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  • (2)在所有属性上,对这n个样本建立分类器(ID3、C4.5、CART、SVM、Logistic回归等); (3)重复以上两步m次,即获得了m个分类器; (4)将数据放在这m个分类器上,最后根据这m个分类器的投票结果,决定数据属于哪...

    Bagging

    Bagging的策略:

    (1)从样本集中重采样(有重复的)选出n个样本;

    (2)在所有属性上,对这n个样本建立分类器(ID3、C4.5、C&RT、SVM、Logistic回归等);

    (3)重复以上两步m次,即获得了m个分类器;

    (4)将数据放在这m个分类器上,最后根据这m个分类器的投票结果,决定数据属于哪一类。


    随机森林

    随机森林在bagging基础上做了修改。基本思路是:

    (1)从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本(重采样);

    (2)从所有属性中随机选择k个属性,选择最佳分割属性作为节点建立C&RT决策树;

    (3)重复以上两步m次,即建立了m棵C&RT决策树

    (4)这m个C&RT形成随机森林,通过投票表决结果,决定数据属于哪一类


    随机森林/Bagging和决策树的关系

        当然可以使用决策树作为基本分类器,但也可以使用SVM、Logistic回归等其它分类器,习惯上,这些分类器组成的“总分类器”,仍然叫做随机森林。


         另外,回归问题,其实可以使用Bagging策略,拟合变化曲线。

         算法过程:①做n次bootstrap,每次得到的数据Di,Di的长度为N;②对于每一个Di,使用局部回归拟合一条曲线;③将这些曲线取平均,即得到最终的拟合曲线;④显然,最终的拟合曲线更加稳定,并且可以避免过拟合现象。

         

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  • 机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器关于朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是一个直观的方法,使用每个属性归属于某个类的概率来预测。你可以使用这种监督性学习方法,对一个预测性建模问题进行概率建模。给定一个类,...

    机器学习之用

    Python

    从零实现贝叶斯分类器

    关于朴素贝叶斯

    朴素贝叶斯算法是一个直观的方法,使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。

    你可以使用这种监督性学习方法,对一个预测性建模问题进行概率建模。

    给定一个类,朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于其余所有属性,从

    而简化了概率的计算。这种强假定产生了一个快速、有效的方法。

    给定一个属性值,其属于某个类的概率叫做条件概率。对于一个给定的类值,将每

    个属性的条件概率相乘,便得到一个数据样本属于某个类的概率。

    我们可以通过计算样本归属于每个类的概率,

    然后选择具有最高概率的类来做预测。

    通常,

    我们使用分类数据来描述朴素贝叶斯,

    因为这样容易通过比率来描述、

    计算。

    一个符合我们目的、比较有用的算法需要支持数值属性,同时假设每一个数值属性

    服从正态分布(分布在一个钟形曲线上),这又是一个强假设,但是依然能够给出

    一个健壮的结果。

    预测糖尿病的发生

    本文使用的测试问题是“皮马印第安人糖尿病问题”。

    这个问题包括

    768

    个对于皮马印第安患者的医疗观测细节,

    记录所描述的瞬时测量

    取自诸如患者的年纪,

    怀孕和血液检查的次数。

    所有患者都是

    21

    岁以上

    (含

    21

    岁)

    的女性,所有属性都是数值型,而且属性的单位各不相同。

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  • 目录 1、导入所需的库 2、用Pandas读入训练数据 ...7、构建随机森林分类器并训练 8、读取测试数据并进行预测 9、将预测结果写入csv文件 1、导入所需的库 import os import re import numpy as np import...

    目录

    1、导入所需的库

    2、用Pandas读入训练数据

    3、构建停用词列表数据

    4、对数据做预处理

    5、将清洗的数据添加到DataFrame里

    6、计算训练集中每条评论数据的向量

    7、构建随机森林分类器并训练

    8、读取测试数据并进行预测

    9、将预测结果写入csv文件


    1、导入所需的库

    import os
    import re
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from bs4 import BeautifulSoup
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    import nltk
    from nltk.corpus import stopwords

    2、用Pandas读入训练数据

    #用pandas读入训练数据
    datafile=os.path.join('E:\\english_data','labeledTrainData.tsv')
    df=pd.read_csv(datafile,sep='\t',escapechar='\\')
    print('Number of reviews:{}'.format(len(df)))
    df.head()

    3、构建停用词列表数据

    #words_nostop=[w for w in words if w not in stopwords.words('english')]
    stopwords={}.fromkeys([line.rstrip() for line in open('E:\\english_data\\stopwords.txt')])
    eng_stopwords=set(stopwords)

    4、对数据做预处理

    (1)去掉html标签

    (2)移除标点符号

    (3)将句子切分成词

    (4)去掉停用词

    (5)重组为新的句子

    def clean_text(text):
        text=BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text()
        text=re.sub('[^a-zA-Z]',' ',text)
        words=text.lower().split()
        words=[w for w in words if w not in eng_stopwords]
        return ' '.join(words)
    

    5、将清洗的数据添加到DataFrame里

    df['clean_review']=df.review.apply(clean_text)
    df.head()

    6、计算训练集中每条评论数据的向量

    (1)使用sklearn的CountVectorizer抽取bag of words特征

    vectorizer=CountVectorizer(max_features=5000)
    train_data_features=vectorizer.fit_transform(df.clean_review).toarray()
    train_data_features.shape

    (2)使用Gensim的Word2Vec训练词嵌入模型

    from gensim.models.word2vec import Word2Vec
    
    # 设定词向量训练的参数
    num_features = 300    # Word vector dimensionality
    min_word_count = 40   # Minimum word count
    num_workers = 4       # Number of threads to run in parallel
    context = 10          # Context window size
    downsampling = 1e-3   # Downsample setting for frequent words
    
    model = Word2Vec(sentences, workers=num_workers, \
                size=num_features, min_count = min_word_count, \
                window = context, sample = downsampling)
    
    # If you don't plan to train the model any further, calling 
    # init_sims will make the model much more memory-efficient.
    model.init_sims(replace=True)
    
    # It can be helpful to create a meaningful model name and 
    # save the model for later use. You can load it later using Word2Vec.load()
    model.save(os.path.join('..', 'models', model_name))

    7、构建随机森林分类器并训练

    forest=RandomForestClassifier(n_estimators=100)
    forest=forest.fit(train_data_features,df.sentiment)
    
    #删除不用的占内容变量
    del df 
    del train_data_features

    8、读取测试数据并进行预测

    datafile=os.path.join('E:\\english_data','testData.tsv')
    df=pd.read_csv(datafile,sep='\t',escapechar='\\')
    print('Number of reviews:{}'.format(len(df)))
    df['clean_review']=df.review.apply(clean_text)
    df.head()
    
    test_data_features=vectorizer.transform(df.clean_review).toarray()
    test_data_features.shape
    
    result=forest.predict(test_data_features)
    output=pd.DataFrame({'id':df.id,'sentiment':result})
    output.head()

    9、将预测结果写入csv文件

    output.to_csv(os.path.join('E:\\english_data','Bag_of_Words_model.csv'),index=False)
    
    
    del df
    del test_data_features

     

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空空如也

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判别器做分类