

2.2、性能指标

你辛苦构建完模型后，肯定要选择一个指标来测试下你的模型到底表现如何吧。回归问题的典型性能衡量指标是均方根误差（RMSE）。

公式1-1：均方根误差（RMSE）

(∑i=1m(h(xi)−yi)2)m\sqrt{\frac{(\sum_{i=1}^m(h(x^i) - y^i)^2)}{m}}

解释下其中的符号：

  • m是你在测量RMSE时，所使用的数据集中实例的数量(例如，如果你在评估RMSE时使用的验证集里包含2000个区域，则m=2000)

  • xix^i 是数据集中，第i个实例的所有特征值的向量（标签特征除外),yiy^i是标签（也就是我们期待该实例的输出值）(例如，如果数据集的第一个区域位于经度-118.29°，纬度33.91°，居民数量为1416，平均收入为38372美元，房价中位数为156400美元（暂且忽略其他特征），那么:)

  • x1x^1 = $
    \begin{pmatrix}
    -118.29\
    33.91\
    1416\
    38372\
    \end{pmatrix}
    $

  • yiy^i = 156400

  • h是系统的预测函数，也称为一个假设

即便RMSE通常是回归任务的首选性能衡量指标，但在某些情况下，其他函数可能会更适合。例如，当有很多离群区域时，你可以考虑使用平均绝对误差（也称为平均绝对偏差，参见公式1-2）

公式1-2:平均绝对误差(MAE)

∑i=1m∣h(xi)−yi∣m\frac{\sum_{i=1}^m \vert h(x^i)-y^i \vert}{m}

均方根误差和平均绝对误差两种方法都是测量两个向量之间的距离：预测向量和目标值向量。距离或者范数的测度可能有多种。

2.3、数据分析

2.3.1、获取数据

此处假设我们已经下载好数据集(CSV格式)到本地项目文件夹中了，那么直接用Pandas加载即可。

2.3.2、分析数据

原书中进行了很详细的分析，此处只做个终结，同学们可以仔细阅读原书的思路。

  • 数据每一行代表一个区，共有10列，也就是有10个属性：longitude，latitude，housing_median_age，total_rooms，total_bed rooms，population，households，median_income，median_house_value以及ocean_proximity。

  • 数据集中包含20640个实例，注意，total_bed这个属性只有20433个非空值，这意味着有207个区域缺失这个特征。我们后面需要考虑到这一点

  • 所有属性的字段都是数字，除了ocean_proximity。它的类型是object，因此它可以是任何类型的Python对象，不过你是从CSV文件中加载了该数据，所以它必然是文本属性。通过查看前五行，你可能会注意到，该列中的值是重复的，这意味着它有可能是一个分类属性。

2.3.3、创建测试集

数据窥探偏误（data snooping bias）：

在这个阶段主动搁置部分数据听起来可能有点奇怪。毕竟，你才只是简单浏览了一下数据而已，在决定用什么算法之前，当然还需要了解更多的知识，对吧？没错，但是大脑是个非常神奇的模式检测系统，也就是说它很容易过度匹配：如果是你本人来浏览测试集数据，你很可能会跌入某个看似有趣的数据模式，进而选择某个特殊的机器学习模型。然后当你再使用测试集对泛化误差率进行估算时，估计结果将会过于乐观，该系统启动后的表现将不如预期那般优秀。------引自原书

Scikit-Learn提供了一些函数，可以通过多种方式将数据集分成多个子集。最简单的函数是train_test_split。

原书的思路是根据收入类别来进行分层抽样，可以仔细阅读原书的分析步骤。

2.3.4、寻找相关性

可以使用corr()方法轻松计算出每对属性之间的标准相关系数（也称为皮尔逊相关系数）,最终发现最有潜力能够预测房价中位数的属性是收入中位数。

三、数据准备

3.1、数据清理

大部分的机器学习算法无法在缺失的特征上工作，所以我们要创建一些函数来辅助它。前面我们已经注意到total_bedrooms属性有部分值缺失，所以我们要解决它。有以下三种选择：

  • 放弃这些相应的地区

  • 放弃这个属性

  • 将缺失的值设置为某个值（0、平均数或者中位数等都可以）

**Scikit-Learn提供了一个非常容易上手的教程来处理缺失值：imputer。**使用方法如下，首先，你需要创建一个imputer实例，指定你要用属性的中位数值替换该属性的缺失值：

from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(strategy="median")

3.2、处理文本和分类属性

分类属性ocean_proximity，因为它是一个文本属性，我们无法计算它的中位数值。大部分的机器学习算法都更易于跟数字打交道，所以我们先将这些文本标签转化为数字。

Scikit-Learn为这类任务提供了一个转换器LabelEncoder。但是这样会有一个问题，比如：假如有三种颜色特征：红、黄、蓝。 在利用机器学习的算法时一般需要进行向量化或者数字化。那么你可能想令 红=1，黄=2，蓝=3. 那么这样其实实现了标签编码，即给不同类别以标签。然而这意味着机器可能会学习到“红<黄<蓝”，但这并不是我们的让机器学习的本意，只是想让机器区分它们，并无大小比较之意。所以这时标签编码是不够的，需要进一步转换。因为有三种颜色状态，所以就有3个比特。即红色：1 0 0 ，黄色: 0 1 0，蓝色：0 0 1 。如此一来每两个向量之间的距离都是根号2，在向量空间距离都相等，所以这样不会出现偏序性，基本不会影响基于向量空间度量算法的效果。

Scikit-Learn提供了一个OneHotEncoder编码器，可以将整数分类值转换为独热向量。我们用它来将类别编码为独热向量。

使用LabelBinarizer类可以一次性完成两个转换（从文本类别转化为整数类别，再从整数类别转换为独热向量）

处理思路如下：

在这里插入图片描述

3.3、特征缩放

最重要也最需要应用到数据上的转换器，就是特征缩放。如果输入的数值属性具有非常大的比例差异，往往导致机器学习算法的性能表现不佳，当然也有极少数特例。案例中的房屋数据就是这样：房间总数的范围从6到39320，而收入中位数的范围是0到15。注意，目标值通常不需要缩放。

最小-最大缩放（又叫作归一化）很简单：将值重新缩放使其最终范围归于0到1之间。实现方法是将值减去最小值并除以最大值和最小值的差。对此，Scikit-Learn提供了一个名为MinMaxScaler的转换器。如果出于某种原因，你希望范围不是0～1，你可以通过调整超参数feature_range进行更改。

3.4、转换流水线

许多数据转换的步骤需要以正确的顺序来执行。而Scikit-Learn正好提供了Pipeline来支持这样的转换。

下面是一个数值属性的流水线例子：

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
num_pipeline = Pipeline([
('imputer', Imputer(strategy="median")),
('attribs_adder', CombinedAttributesAdder()),
('std_scaler', StandardScaler()),
])
housing_num_tr = num_pipeline.fit_transform(housing_num)

Pipeline构造函数会通过一系列名称/估算器的配对来定义步骤的序列。除了最后一个是估算器之外，前面都必须是转换器（也就是说，必须有fit_transform（）方法）。

当调用流水线的fit（）方法时，会在所有转换器上按照顺序依次调用fit_transform（），将一个调用的输出作为参数传递给下一个调用方法，直到传递到最终的估算器，则只会调用fit（）方法。流水线的方法与最终的估算器的方法相同。在本例中，最后一个估算器是StandardScaler，这是个转换器，因此Pipeline有transform（）方法可以按顺序将所有的转换应用到数据中（如果不希望先调用fit（）再调用transform（），也可以直接调用fit_transform（）方法）。

四、选择和训练模型

现在，我们已经完成了前面的所有步骤，现在是时候来进行模型的训练了。

4.1、线性回归模型

训练一个线性回归模型：

lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(housing_prepared, housing_labels)

使用Scikit-Learn的mean_squared_error函数来测量整个训练集上回归模型的RMSE得出数据为：68628.413493824875

这显然不是一个好看的成绩：大多数地区的median_housing_values分布在120000到265000美元之间，所以典型的预测误差达到68628美元只能算是差强人意。这就是一个典型的模型对训练数据拟合不足的案例。

这种情况发生时，通常意味着这些特征可能无法提供足够的信息来做出更好的预测，或者是模型本身不够强大。

来训练一个DecisionTreeRegressor(决策树)。这是一个非常强大的模型，它能够从数据中找到复杂的非线性关系

tree_reg = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
tree_reg.fit(housing_prepared, housing_labels)
housing_predictions = tree_reg.predict(housing_prepared)
tree_mse = mean_squared_error(housing_labels, housing_predictions)
tree_rmse = np.sqrt(tree_mse)
print(tree_rmse)

发现输出为0.0，难道我们训练出了一个完美的模型，先别急，我们要验证下。

4.2、使用交叉验证来更好地进行评估

使用Scikit-Learn的交叉验证功能。以下是执行K-折（K-fold）交叉验证的代码：它将训练集随机分割成10个不同的子集，每个子集称为一个折叠（fold），然后对决策树模型进行10
次训练和评估——每次挑选1个折叠进行评估，使用另外的9个折叠进行训练。产出的结果是一个包含10次评估分数的数组。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(tree_reg, housing_prepared, housing_labels,scoring="neg_mean_squared_error", cv=10)
tree_rmse_scores = np.sqrt(-scores)
display_scores(tree_rmse_scores)

顺便与线性回归模型进行对比：

lin_reg = LinearRegression()
# lin_reg.fit(housing_prepared, housing_labels)
lin_scores = cross_val_score(lin_reg, housing_prepared, housing_labels,scoring="neg_mean_squared_error", cv=10)
lin_rmse_scores = np.sqrt(-lin_scores)
display_scores(lin_rmse_scores)

最终发现决策树模型确实是严重过度拟合了，以至于表现得比线性回归模型还要糟糕。

试试最后一个模型：RandomForestRegressor。：

forest_reg = RandomForestRegressor(random_state=42)
forest_reg.fit(housing_prepared, housing_labels)
housing_predictions = forest_reg.predict(housing_prepared)
forest_mse = mean_squared_error(housing_labels, housing_predictions)
forest_rmse = np.sqrt(forest_mse)
print(forest_rmse)

五、微调模型

5.1、网格搜索

用Scikit-Learn的GridSearchCV来替你进行探索。你所要做的只是告诉它你要进行实验的超参数是什么，以及需要尝试的值，它将会使用交叉验证来评估超参数值的所有可能的组合。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = [
    # try 12 (3×4) combinations of hyperparameters
    {'n_estimators': [3, 10, 30], 'max_features': [2, 4, 6, 8]},
    # then try 6 (2×3) combinations with bootstrap set as False
    {'bootstrap': [False], 'n_estimators': [3, 10], 'max_features': [2, 3, 4]},
  ]

forest_reg = RandomForestRegressor(random_state=42)
# train across 5 folds, that's a total of (12+6)*5=90 rounds of training 
grid_search = GridSearchCV(forest_reg, param_grid, cv=5,scoring='neg_mean_squared_error')
grid_search.fit(housing_prepared, housing_labels)

5.2、通过测试集评估系统

经过各种尝试后，现在是时候用测试集来评估最终模型的时候了。

final_model = grid_search.best_estimator_
X_test = strat_test_set.drop("median_house_value", axis=1)
y_test = strat_test_set["median_house_value"].copy()
X_test_prepared = full_pipeline.transform(X_test)
final_predictions = final_model.predict(X_test_prepared)
final_mse = mean_squared_error(y_test, final_predictions)
final_rmse = np.sqrt(final_mse)

至此我们完成了整个构建的流程。

  • 参考资料 <<机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow>>
  • 源码地址：https://github.com/LinZiYU1996/My_MachineLearning/tree/master/Base_On_Scikit-Learn_TensorFlow/Chapter_2/Demo_2
标签
机器学习
scikit-learn
python机器学习
rms
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