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  • Python分类模型评估

    2021-02-01 17:27:25
    Python分类模型评估指标 1 声明 本文的数据来自网络,部分代码也有所参照,这里做了注释和延伸,旨在技术交流,如有冒犯之处请联系博主及时处理。 2 分类模型评估指标简介 对给给定的分类模型进行质量评估,常见...

                                    Python分类模型评估

    1 声明

    本文的数据来自网络,部分代码也有所参照,这里做了注释和延伸,旨在技术交流,如有冒犯之处请联系博主及时处理。

    2 分类模型评估简介

    对给给定的分类模型进行质量评估,常见概念见下:

    其中TP是true positive(真正的)、TN是true negative (真负的)、FP是false positive,(假负的)、positive(正的)、negative(负的)个数。

    混淆矩阵见下:

    这里的positive指的是买了电脑的那一类(数据集参考《数据挖掘概念与技术》一书里的购买电脑的数据集),则TP是实际是买了电脑的预测是买了的数量,对应TP,而FP则是实际没买电脑,但预测买了的数量。FN则实际买了电脑但是预测值确实没买的个数,TN则是实际没买,预测的也是没买的个数。

    Receiver operating characteristic curves 简称ROC曲线是比较模型的性能评价方法。它主要是反应true positive rate (TPR)真正率与false positive rate(FPR)假负率的权衡。

    ROC曲线越接近左上角,说明该分类器的性能越好,这表明这个分类器在假负率很低的同时真正率也很高。

    Area Under Curve简称为AUC 被定义为ROC曲线下的面积。ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以它的取值范围为[0.5,1],有了AUC这个数值指标,判别分类器的效果就很直观,它越大越好。

    注:准确率accuracy不适用于分类不平衡问题。

    3 分类模型评估代码示例

    # Step1 加载相关包
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    # Step2 加创建特征矩阵和目标向量(y)
    features, target = make_classification(n_samples=10000,n_features=10,n_classes=2,n_informative=3,random_state=3)
    
    # Step3 加利用train_test_split拆分测试集、训练集(测试占比10%)
    features_train, features_test, target_train, target_test = train_test_split(
    features, target, test_size=0.1, random_state=1)
    # Step4 创建Logistic分类器
    logit = LogisticRegression()
    # Step5 训练模型
    logit.fit(features_train, target_train)
    # Step6 获得预测的概率值
    target_probabilities = logit.predict_proba(features_test)[:,1]
    # Step7 通过roc_curve获得FPR和TPR
    false_positive_rate, true_positive_rate, threshold = roc_curve(target_test,
    target_probabilities)
    # Step8 画ROC曲线
    plt.title("Receiver Operating Characteristic")
    plt.plot(false_positive_rate, true_positive_rate)
    plt.plot([0, 1], ls="--")
    plt.plot([0, 0], [1, 0] , c=".7"), plt.plot([1, 1] , c=".7")
    plt.ylabel("True Positive Rate")
    plt.xlabel("False Positive Rate")
    plt.show()
    # Step9 计算AUC的值
    roc_auc_score(target_test, target_probabilities)

    4 总结

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  • python分类模型评估.doc

    2020-06-06 00:24:17
    Python 数据科学实战 作者常国珍 赵仁乾 张秋剑 模型评估与模型监控 1. 模型评估 模型评估指标是对模型的...1.1 混淆矩阵 在二分类模型预测中混淆矩阵是评估模型好坏的一种基本方法其通过模型预测 值与实际值的一致性来
  • 我正在Django中建立模型.我创建了一个名为category的字段,作为一个外部字段(因为它将包含很多将通过模型添加的类别).我希望能够为用户或管理员创建的每个配置文件添加多个类别,但是我只能为创建的每个配置文件添加一...

    我正在Django中建立模型.我创建了一个名为category的字段,作为一个外部字段(因为它将包含很多将通过模型添加的类别).

    我希望能够为用户或管理员创建的每个配置文件添加多个类别,但是我只能为创建的每个配置文件添加一个类别.

    请我如何解决这个问题,我不知道该如何解决.

    到目前为止,下面的代码显示了到目前为止我可以执行的操作,以及向管理员显示的图片:

    DjliM.png

    from django.conf import settings

    from django.db import models

    class Category(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=50, default=None)

    slug = models.SlugField(max_length=50, unique=True, default=None)

    class Meta:

    ordering = ('name',)

    verbose_name = 'category'

    verbose_name_plural = 'categories'

    def __str__(self):

    return self.name

    class Profile(models.Model):

    bio = models.TextField(blank=False)

    personal_website_url = models.URLField(blank=True)

    personal_website_name = models.URLField(blank=True)

    general_category = models.ForeignKey(Category, on_delete=models.CASCADE)

    def __str__(self):

    return self.bio or ""

    如何为每个配置文件添加多个类别?因为我只能在Django模型中为每个配置文件添加一个类别.

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  • 原标题:Python 线性分类模型简介编译:伯乐在线 - bound在过去几周中,我们开始对机器学习有了更多的了解,也认识到机器学习在机器视觉、图像分类和深度学习领域的重要作用。我们已经看到卷积神经网络,如LetNet,...

    原标题:Python 线性分类模型简介

    编译:伯乐在线 - bound

    在过去几周中,我们开始对机器学习有了更多的了解,也认识到机器学习在机器视觉、图像分类和深度学习领域的重要作用。

    我们已经看到卷积神经网络,如LetNet,可以用于对MNIST数据集的手写字迹进行分类。我们使用了k-NN算法来识别一张图片中是否含有猫或狗,并且我们也已经学习了如何调参来优化模型,进而提高分类精度。

    然而,还有一个重要的机器学习的算法我们尚未涉及:这个算法非常容易构建,并能很自然地扩展到神经网络和卷积神经网络中。

    是什么算法呢?

    它是一个简单的线性分类器,并且由于其算法很直观,被认为是更多高级的机器学习和深度学习算法的基石。

    继续阅读来加深你对线性分类器的认识,以及如何使用它们进行图像分类。

    Python线性分类模型简介

    本教程的前半部分主要关注线性分类有关的基本原理和数学知识。总的来说,线性分类指的是那些真正从训练数据中“学习”的有参分类算法。

    在这里,我提供了一个真正的线性分类实现代码,以及一个用scikit-learn对一张图片中的内容分类的例子。

    4大参数化学习和线性分类的组件

    我已经多次使用“参数化”,但它到底是什么意思?

    简而言之:参数化是确定模型必要参数的过程。

    在机器学习的任务中,参数化根据以下几个方面来确定面对的问题:

    数据:这是我们将要学习的输入数据。这些数据包括了数据点(例如,特征向量,颜色矩阵,原始像素特征等)和它们对应的标签。

    评分函数:一个函数接收输入数据,然后将数据匹配到类标签上。例如,我们输入特征向量后,评分函数就开始处理这些数据,调用某个函数f(比如我们的评分函数),最后返回预测的分类标签。

    损失函数:损失函数可以量化预测的类标签与真实的类标签之间的匹配程度。这两个标签集合之间的相似度越高,损失就越小(即分类精度越高)。我们的目标是最小化损失函数,相应就能提高分类精度。

    权重矩阵:权重矩阵,通常标记为W,它是分类器实际优化的权重或参数。我们根据评分函数的输出以及损失函数,调整并优化权重矩阵,提高分类精度。

    注意:取决于你使用的模型的种类,参数可能会多的多。但是在最底层,你会经常遇到4个参数化学习的基本模块。

    一旦确定了这4个关键组件,我们就可以使用优化方法来找到评分函数的一组参数W,使得损失函数达到最小值(同时提升对数据的分类准确度)

    接下来,我们就将看到如何利用这些组件,搭建一个将输入数据转化为真实预测值的分类器。

    线性分类器:从图片到标签

    在这部分中,我们将更多的从数学角度研究参数模型到机器学习。

    首先,我们需要数据。假设训练数据集(图片或者压缩后的特征向量)标记为,每个图或特征向量都有对应的类标签 。我们用 和表示有N个D维(特征向量的长度)的数据点,划分到K个唯一的类别中。

    为了这些表达式更具体点,参考我们以前的教程:基于提取后的颜色矩阵,使用knn分类器识别图片中的猫和狗。

    这份数据集中,总共有N=25,000张图片,每张图片的特征都是一个3D颜色直方图,其中每个管道有8个桶。这样产出的特征向量有D=8 x 8 x 8 = 512个元素。最后,我们有k=2个类别标签,一个是“狗”,另一个是“猫”。

    有了这些变量后,我们必须定义一个评分函数f,将特征向量映射到类标签的打分上。正如本篇博客标题所说,我们将使用一个简单的线性映射:

    我们假设每个都由一个形状为[D x 1]的单列向量所表示。我们在本例中要再次使用颜色直方图,不过如果我们使用的是原始像素粒度,那可以直接把图片中的像素压扁到一个单列向量中。

    我们的权重矩阵W形状为[K x D](类别标签数乘以特征向量的维数)

    最后,偏置矩阵b,大小为[K x 1]。实质上,偏置矩阵可以让我们的评分函数向着一个或另一个方向“提升”,而不会真正影响权重矩阵W,这点往往对学习的成功与否非常关键。

    回到Kaggle的猫和狗例子中, 每个都表示为512维颜色直方图,因此的形状是[512 x 1]。权重矩阵W的形状为[2 x 512],而偏置矩阵b为[2 x 1]。

    下面展示的是线性分类的评分函数f

    在上图的左侧是原始输入图片,我们将从中提取特征。在本例中,我们计算的是一个512维的颜色直方图,也可以用其他一些特征表示方式(包括原始像素密度),但是对于这个例子,我们就只用颜色分布,即直方图来表示xi。

    然后我们有了权重矩阵W,有2行(每个类标签一行)和512列(每一列都是特征向量中的条目)

    将W和xi点乘后,再加上大小为[2 x 1]的偏置矩阵bi。

    最后就得到了右边的两个值:猫和狗标签各自的分数。

    看着上面的公式,你可以确信输入xi和yi都是固定的,没法修改。我们当然可以通过不同的特征提取技术来得到不同的xi,但是一旦特征抽取后,这些值就不会再改变了。

    实际上,我们唯一能控制的参数就是权重矩阵W以及偏置向量b。因此,我们的目标是利用评分函数和损失函数去优化权重和偏置向量,来提升分类的准确度。

    如何优化权重矩阵则取决于我们的损失函数,但通常会涉及梯度下降的某种形式。我们会在以后的博客中重温优化和损失函数的概念,不过现在只要简单理解为给定了一个评分函数后,我们还需要定义一个损失函数,来告诉我们对于输入数据的预测有多“好”。

    参数学习和线性分类的优点

    利用参数学习有两个主要的优点,正如我上面详述的方法:

    一旦我们训练完了模型,就可以丢掉输入数据而只保留权重矩阵W和偏置向量b。这大大减少了模型的大小,因为我们只需要存储两个向量集合(而非整个训练集)。

    对新的测试数据分类很快。为了执行分类,我们要做的只是点乘W和xi,然后再加上偏置b。这样做远比将每个测试点和整个训练集比较(比如像knn算法那样)快的多。

    既然我们理解了线性分类的原理,就一起看下如何在python,opencv和scikit-learn中实现。

    使用python,opencv和scikit-learn对图片线性分类

    就像在之前的例子Kaggle 猫vs狗数据集和knn算法中,我们将从数据集中提取颜色直方图,不过和前面例子不同的是,我们将用一个线性分类器,而非knn。

    准确地说,我们将使用线性支持向量机(SVM),即在n维空间中的数据之间构造一个最大间隔分离超平面。这个分离超平面的目标是将类别为i的所有(或者在给定的容忍度下,尽可能多)的样本分到超平面的一边,而所有类别非i的样本分到另一边。

    关于支持向量机的具体描述已经超出本博客的范围。(不过在PyImageSearch Gurus course有详细描述)

    同时,只需知道我们的线性SVM使用了和本博客“线性分类器:从图片到标签”部分中相似的评分函数,然后使用损失函数,用于确定最大分离超平面来对数据点分类(同样,我们将在以后的博客中讲述损失函数)。

    我们从打开一个新文件开始,命名为linear_classifier.py,然后插入以下代码:

    # import the necessary packages

    fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder

    fromsklearn.svmimportLinearSVC

    fromsklearn.metricsimportclassification_report

    fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split

    fromimutilsimportpaths

    importnumpyasnp

    importargparse

    importimutils

    importcv2

    importos

    从第2行至11行导入了必须的python包。我们要使用scikit-learn库,因此如果你还没安装的话,跟着这些步骤,确保将其安装到你机器上。

    我们还将使用我的imutils包,用于方便处理图像的一系列函数。如果你还没有安装imutils,那就让pip安装。

    $ pip install imutils

    现在我们定义extract_color_histogram 函数,用于提取和量化输入图片的内容:

    defextract_color_histogram(image,bins=(8,8,8)):

    # extract a 3D color histogram from the HSV color space using

    # the supplied number of `bins` per channel

    hsv=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)

    hist=cv2.calcHist([hsv],[0,1,2],None,bins,

    [0,180,0,256,0,256])

    # handle normalizing the histogram if we are using OpenCV 2.4.X

    ifimutils.is_cv2():

    hist=cv2.normalize(hist)

    # otherwise, perform "in place" normalization in OpenCV 3 (I

    # personally hate the way this is done

    else:

    cv2.normalize(hist,hist)

    # return the flattened histogram as the feature vector

    returnhist.flatten()

    这个函数接收一个输入image ,将其转化为HSV颜色空间,然后利用为每个通道提供的bins,计算3D颜色直方图。

    利用cv2.calcHist函数计算出颜色直方图后,将其归一化后返回给调用函数。

    有关extract_color_histogram方法更详细的描述,参阅这篇博客(http://www.pyimagesearch.com/2016/08/08/k-nn-classifier-for-image-classification/)。

    接着,我们从命令行解析参数,并初始化几个变量:

    # import the necessary packages

    fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder

    fromsklearn.svmimportLinearSVC

    fromsklearn.metricsimportclassification_report

    fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split

    fromimutilsimportpaths

    importnumpyasnp

    importargparse

    importimutils

    importcv2

    importos

    defextract_color_histogram(image,bins=(8,8,8)):

    # extract a 3D color histogram from the HSV color space using

    # the supplied number of `bins` per channel

    hsv=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)

    hist=cv2.calcHist([hsv],[0,1,2],None,bins,

    [0,180,0,256,0,256])

    # handle normalizing the histogram if we are using OpenCV 2.4.X

    ifimutils.is_cv2():

    hist=cv2.normalize(hist)

    # otherwise, perform "in place" normalization in OpenCV 3 (I

    # personally hate the way this is done

    else:

    cv2.normalize(hist,hist)

    # return the flattened histogram as the feature vector

    returnhist.flatten()

    # construct the argument parse and parse the arguments

    ap=argparse.ArgumentParser()

    ap.add_argument("-d","--dataset",required=True,

    help="path to input dataset")

    args=vars(ap.parse_args())

    # grab the list of images that we'll be describing

    print("[INFO] describing images...")

    imagePaths=list(paths.list_images(args["dataset"]))

    # initialize the data matrix and labels list

    data=[]

    labels=[]

    33行到36行解析命令行参数。我们这里只需要一个简单的开关,—dataset是kaggle 猫vs狗数据集的路径。

    然后我们将25000张图片保存的磁盘位置赋值给imagePaths,跟着初始化一个data矩阵,存储提取后的特征向量和类别labels。

    说到提取特征,我们接着这样做:

    # loop over the input images

    for(i,imagePath)inenumerate(imagePaths):

    # load the image and extract the class label (assuming that our

    # path as the format: /path/to/dataset/{class}.{image_num}.jpg

    image=cv2.imread(imagePath)

    label=imagePath.split(os.path.sep)[-1].split(".")[0]

    # extract a color histogram from the image, then update the

    # data matrix and labels list

    hist=extract_color_histogram(image)

    data.append(hist)

    labels.append(label)

    # show an update every 1,000 images

    ifi>0andi%1000==0:

    print("[INFO] processed {}/{}".format(i,len(imagePaths)))

    在47行,我们开始对输入的imagePaths进行遍历,对于每个imagePath,我们从磁盘中加载image,提取类别label,然后通过计算颜色直方图来量化图片。然后我们更新data和labels各自的列表。

    目前,我们的labels是一个字符串列表,如“狗”或者“猫”。但是,很多scikit-learn中的机器学习算法倾向于将labels编码为整数,每个标签有一个唯一的数字。

    使用LabelEncoder类可以很方便的将类别标签从字符串转变为整数:

    # import the necessary packages

    fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder

    fromsklearn.svmimportLinearSVC

    调用了 .fit_transform方法后,现在我们的labels表示为整数列表。

    代码的最后一部分将数据划分为训练和测试两组、训练线性SVM、评估模型。

    # partition the data into training and testing splits, using 75%

    # of the data for training and the remaining 25% for testing

    print("[INFO] constructing training/testing split...")

    (trainData,testData,trainLabels,testLabels)=train_test_split(

    np.array(data),labels,test_size=0.25,random_state=42)

    # train the linear regression clasifier

    print("[INFO] training Linear SVM classifier...")

    model=LinearSVC()

    model.fit(trainData,trainLabels)

    # evaluate the classifier

    print("[INFO] evaluating classifier...")

    predictions=model.predict(testData)

    print(classification_report(testLabels,predictions,

    target_names=le.classes_))

    70和71行构造了训练集和测试集。我们将75%的数据用于训练,剩下的25%用于测试。

    我们将使用scikit-learn库实现的LinearSVC(75和76行)来训练线性SVM。

    最后,80到82行评估我们的模型,显示一个格式整齐的报告,来说明模型的执行情况。

    需要注意的一点是,我故意没有进行调参,只是为了让这个例子简单,容易理解。不过,既然提到了,我就把LinearSVC 分类器的调参作为练习留个读者。可以参考我以前的k-NN分类器调参博客。

    评估线性分类器

    为了测试我们的线性分类器,确保你已经下载了:

    1. 本博客中的源代码,可以使用教程底部的“下载”部分。

    2. kaggle 猫vs狗数据集

    有了代码和数据集之后,你可以执行如下命令:

    $ python linear_classifier.py --dataset kaggle_dogs_vs_cats

    特征提取过程大约要花费1-3分钟不等,具体时间根据机器的速度。

    之后,训练并评估我们的线性SVM:

    正如上图所示,我们的分类精度有64%,大致接近本教程中调参后的knn算法精度。

    注意:对线性SVM调参可以得到更高的分类精度,为了使教程稍微短一点,而且不至于太复杂,我简单地省略了这个步骤。

    此外,我们不仅得到了和knn相同的分类精度,模型的测试时间也快的多,只需要将权重矩阵和数据集进行点乘(高度优化后),然后是一个简单的加法。

    我们也可以在训练完成后丢弃训练集,只保留权重矩阵W和偏置向量b,从而大大精简了模型表示。

    总结

    在今天的博客中,我讨论了参数学习和线性分类的基础概念。虽然线性分类器比较简单, 但它被视为更多高级的机器学习和深度学习算法的基石,并能很自然地扩展到神经网络和卷积神经网络中。

    你看,卷积神经网络可以将原始像素映射到类别标签,类似于我们在本教程中所作的那些,只是评分函数f更复杂,并且参数更多。

    参数学习的一大好处就是可以在训练完毕之后,丢弃原训练数据。我们可以只用从数据中学到的参数(比如,权重矩阵和偏置向量)来进行分类。

    这使得分类变得非常高效,因为(1)我们不需要像knn那样在模型中存储一份训练数据的拷贝(2)我们不用将测试图片一个一个的和训练图片进行比较(一个O(N)的操作,并且当数据集很大时就变得非常麻烦)

    简而言之,这个方法明显更快,只需一个简单的点乘和加法。非常简洁,不是吗?

    最后,我们在kaggle 狗vs猫的数据集上,利用Python, OpenCV, 和 scikit-learn进行线性分类。从数据集提取出颜色直方图之后,我们在特征向量上训练一个线性支持向量机,并且得到64%的分类精度,这已经很不错了,因为(1)颜色直方图并非狗和猫特征化的最佳选择(2)我们没有对线性SVM进行调参。

    到这里,我们开始理解了构建神经网络、卷积神经网络和深度学习模型的基本模块,但还有很长一段路要走。

    首先,我们需要更详细地了解损失函数,特别是如何使用损失函数来优化权重矩阵以获得更准确的预测。 未来的博客文章将更详细地介绍这些概念。

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    千次阅读 2018-07-08 10:42:57
    #线性分类SVM def test_LinearSVC (*data) : X_train,X_test,y_train,y_test = data cls = svm.LinearSVC() cls.fit(X_train,y_train) print( 'Coefficients:%s,intercept%s' %(cls.coef_,cls.intercept_))...
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空空如也

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