这期内容当中小编将会给大家带来有关python中怎么实现抽样分类方法，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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在实践之前你并不知道哪种算法对你的的数据效果最好。 你需要尝试用不同的算法去实践， 然后知道下一步的方向。 这就是我说的算法抽查。
两种线性算法
逻辑回归
线性判别分析 非线性机器学习算法
K近邻算法
朴素贝叶斯。
分类和回归树 - CART 是决策树的一种
支持向量机
有个问题， 什么叫线性， 什么叫非线性？
其实一般的书里面， 并不是这么分类的。 这里可能为了突出线性的重要性。 算法分为线性和非线性。 线性呢， 比如逻辑回归， LDA。
名字里是回归， 其实是一种分类方法。
逻辑回归是一般的线性回归加了一个sigmoid函数， 于是取值从整个实数域到了-1 到 +1， 于是二分类就很容易理解了， 大于零一种， 小于零一种。
逻辑回归要求
假设高斯分布
数字的输入变量
二分类问题：
如果有时间， 应该把重要的机器学习方法再回顾一遍。 主要思想， 实例。 后面可以搞个单独的系列
# Logistic Regression Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv' names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(filename, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_folds = 10 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression() results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) # 0.76951469583
LDA 是一种统计技术对于二分类和多分类问题。
它也假设参数是高斯分布
# LDA Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv' names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(filename, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_folds = 10 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LinearDiscriminantAnalysis() results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) # 0.773462064252
可以看到其实scikit learn 给我们做了很多的封装， 调用过程都是一样的， 没有难度。 最简单的就可以调用然后看效果。
k比邻 是一种基于距离的度量。 找到k个最近的样本对一个新的样本， 然后取得平均值作为预测值。 这里k 的取得就可能有不同的效果。
如下
# KNN Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv' names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(filename, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_folds = 10 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsClassifier() results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) # 0.726555023923
首先 1） 没有说明k 是多少， 应该有一个默认值， 找api应该可以看到。 2） k比邻应该是很耗时的， 但是今天的实践没有反应， 原因应该是样本过少。
朴素贝叶斯是基于贝叶斯理论的一种算法。 它有一个重要的假设， 就是每个变量是独立分布的， 就是没有关联。 朴素贝叶斯计算每种参数的可能性以及每个类别的条件概率， 然后来估计新的数据并综合计算。 这样得到了新样本的估计。
假设也是高斯分布， 就可以用高斯分布的密度函数
突然想到， 在实践中， 是可以PCA 来得到彼此正交的参数， 然后来用朴素贝叶斯是否效果更好？？
# Gaussian Naive Bayes Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.naive_bayes import GaussianNB filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv' names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(filename, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = GaussianNB() results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) # 0.75517771702
决策树有几种， 比如 CART， C4.5 决策树呢基本的想法是遍历所有特征， 对第一个特征做分类， 然后在每个分支根据第二个分类， 继续。 知道所有的样本分类相同， 或者特征用完了。
这里有个问题， 如何选择第一个分类，有gini法， 最大熵等几种办法，选择合适的特征顺序， 构建的决策树效率更高。
它的缺点， 然后对于离异点会非常敏感， 这个要小心。
当然， 后期的随机森林， 以及boosting 等做法很多基于决策树来做， 而且起到了很好的分类效果， 这是后话。
# CART Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv' names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(filename, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = DecisionTreeClassifier() results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) # 0.697795625427
支撑向量机， 我感觉这是基本机器学习算法中最复杂的一个。
它的主要思想呢， 就是找到一个切平面可以来区分不同的类别。 - 其实就是二分类。
那么问题来了， 如果平面不能分开呢， 可以引申到多个维度
还有维度如果过高呢， 这里就是核函数的用武之地了。 它可以来解决维度过高的问题， 过高的维度， 甚至无限维对计算是不利的。
在上面这个思想下， SVM 是为了找到距离两边的样本最远的线， 或者平面。
对于奇异点， 它又增加了一个c， 作为容错。
对于SVM， 基本思路可能不复杂， 但是推导过程还是不简单的。 详情见jly的博客， 当然它是基于几个牛人的理解。 后面有机会也可以写以下。
然后对于实践而言， 有几个点
核函数的选择。 高斯， 还是别的
几个参数的调优。 这个后面也应该又讨论。
# SVM Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.svm import SVC filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv' names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(filename, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = SVC() results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) ## 0.651025290499
本章学习如何用几种分类算法做抽样。 下一章是关于回归的。
这个很容易理解， 拿出来结果比较以下即可。 看代码
# Compare Algorithms
from pandas import read_csv
from matplotlib import pyplot
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC
# load dataset
filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'
names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']
dataframe = read_csv(filename, names=names)
array = dataframe.values
X = array[:,0:8]
Y = array[:,8]
# prepare models
models = []
models.append(('LR', LogisticRegression()))
models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis()))
models.append(('KNN', KNeighborsClassifier()))
models.append(('CART', DecisionTreeClassifier()))
models.append(('NB', GaussianNB()))
models.append(('SVM', SVC()))
# evaluate each model in turn
results = []
names = []
scoring = 'accuracy'
for name, model in models:
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7)
cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring)
results.append(cv_results)
names.append(name)
msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std())
print(msg)
# boxplot algorithm comparison
fig = pyplot.figure()
fig.suptitle('Algorithm Comparison')
ax = fig.add_subplot(111)
pyplot.boxplot(results)
ax.set_xticklabels(names)
pyplot.show()result
LR: 0.769515 (0.048411) LDA: 0.773462 (0.051592) KNN: 0.726555 (0.061821) CART: 0.691302 (0.069249) NB: 0.755178 (0.042766) SVM: 0.651025 (0.072141)
上述就是小编为大家分享的python中怎么实现抽样分类方法了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
