【机器学习】数据科学基础——机器学习基础实践（二）
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作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~
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博客主页： ぃ灵彧が的学习日志
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本文专栏： 机器学习
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专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦
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前言
什么是机器学习？
机器学习是人工智能领域内的一个重要分支，旨在通过计算的手段，利用经验来改善计算机系统的性能，通常，这里的经验即历史数据。从大量的数据中抽象出一个算法模型，然后将数据输入到模型中，得到模型对其的判断（例如类型、预测实数值等），也就是说，机器学习是一门主要研究学习算法的学科。
一、基于朴素贝叶斯实现文本分类
导读：
贝叶斯分类算法是以贝叶斯定理为基础的一系列分类算法，包含朴素贝叶斯算法与树增强型贝叶斯算法，朴素贝叶斯算法是最简单但是十分高效的贝叶斯分类算法，因为其假设输入特征之间相互独立，因此得名“朴素”。
模型选择：
贝叶斯分类： 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。
贝叶斯公式: 
在文本分类（classification）问题中，我们要将一个句子分到某个类别，我们将句子中的词或字视为句子的属性，因此一个句子是由个属性（字/词）组成的，把众多属性看做一个向量，即X=(x1,x2,x3,…,xn)，用X这个向量来代表这个句子。 类别也有很多种，我们用集合Y={y1,y2,…ym}表示。
一个句子属于yk类别的概率可以表示为：
如果一个句子的属性向量X属于yk类别的概率最大，即：
其中，X=(x1,x2,x3,…,xn)，可以给X打上yk标签，意思是说X属于yk类别。这就是所谓的分类(Classification)。
朴素贝叶斯：
假设X=(x1,x2,x3,…,xn)中的所有属性都是独立的，即
拉普拉斯平滑的引入：
如果某个属性的条件概率为0，则会导致整体概率为零，为了避免这种情况出现，引入拉普拉斯平滑参数，即将条件概率为0的属性的概率设定为固定值。
(一)、数据加载及预处理
- 导入相关包：
#导入必要的包
import random
import jieba # 处理中文
from sklearn import model_selection
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
import re,string
- 加载文本，过滤其中的特殊字符
def text_to_words(file_path):
'''
分词
return:sentences_arr, lab_arr
'''
sentences_arr = []
lab_arr = []
with open(file_path,'r',encoding='utf8') as f:
for line in f.readlines():
lab_arr.append(line.split('_!_')[1])
sentence = line.split('_!_')[-1].strip()
sentence = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\')]+|[+——()?【】“”！，。？、~@#￥%……&*（）《》：]+", "",sentence) #去除标点符号
sentence = jieba.lcut(sentence, cut_all=False)
sentences_arr.append(sentence)
return sentences_arr, lab_arr- 加载停用词表，对文本词频进行统计，过滤掉停用词及词频较低的词，构建词表：
def load_stopwords(file_path):
'''
创建停用词表
参数 file_path:停用词文本路径
return：停用词list
'''
stopwords = [line.strip() for line in open(file_path, encoding='UTF-8').readlines()]
return stopwords
def get_dict(sentences_arr,stopswords):
'''
遍历数据，去除停用词，统计词频
return: 生成词典
'''
word_dic = {}
for sentence in sentences_arr:
for word in sentence:
if word != ' ' and word.isalpha():
if word not in stopswords:
word_dic[word] = word_dic.get(word,1) + 1
word_dic=sorted(word_dic.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) #按词频序排列
return word_dic
- 从词典中选取N个特征词，形成特征词列表。
def get_feature_words(word_dic,word_num):
'''
从词典中选取N个特征词，形成特征词列表
return: 特征词列表
'''
n = 0
feature_words = []
for word in word_dic:
if n < word_num:
feature_words.append(word[0])
n += 1
return feature_words
# 文本特征
def get_text_features(train_data_list, test_data_list, feature_words):
'''
根据特征词，将数据集中的句子转化为特征向量
'''
def text_features(text, feature_words):
text_words = set(text)
features = [1 if word in text_words else 0 for word in feature_words] # 形成特征向量
return features
train_feature_list = [text_features(text, feature_words) for text in train_data_list]
test_feature_list = [text_features(text, feature_words) for text in test_data_list]
return train_feature_list, test_feature_list#获取分词后的数据及标签
sentences_arr, lab_arr = text_to_words('data/data6826/news_classify_data.txt')
#加载停用词
stopwords = load_stopwords('data/data43470/stopwords_cn.txt')
# 生成词典
word_dic = get_dict(sentences_arr,stopwords)
#数据集划分
train_data_list, test_data_list, train_class_list, test_class_list = model_selection.train_test_split(sentences_arr,
lab_arr,
test_size=0.1)
#生成特征词列表
feature_words = get_feature_words(word_dic,10000)
#生成特征向量
train_feature_list,test_feature_list = get_text_features(train_data_list,test_data_list,feature_words)(二)、模型定义与训练
上述概率计算中，可能存在某一个单词在某个类型中从来没有出现过，即某个属性的条件概率为0(P(x|c)=0)，此时会导致整体概率为零，为了避免这种情况出现，引入拉普拉斯平滑参数，将条件概率为0的属性的概率设定为固定值，具体的，对每个类型下所有单词的计数加1，当训练样本集数量充分大时，并不会对结果产生影响。下面调用接口的参数中，alpha为1时，表示使用拉普拉斯平滑方式，若设置为0，则不使用平滑；fit_prior代表是否学习先验概率P(Y=c)，如果设置为False，则所有的样本类型输出都有相同的类别先验概率；class_prior为各类型的先验概率，如果没有给出具体的先验概率则自动根据数据来进行计算。
代码如下：
from sklearn.metrics import accuracy_score,classification_report
#获取朴素贝叶斯分类器
classifier = MultinomialNB(alpha=1.0, # 拉普拉斯平滑
fit_prior=True, #否要考虑先验概率
class_prior=None)
#进行训练
classifier.fit(train_feature_list, train_class_list)(三)、模型训练
模型训练结束后，可使用验证集测试模型的性能，同上一小节，输出准确率的同时，对各个类型的精确率、召回率以及F1值也进行输出。
代码如下：
# 在验证集上进行验证
predict = classifier.predict(test_feature_list)
test_accuracy = accuracy_score(predict,test_class_list)
print("accuracy_score: %.4lf"%(test_accuracy))
print("Classification report for classifier:\n",classification_report(test_class_list, predict))
输出结果如下图1-1所示：
(四)、模型预测
使用上述训练好的模型，对任意给定的文本数据，可进行预测，观察模型的泛化性能。
代码如下：
#加载句子，对句子进行预处理
def load_sentence(sentence):
sentence = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\')]+|[+——()?【】“”！，。？、~@#￥%……&*（）《》：]+", "",sentence) #去除标点符号
sentence = jieba.lcut(sentence, cut_all=False)
return sentencelab = [ '文化', '娱乐', '体育', '财经','房产', '汽车', '教育', '科技', '国际', '证券']
p_data = '【中国稳健前行】应对风险挑战必须发挥制度优势'
sentence = load_sentence(p_data)
sentence= [sentence]
print('分词结果:', sentence)
#形成特征向量
p_words = get_text_features(sentence,sentence,feature_words)
res = classifier.predict(p_words[0])
print("所属类型：",lab[int(res)])
文本预测结果如下图1-2所示：
二、基于支持向量积实现鸾尾花分类
导读：
支持向量机(SVM)是机器学习中经典的分类算法，主要思想为最大化不同类型的样本到分类超平面之间的距离和。
对于SVM，存在一个分类面，两个点集到此平面的最小距离最大，两个点集中的边缘点到此平面的距离最大。
(一)、数据加载及预处理
- 导入相关包：
import numpy as np
from matplotlib import colors
from sklearn import svm
from sklearn import model_selection
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl- 加载数据、切分数据集：
# ======将字符串转化为整形==============
def iris_type(s):
it = {b'Iris-setosa':0, b'Iris-versicolor':1,b'Iris-virginica':2}
return it[s]
# 1 数据准备
# 1.1 加载数据
data = np.loadtxt('/home/aistudio/data/data2301/iris.data', # 数据文件路径i
dtype=float, # 数据类型
delimiter=',', # 数据分割符
converters={4:iris_type}) # 将第五列使用函数iris_type进行转换
# 1.2 数据分割
x, y = np.split(data, (4, ), axis=1) # 数据分组 第五列开始往后为y 代表纵向分割按列分割
x = x[:, :2]
x_train, x_test, y_train, y_test=model_selection.train_test_split(x, y, random_state=1, test_size=0.2)
print(x.shape,x_train.shape,x_test.shape)(二)、模型配置
sklearn.svm.SVC()函数提供多个可配置参数，其中，C为错误项的惩罚系数。C越大，对训练集错误项的惩罚越大。模型在训练集上的准确率越高，越容易过拟合。C越小，越允许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。
对于训练样本带有噪声的情况，一般采用较小的C，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声；Kernel为采用的核函数，默认为线性核，可选的为一对多分类决策函数：
linear/poly/rbf/sigmoid/precomputed,decision_function_shape为ovr
# SVM分类器构建
def classifier():
clf = svm.SVC(C=0.8, # 误差项惩罚系数
kernel='linear', # 线性核 高斯核 rbf
decision_function_shape='ovr') # 决策函数
return clf
# 训练模型
def train(clf, x_train, y_train):
clf.fit(x_train, y_train.ravel()) # 训练集特征向量和 训练集目标值
# 2 定义模型 SVM模型定义
clf = classifier()
# 3 训练模型
train(clf, x_train, y_train)(三)、模型训练
在划分好的测试集上测试模型的准确率，使用两种方法计算模型预测结果的准确率：自定义方法show_accuracy()以及sklearn中机器学习模型封装好的方法socre()，验证两者的一致性，并且输出样本x到各个决策超平面的距离，选择正的最大值对应的类型作为分类结果。
# ======判断a,b是否相等计算acc的均值
def show_accuracy(a, b, tip):
acc = a.ravel() == b.ravel()
print('%s Accuracy:%.3f' %(tip, np.mean(acc)))
# 分别打印训练集和测试集的准确率 score(x_train, y_train)表示输出 x_train,y_train在模型上的准确率
def print_accuracy(clf, x_train, y_train, x_test, y_test):
print('training prediction:%.3f' %(clf.score(x_train, y_train)))
print('test data prediction:%.3f' %(clf.score(x_test, y_test)))
# 原始结果和预测结果进行对比 predict() 表示对x_train样本进行预测,返回样本类别
show_accuracy(clf.predict(x_train), y_train, 'traing data')
show_accuracy(clf.predict(x_test), y_test, 'testing data')
# 计算决策函数的值 表示x到各个分割平面的距离
print('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)[:2])(四)、模型可视化展示
若要绘制各个类型对应的空间区域，需要采集大量的样本点，但是本数据集仅包含150条数据，绘制的区域不太精细，因此，需要生成大规模的样本数据，根据生成的数据进行分类区域的绘制。
def draw(clf, x):
iris_feature = 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width'
# 开始画图
x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max()
x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max()
# 生成网格采样点
x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j]
grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis = 1)
print('grid_test:\n', grid_test[:2])
# 输出样本到决策面的距离
z = clf.decision_function(grid_test)
print('the distance to decision plane:\n', z[:2])
grid_hat = clf.predict(grid_test)
# 预测分类值 得到[0, 0, ..., 2, 2]
print('grid_hat:\n', grid_hat[:2])
# 使得grid_hat 和 x1 形状一致
grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape)
cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF'])
cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'b', 'r'])
plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap = cm_light) # 能够直观表现出分类边界
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=np.squeeze(y), edgecolor='k', s=50, cmap=cm_dark )
plt.scatter(x_test[:, 0], x_test[:, 1], s=120, facecolor='none',zorder=10)
plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=20) # 注意单词的拼写label
plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=20)
plt.xlim(x1_min, x1_max)
plt.ylim(x2_min, x2_max)
plt.title('Iris data classification via SVM', fontsize=30)
plt.grid()
plt.show()
# 4 模型评估
print('-------- eval ----------')
print_accuracy(clf, x_train, y_train, x_test, y_test)
# 5 模型使用
print('-------- show ----------')
draw(clf, x) 三、基于K-means实现鸾尾花聚类
导读：
K-means是一种经典的无监督聚类算法，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇，让簇内的点尽量紧密地连在一起，而让簇间的距离尽量大。
(一)、数据加载及预处理
- 导入相关包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import datasets - 直接从sklearn.datasets中加载数据集
# 直接从sklearn中获取数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :4] # 表示我们取特征空间中的4个维度
print(X.shape)
- 绘制二维数据分布图
# 取前两个维度（萼片长度、萼片宽度），绘制数据分布图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='see')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend(loc=2)
plt.show() (二)、模型配置
实例化K-means类，并且定义训练函数
def Model(n_clusters):
estimator = KMeans(n_clusters=n_clusters)# 构造聚类器
return estimator
def train(estimator):
estimator.fit(X) # 聚类(三)、模型训练
训练
# 初始化实例，并开启训练拟合
estimator=Model(3)
train(estimator) (四)、模型可视化展示
label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签
# 绘制k-means结果
x0 = X[label_pred == 0]
x1 = X[label_pred == 1]
x2 = X[label_pred == 2]
plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0')
plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1')
plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend(loc=2)
plt.show() 输出结果如图3-1所示：
# 法一：直接手写实现
# 欧氏距离计算
def distEclud(x,y):
return np.sqrt(np.sum((x-y)**2)) # 计算欧氏距离
# 为给定数据集构建一个包含K个随机质心centroids的集合
def randCent(dataSet,k):
m,n = dataSet.shape #m=150,n=4
centroids = np.zeros((k,n)) #4*4
for i in range(k): # 执行四次
index = int(np.random.uniform(0,m)) # 产生0到150的随机数（在数据集中随机挑一个向量做为质心的初值）
centroids[i,:] = dataSet[index,:] #把对应行的四个维度传给质心的集合
return centroids
# k均值聚类算法
def KMeans(dataSet,k):
m = np.shape(dataSet)[0] #行数150
# 第一列存每个样本属于哪一簇(四个簇)
# 第二列存每个样本的到簇的中心点的误差
clusterAssment = np.mat(np.zeros((m,2)))# .mat()创建150*2的矩阵
clusterChange = True
# 1.初始化质心centroids
centroids = randCent(dataSet,k)#4*4
while clusterChange:
# 样本所属簇不再更新时停止迭代
clusterChange = False
# 遍历所有的样本（行数150）
for i in range(m):
minDist = 100000.0
minIndex = -1
# 遍历所有的质心
#2.找出最近的质心
for j in range(k):
# 计算该样本到4个质心的欧式距离，找到距离最近的那个质心minIndex
distance = distEclud(centroids[j,:],dataSet[i,:])
if distance < minDist:
minDist = distance
minIndex = j
# 3.更新该行样本所属的簇
if clusterAssment[i,0] != minIndex:
clusterChange = True
clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
#4.更新质心
for j in range(k):
# np.nonzero(x)返回值不为零的元素的下标，它的返回值是一个长度为x.ndim(x的轴数)的元组
# 元组的每个元素都是一个整数数组，其值为非零元素的下标在对应轴上的值。
# 矩阵名.A 代表将 矩阵转化为array数组类型
# 这里取矩阵clusterAssment所有行的第一列，转为一个array数组，与j（簇类标签值）比较，返回true or false
# 通过np.nonzero产生一个array，其中是对应簇类所有的点的下标值（x个）
# 再用这些下标值求出dataSet数据集中的对应行，保存为pointsInCluster（x*4）
pointsInCluster = dataSet[np.nonzero(clusterAssment[:,0].A == j)[0]] # 获取对应簇类所有的点（x*4）
centroids[j,:] = np.mean(pointsInCluster,axis=0) # 求均值，产生新的质心
# axis=0，那么输出是1行4列，求的是pointsInCluster每一列的平均值，即axis是几，那就表明哪一维度被压缩成1
print("cluster complete")
return centroids,clusterAssment
def draw(data,center,assment):
length=len(center)
fig=plt.figure
data1=data[np.nonzero(assment[:,0].A == 0)[0]]
data2=data[np.nonzero(assment[:,0].A == 1)[0]]
data3=data[np.nonzero(assment[:,0].A == 2)[0]]
# 选取前两个维度绘制原始数据的散点图
plt.scatter(data1[:,0],data1[:,1],c="red",marker='o',label='label0')
plt.scatter(data2[:,0],data2[:,1],c="green", marker='*', label='label1')
plt.scatter(data3[:,0],data3[:,1],c="blue", marker='+', label='label2')
# 绘制簇的质心点
for i in range(length):
plt.annotate('center',xy=(center[i,0],center[i,1]),xytext=\
(center[i,0]+1,center[i,1]+1),arrowprops=dict(facecolor='yellow'))
# plt.annotate('center',xy=(center[i,0],center[i,1]),xytext=\
# (center[i,0]+1,center[i,1]+1),arrowprops=dict(facecolor='red'))
plt.show()
# 选取后两个维度绘制原始数据的散点图
plt.scatter(data1[:,2],data1[:,3],c="red",marker='o',label='label0')
plt.scatter(data2[:,2],data2[:,3],c="green", marker='*', label='label1')
plt.scatter(data3[:,2],data3[:,3],c="blue", marker='+', label='label2')
# 绘制簇的质心点
for i in range(length):
plt.annotate('center',xy=(center[i,2],center[i,3]),xytext=\
(center[i,2]+1,center[i,3]+1),arrowprops=dict(facecolor='yellow'))
plt.show()
dataSet = X
k = 3
centroids,clusterAssment = KMeans(dataSet,k)
draw(dataSet,centroids,clusterAssment)输出结果如图3-2、3-3所示：
总结
本系列文章内容为根据清华社初版的《机器学习实践》所作的相关笔记和感悟，其中代码均为基于百度飞浆开发，若有任何侵权和不妥之处，请私信于我，定积极配合处理，看到必回！！！
最后，引用本次活动的一句话，来作为文章的结语～(￣▽￣～)~：
【学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。】
