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  • 二分类预测模型
    千次阅读
    2019-01-18 13:59:35

    本项目是数据的二分类分析,针对俄亥俄州诊所患者出现与否数据集No-show-Issue-Comma-300k进行样本的分类预测。首先进行特征探究,观察里面的连续变量,布尔值变量以及字符串变量,并绘制不同变量的分布图。然后对变量中的离群值以及明显错误数据进行清洗,探究各变量与状态变量之间的关系。最后分别用决策树,SGD,随机森林以及梯度Boosting对数据集做二分类预测,得到梯度Boosting在ROC_AUC指标下效果最好。

    src="https://nbviewer.jupyter.org/github/wzy6642/Machine-Learning-Case/blob/master/noshowappointments/code/NoShowAppointments.ipynb" width="100%" height="1000">

    github:https://github.com/wzy6642/Machine-Learning-Case

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  • 二分类模型(清风建模学习笔记)

    千次阅读 2021-08-09 10:06:33
    我们将用逻辑回归和Fisher线性判别分析两种分类算法实现二分类模型。 水果的例子: 对于因变量为分类变量的情况,我们可以使用逻辑回归进行处理。 把y看成事件发生的概率,y>0.5表示发生;y<0.5表示不...

    我们将用逻辑回归Fisher线性判别分析两种分类算法实现二分类模型。

    水果的例子:

    对于因变量为分类变量的情况,我们可以使用逻辑回归进行处理。
    y看成事件发生的概率,y>0.5表示发生;y<0.5表示不发生

     逻辑回归步骤(spss):
    第一步:数据预处理:生成虚拟变量

     

    预测成功率

    逻辑回归系数表

     表格中新添两列解读

     y_hat:预测量

    逐步回归的设置

     假如自变量有虚拟变量怎么办?

    预测结果较差怎么办?
    可在logistic回归模型中加入平方项、交互项等 

    加入了平方项的结果 

     加入平方项后,虽然预测能力提高了,可能会出现过拟合现象。

    对于样本数据的预测非常好,但是对于样本外的数据的预测结果可能会很差。

    如何确定合适的模型呢?

    把数据分为训练组测试组

    用训练组的数据来估计出模型,再用测试组的数据来进行测试。(训练组和测试组的比例一般设置为80% 20%)

     

    Fisher线性判别分析步骤(spss)

     结果分析:

    多分类分析 

     Fisher判别式用于多分类

    结果:
     

     

    展开全文
  • 二分类问题评价指标

    千次阅读 2019-05-05 17:14:20
    二分类问题评价指标评价指标准确率精确率召回率F1值ROCAUC 评价指标 二分类问题评价指标的相关整理,持续更新。 评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数...

    评价指标

    二分类问题评价指标的相关整理,持续更新。

    评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。

    二类分类问题常用的评价指标是精准度(precision)、召回率(recall)、F1值
    通常以关注的类为正类,其他类为负类,混淆矩阵表示如下:
    在这里插入图片描述
    TP—将正类预测为正类数
    FN—将正类预测为负类数
    FP—将负类预测为正类数
    TN—将负类预测为负类数
    得出:正样本总数 T = TP + FN, 负样本总数 F = FP + TN
    在这里插入图片描述

    准确率

    准确率=算法分类正确的数据个数/输入算法的数据的个数
             A=(TP+TN)/(T+F)
          使用准确率评价算法有一个问题,就是在数据的类别不均衡,特别是有极偏的数据存在的情况下,准确率这个评价指标是不能客观评价算法的优劣的

    精确率

    精确率,预测为正的样本占所有正样本的比重
             P=TP/(TP+FP)

    召回率

    正确预测的数据在总样本中的比重
             R=TP/(TP+FN)=TP/T

        在不同的应用场景下,我们的关注点不同,例如,在预测股票的时候,我们更关心精确率,即我们预测升的那些股票里,真的升了有多少,因为那些我们预测升的股票都是我们投钱的。而在预测病患的场景下,我们更关注召回率,即真的患病的那些人里我们预测错了情况应该越少越好

    精准率和召回率是此消彼长的,即精准率高了,召回率就下降,在一些场景下要兼顾精准率和召回率,就有 F1 score

    F1值

    F1 值,是精确率和召回率的兼顾指标,是精确率和召回率的调和平均数。
          调和平均数的性质,只有当精确率和召回率二者都非常高的时候,它们的调和平均才会高。如果其中之一很低,调和平均就会被拉得接近于那个很低的数
    在这里插入图片描述

    ROC

    ROC (Receiver operating characteristic)接收者操作特征曲线,是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。
    横坐标:1-Specificity,伪正类率(False positive rate, FPR),预测为正但实际为负的样本占所有负例样本 的比例;
    纵坐标:Sensitivity,真正类率(True positive rate, TPR),预测为正且实际为正的样本占所有正例样本 的比例。

    ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持不变。在实际的数据集中经常会出现类不平衡(class imbalance)现象,即负样本比正样本多很多(或者相反),而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。

    AUC

    AUC(Area Under Curve),是另一种评价二分类算法的指标,被定义为 ROC 曲线下的面积,这个面积的数值不会大于 1,和 F1 score 差不多,都是综合评价精准率和召回率的指标,只不过绘制 ROC 曲线使用了另外两个此消彼长的指标。
    AUC的取值范围一般在0.5和1之间,使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。

    从AUC判断分类器(预测模型)优劣的标准:

    AUC = 1,是完美分类器,采用这个预测模型时,存在至少一个阈值能得出完美预测。绝大多数预测的场合,不存在完美分类器。
    0.5 < AUC < 1,优于随机猜测。这个分类器(模型)妥善设定阈值的话,能有预测价值。
    AUC = 0.5,跟随机猜测一样(例:丢铜板),模型没有预测价值。
    AUC < 0.5,比随机猜测还差;但只要总是反预测而行,就优于随机猜测
    横坐标:假正率(False positive rate, FPR),预测为正但实际为负的样本占所有负例样本的比例。
    在这里插入图片描述
    纵坐标:真正率(True positive rate, TPR),这个其实就是召回率,预测为正且实际为正的样本占所有正例样本的比例。
    在这里插入图片描述

    诸如逻辑回归这样的分类算法而言,通常预测的都是一个概率值,我们会认为设置一个阈值,超过这个阈值,就预测为其中一类,不超过这个阈值,定义为另外一类。于是,不同的阈值就对应了不同的假正率和真正率,于是通过不同的阈值就形成了假正率和真正率序列,它们就可以在直角坐标系上通过描点成为光滑曲线。这个曲线就是 ROC 曲线,ROC 曲线下的面积就是 AUC。
    AUC 高的算法通常认为更好。

    那么为什么不用精准率和召回率画曲线求面积呢,其实是完全可以的。

    精确率-召回率曲线也叫 pr 曲线,如下图

    在这里插入图片描述
    而 roc 曲线,如下图:
    在这里插入图片描述

    pr 曲线从左到右是下降的,roc 曲线从左到右是上升的,个人认为二者皆可,不过大家普遍都采用 roc 曲线(上面两张图片都来自 scikit-learn 官方网站)

    参考文章:https://zhwhong.cn/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/

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  • 深度学习 实验三 logistic回归预测二分类 学会使用学习到的逻辑回归的知识,手动使用梯度下降方法,通过给定的相关数据来完成年薪是否高于50k的二分类预测任务。

    深度学习 实验三 logistic回归预测二分类

    一、问题描述

      学会使用学习到的逻辑回归的知识,手动使用梯度下降方法,通过给定的相关数据来完成年薪是否高于50k的二分类预测任务。

    二、设计简要描述

    相关文件:链接:https://pan.baidu.com/s/1FhWygBCq74EPMmbGCYwuYA 提取码:2lns

    1. 数据预处理

    1.1 读取数据

    利用pandas自带的read_csv函数读取训练集和测试集数据。

    1.2 输入数据格式化处理

    1.2.1 去除字符串数值前面的空格

    方便后续字符串类型数据处理需要去掉字符串之前的空格。

    1.2.2 对字符数据进行编码

    对数据进行OneHot编码处理。

    2. 数据标准化

    将用于训练的数据进行标准化处理,这里是主要是将其进行正态分布化处理。

    3. 逻辑回归模型实现

    定义用于实现逻辑回归模型的各个功能的函数。

    ① _sigmoid:计算输入的sigmoid;

    ② get_prob:在给定权重和偏差的情况下,找出模型预测输出1的概率;

    ③ infer: 如果概率>为0.5,则输出1,否则输出0;

    ④ _crossentropy: 计算模型输出和真实标签之间的交叉熵;

    ⑤ _computeLoss : 计算输入为X, Y, w的损失函数L(w) ;

    ⑥ _gradient_regularization : 通过数学推导损失函数;

    ⑦ train_dev_split: 按照 dev_size 的比例分割数据,用于使用交叉验证时的情况;

    ⑧ _shuffle:打乱一列原来的顺序;

    ⑨ accuracy:精确度计算。

    4. 划分训练集和验证集

    利用数据分割函数将给定的训练集划分为测试集和验证集。

    5. 训练模型

    调整配置模型训练的学习率、训练轮数、权重w和偏置b等各个参数信息,手动实现自适应adagrad,利用交叉熵计算损失值,对训练集进行训练得到模型。

    6. 验证集测试

    利用得到的模型参数对验证集进行预测验证,查看准确率和损失值。

    7. 测试集测试

    对给定的测试集进行模型预测。

    8. 保存预测结果到文件

    将对预测集预测得到的结果按照要求格式保存到csv文件中。

    三、程序清单

    # 逻辑回归实现二分类任务:确定一个人是否年收入超过5万美元。
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import csv
    
    # 1. 数据预处理
    # 1.1 读取数据
    train_data = pd.read_csv('./train.csv')
    test_data = pd.read_csv('./test.csv')
    
    # 1.2 输入数据格式化处理
    # 1.2.1 去除字符串数值前面的空格
    str_cols = [1,3,5,6,7,8,9,13,14]
    for col in str_cols:
        train_data.iloc[:,col] = train_data.iloc[:,col].map(lambda x: x.strip())
        if col != 14:
            test_data.iloc[:,col] = test_data.iloc[:,col].map(lambda x: x.strip())
    
    # 1.2.2 对字符数据进行编码
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    min_max_scaler = MinMaxScaler()
    data = pd.concat([train_data,test_data],axis=0)
    data[['age','fnlwgt' ,'education_num' ,'capital_gain' ,'capital_loss' ,'hours_per_week']]=min_max_scaler.fit_transform(data[['age','fnlwgt' ,'education_num' ,'capital_gain' ,'capital_loss' ,'hours_per_week']])
    
    data.loc[data['workclass']=='?','workclass']='Private'
    data.loc[data['occupation']=='?','occupation']='other'
    
    data.loc[data['income']=='<=50K','income']='0'
    data.loc[data['income']=='>50K','income']='1'
    
    cols=['workclass', 'education','marital_status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex', 'native_country']
    for col in cols:
        tmp=pd.get_dummies(data[col],prefix=col)
        data=pd.concat([data,tmp],axis=1)
        data=data.drop(col,axis=1)
    
    train_data = data[0:train_data.shape[0]]
    test_data = data[train_data.shape[0]:]
    
    train_encoded_data = np.array(train_data.drop(columns='income'))
    test_encoded_data = np.array(test_data.drop(columns='income'))
    
    # 2.2.数据标准化
    train_mean = np.mean(X_train,axis=0).reshape(1, -1)
    train_std = np.std(X_train,axis=0).reshape(1,-1)
    
    # 将指定列规格化为正态分布,以使模型更容易地了解数据分布。
    X_train = np.divide(np.subtract(X_train,train_mean), train_std)
    
    # 3.逻辑回归模型实现
    # 计算输入的sigmoid
    def _sigmoid(z):
        result = np.clip(1 / (1.0 + np.exp(-z)), 1e-6, 1-1e-6)
        return result
    
    # get_prob: 在给定权重和偏差的情况下,找出模型预测输出1的概率
    def get_prob(X, w, b):
        y = _sigmoid(X.dot(w)+b)
        return y
    
    # infer: 如果概率>为0.5,则输出1,否则输出0。
    def infer(X, w, b):
        y = np.round(get_prob(X, w, b))
        return y
    
    # _crossentropy: 计算模型输出和真实标签之间的交叉熵。
    def _crossentropy(y_pred, y_label):
    #     y_label = int(y_label)
    #     loss = np.sum(np.nan_to_num(-y_label*np.log(y_pred)-(1-y_label)*np.log(1-y_pred)))
        Y = np.float_(y_label)
        P = np.float_(y_pred)
        loss = -np.sum(Y * np.log(P) + (1 - Y) * np.log(1 - P))
        return loss
    
    # _computeLoss : 计算输入为X, Y, w的损失函数L(w) 
    def _computeLoss(y_pred, Y_label, lamda, w):
        loss = 0
        for i in range(len(y_pred)):
            loss += _crossentropy(y_pred[i], Y_label[i]) + lamda * np.sum(np.square(w))
    #         loss += (y_pred[i] - int(Y_label[i]))**2
        return loss
    
    # _gradient_regularization : 通过数学推导损失函数
    def _gradient_regularization(X, Y, w, b, lamda):
        #print(X.shape[0])
        pred_error = np.ones(X.shape[0])
        for i in range(X.shape[0]):
            pred_error[i] = (Y[i] - w.dot(X[i]) - b) * (-1)
        w_grad = -np.mean(np.multiply(pred_error.T, X.T), 1) + lamda*w
        b_grad = -np.mean(pred_error)
        return w_grad,b_grad
    
    # train_dev_split: 按照 dev_size 的比例分割数据,用于使用交叉验证时的情况
    def train_dev_split(X, y, dev_size=0.2):
        train_len = int(round(len(X)*(1-dev_size)))
        return X[0:train_len], y[0:train_len], X[train_len:None], y[train_len:None]
    
    # _shuffle:打乱一列原来的顺序
    def _shuffle(X, Y):
        randomsize = np.arange(len(X))
        np.random.shuffle(randomsize)
        return (X[randomsize], Y[randomsize])
    
    # accuracy:精确度计算
    def accuracy(Y_pred, Y_label):
        Y_label = list(map(int,Y_label))
        acc = np.sum(Y_pred == Y_label)/len(Y_label)
        return acc
    
    # 4.划分训练集和验证集
    X, y = train_encoded_data, np.array(train_data['income'])
    X_train,y_train, X_val, y_val = train_dev_split(X, y) 
    
    
    # 5.训练过程
    max_iter = 30
    batch_size = 25
    lr = 0.1
    
    # 正则项系数
    lamda = 0.001 
    
    w = np.ones(len(X_train[0]))
    b = 0
    
    train_acc = []
    loss_train = []
    
    step = 1
    
    for epoch in range(max_iter):
        # 打乱每次训练的数据
        X_train, y_train = _shuffle(X_train, y_train)
        
        w_grad = np.ones(len(X_train[0]))
        b_grad = 0
        
        # 逻辑回归按批次训练
        for idx in range(int(np.floor(len(y_train)/batch_size))):
            X = X_train[idx*batch_size:(idx+1)*batch_size]
            Y = y_train[idx*batch_size:(idx+1)*batch_size]
            Y = list(map(int,Y))
            
            # 计算梯度损失
            w_grad, b_grad = _gradient_regularization(X, Y, w, b, lamda)
            
            # 梯度更新
            w -= lr / np.sqrt(step) * w_grad
            b -= lr / np.sqrt(step) * b_grad
            
            step += 1
        
        # print(w[0], b)    
        # 在每个epoch训练中记录下训练误差 以及验证集中的误差用于画图数据
        y_train_pred = get_prob(X_train, w, b)
        Y_train_pred = np.round(y_train_pred)
        loss_train.append(_computeLoss(y_train_pred, y_train, lamda, w)/len(X_train))
        train_acc.append(accuracy(Y_train_pred, y_train))
        
    #     if epoch%5 == 0:
        print('epoch {}, the loss is : {}, the acc is : {}'.format(epoch+1, loss_train[epoch], train_acc[epoch]))
    
    # 6.验证集测试结果
    y_val_pred = get_prob(X_val, w, b)
    Y_val_pred = np.round(y_val_pred)
    loss_val = _computeLoss(y_val_pred, y_val, lamda, w)/len(X_val)
    val_acc = accuracy(Y_val_pred, y_val)
    print('validation data, the loss is : {}, the acc is : {}'.format(loss_val, val_acc))
    
    # 7.测试集测试
    Y_test_pred = infer(test_encoded_data, w, b)
    Y_test_pred = list(map(int,Y_test_pred))
    
    # 8.保存预测结果到文件
    predict_result_file = open('./predict_result.csv','w',newline='')
    writer = csv.writer(predict_result_file)
    writer.writerow(('id','label'))
    for i in range(len(Y_test_pred)):
        writer.writerow([i+1, Y_test_pred[i]])
    predict_result_file.close()
    
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  • 几种常见的预测模型

    万次阅读 多人点赞 2018-03-26 16:14:42
    几种常见的预测模型1.趋势外推预测方法趋势外推预测方法是根据事物的历史和现实数据,寻求事物随时间推移而发展变化的规律,从而推测其未来状况的一种常用的预测方法。 趋势外推法的假设条件是: (1)假设事物发展...
  • python机器学习-糖尿病预测模型

    千次阅读 2022-04-02 09:42:12
    有人说21世纪,我们的生活越来越便捷,电子通讯越来越发达,美食越来越多。...人工智能机器学习可以帮助医药科研人员挖掘更多糖尿病致病因子,建立模型预测患者血糖。 欢迎各位同学学习python机器...
  • 二分类模型数量众多,但实际应用中往往待预测类别数量不只有2个,于是有了一些将二分类模型应用到多分类的方法。 常见二分类模型 One-vs-Rest One-vs-One Directed Acyclic Graph Method 常见二分类模型 ...
  • 二分类数据集全部预测到了同一类

    千次阅读 2020-04-24 23:08:46
    之前设置了0.1, 0.01,0.0001,0.00001进行训练,但全数据集全部预测到了同一类。 检查 从权重开始检查,发现学习率为0.1的时候,第一个epoch的模型权重就已经很小很小了,目前猜测是学习率太大,现在从0.0000001...
  • 二分类模型评价指标-总结

    千次阅读 2018-02-27 11:24:14
    knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)  主要介绍二分类评价的一些指标。 混淆矩阵   预测为正类 预测为负类 实际为正类 TP FN 实际为负类 FP TN 符号标记: TP—将正类预测为正类数 FN—将正类预测为负...
  • Pytorch加载模型并进行图像分类预测

    千次阅读 2021-10-20 10:36:48
    1)实例化模型 Assume that the content ofYourClass.pyis: class YourClass: # ...... If you use: from YourClassParentDir import YourClass # means YourClass from model import PythonNet ...
  • SPSS项logistic回归分析案例实践,做个预测模型自己动手实践是学习统计软件工具的捷径之一。收集到某公司各个商户id,以及他们的注册时长、营业收入、成本数据,以及合作续约的情况,现在我们想尝试基于这样的数据...
  • 二分类预测用的几个预测结果精确度计算方法 # Print accuracy predictions = predict(parameters, X) # (np.dot(Y, predictions.T) + np.dot(1 - Y, 1 - predictions.T)) / Y.size print (...

空空如也

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二分类预测模型