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  • 分类预测
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    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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  • ML之分类预测分类预测评估指标之AUC计算的的两种函数具体代码案例实现 目录 分类预测评估指标之AUC计算的的两种函数代码案例实现 输出结果 实现代码 分类预测评估指标之AUC计算的的两种函数...

    ML之分类预测:分类预测评估指标之AUC计算的的两种函数具体代码案例实现

    目录

    分类预测评估指标之AUC计算的的两种函数代码案例实现

    输出结果

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  • matlab程序,基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别,里面一个.m文件,一个.mat数据集,直接可以使用。
  • 摘要: 在Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测?本文简述了其实现原理和代码实现。一旦你在scikit-learn中选择好机器学习模型,就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问:如何在...

    摘要: 在Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测?本文简述了其实现原理和代码实现。

    一旦你在scikit-learn中选择好机器学习模型,就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问:

    如何在scikit-learn中用我自己的模型进行预测?

    在本教程中,你将会发现如何在Python的机器学习库scikit-learn 中使用机器学习模型进行分类和回归预测。文章结构如下:

    1.如何构建一个模型,为预测做好准备。

    2.如何在scikit-learn库中进行类别和概率预测。

    3.如何在scikit-learn库中进行回归预测。

    bV8IBw?w=640&h=428

    一、构建一个模型

    在进行预测之前,你必须训练一个最终模型。你可以使用k-fold交叉验证或训练/测试数据,对模型进行训练。这样做的目的就是为了评估模型在样本外数据上的表现及其性能,比如新的数据。

    你可以在这里了解更多关于如何训练最终模型的信息:

    如何训练一个最终的机器学习模型?

    如何预测分类模型

    分类问题,就是模型学习输入特征与输出特征之间的映射,确定某一个或多个数据实例是否为某一个类标签的问题,比如“是垃圾邮件”和“不是垃圾邮件”。

    下面是针对一个简单二元分类问题的Logistic回归模型的示例代码。

    尽管我们在本教程中使用Logistic回归,在scikit-learn中几乎所有的分类算法中也都可以使用该函数。

    bd273bd17bf11fcb50eb8bb5444c475d.png

    模型构建完成以后,需要将模型保存到文件中,如pickle库。保存后,你可以随时加载模型并使用它进行预测。为了简单起见,我们将跳过这一步,有关这方面的详细内容,请参阅以下文章:

    在scikit-learn库中如何使用Python保存并加载机器学习模型

    现在,我们希望用最终模型进行两种分类预测:类别预测和概率预测。

    1、类别预测

    类别预测就是给定最终模型和一个或多个数据实例,使用模型对预测数据实例进行分类。

    首先我们并不知道新数据的类别。这就是我们需要这个模型的原因。使用predict()函数在scikit-learn库中使用最终分类模型预测新数据实例的类。

    例如,Xnew的数组中有一个或多个数据实例,将数组传递给模型的predict()函数,来预测数组中每个实例的类别。

    ec83e163d1b67669c9375675699181b5.png

    (1)多个实例的类别预测

    我们来举个例子,对多种类别预测进行详细论述。

    62b4949e236667deeaa133aef9b068a6.png

    对三个新的数据实例的类别进行预测,然后将数据实例和预测结果一起打印出来,如下图所示。

    46cc241d6cfe12fa8fa78ce92a1a6784.png

    (2)单个实例的类别预测

    如果你只有一个新的数据实例,你可以将这个实例以数组的形式传递给predict()函数,例如:

    b81fc46412094f710fe7ee0865b5b271.png

    运行上述代码,打印出实例数据和预测结果,如下图所示。

    f1552b41f069ab9a67a8d7621ef1bc70.png

    关于类别标签的注意事项

    准备好数据后,可能使用过LabelEncoder将图像的类别(例如字符串型)映射为整型。也可以用LabelEncoder中的inverse_transform()函数将整型再转换回字符串型。出于这个原因,在拟合最终模型时,您可能想要在pickle库中保存用于编码输出预测结果的LabelEncoder。

    2、概率预测

    概率预测就是预测每个数据实例所属类别的概率。给定一个或多个新实例,该模型将预测每个数据所属类别的概率,并返回0和1之间的某一个值。

    你可以在scikit-learn中调用predict_proba()函数进行这些实例的类别概率的预测,如下图所示:

    2ee11267b5054511bf00dfc9eb99dc44.png

    该函数仅适用于使用大多数模型对数据实例的类别进行概率预测,这是大多数但不是全部的模型。

    下面的代码是对数据实例数组Xnew中的每个实例进行概率预测。

    914742a363001a49bc56c33f73bf29b3.png

    运行上述代码进行概率预测,然后分别打印出输入实例数据、每个实例属于第1类(用0表示)或第2类(用1表示)的概率,如下图所示。

    0812a799dffba9324629f181f6942605.png

    三、如何使用回归模型进行预测

    回归属于监督学习,给定输入实例数据,模型学习并将数据映射到一个合适的输出量,例如0.1,0.2等。

    下图中的代码是一个最终化线性回归模型的示例。同样地,用于回归预测的函数也适用于scikit-learn中的所有回归模型。

    8571997fa6700291b412056ec89e9f24.png

    我们可以在最终模型上调用predict()函数来预测所述类别的概率。和分类一样,predict()函数将一个或多个数据实例的列表或数组作为输入。

    多个实例的回归预测

    下面的示例是演示如何对具有未知预期结果的多个数据实例进行回归预测。

    8b3d8619b1ee6c6d47e23369e4e419fa.png

    运行上述代码,对多个数据实例进行预测,并将输出和预测结果打印出来,如下图所示。

    b7d5465f1eea04571f1a816dab38b6fa.png

    单个实例的回归预测

    将相同的函数用于适当的列表或数组中,就可以对单个数据实例进行预测。

    1f9a84520430b667e8ced4d7ce6ff4ce.png

    运行上述代码,并打印出数据实例和预测结果,如下图所示。

    7ba5c7b77f7162e9f0493b6e02315035.png

    总结

    阅读完本文,你已经了解了如何使用scikit-learn Python库中的机器学习最终模型进行分类和回归预测。

    本文由阿里云云栖社区组织翻译。

    文章原标题《How to Make Predictions with scikit-learn》,译者:Mags,审校:袁虎。

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  • 分类预测&聚类

    千次阅读 2020-06-01 22:33:10
    分类预测&聚类 分类和聚类的不同,点击进行学习。 分类 概念 建立模型,描述预定的数据类集或概念集;之后使用模型进行分类。 预测 构造和使用模型评估无标号样本类,或评估给定样本可能具有的属性值或值区间。 ...

    分类预测&聚类

    分类和聚类的不同,点击进行学习。

    分类

    概念

    建立模型,描述预定的数据类集或概念集;之后使用模型进行分类。

    预测

    构造和使用模型评估无标号样本类,或评估给定样本可能具有的属性值或值区间。

    有监督学习(分类)

    • 训练集是带有类标签的
    • 新的数据是基于训练集进行分类的

    无监督学习(聚类)

    • 训练集是没有类标签的
    • 提供一组属性,然后寻找出训练集中存在类别或者聚集。

    关于分类和预测的问题

    • 数据准备
      • 数据清洗:对数据进行预处理,消除噪音和丢失值
      • 相关性分析(属性选择):去掉不相关或者冗余的属性
      • 数据转换:泛化或者对数据进行标准化
    • 评估、比较分类方法
      • 预测的准确率
      • 速度:创建速度、使用速度
      • 健壮性:处理噪声数据和缺失值数据的能力
      • 伸缩性:对大量数据,对磁盘驻留数据的处理能力
      • 可解释性:对模型的k可理解和解释的程度
      • 规则好坏的评价:决策树的大小、分类规则的简明性

    决策树

    思想(贪心)

    • 自上而下分而治之的方法
    • 开始时,所有的数据都在根节点上
    • 属性都是离散值字段(if 连续 : 离散化)
    • 所有记录用所选属性递归进行分割
    • 属性的选择是基于一个启发式规则或者一个统计的度量

    停止分割的条件

    • 每一个节点上的数据都是属于同一个类别
    • 没有属性可以在用于对数据进行分割

    Overfitting

    生成的原因

    • 太多的分支,有些可能是对异常例外的反应
    • 在进行预测的时候准确率较低

    解决方法

    • 预剪枝
      • 难点:选择一个阈值比较困难
    • 后修建
      • 使用另外一个测试集来决定那个树最好

    SLIQ算法

    点击进行学习。

    贝叶斯分类算法

    粗糙集算法

    • 解决不确定性问题,是对某一对象集合的近似。
    • 处理不确定问题的最大优点:它不需要关于数据的预先或附加的信息,而且易于掌握和使用
    • 可用于从数据库(数据仓库)中发现分类规则。

    聚类

    什么是聚类分析

    一个数据对象的集合

    聚类分析(无监督)
    • 把一个给定的数据对象分成不同的簇
    • 在同一个簇中,对象之间具有相似性
    • 不同簇的对象之间是相异的
    典型应用
    • 模式识别
    • 空间数据分析
    • 图像处理
    • 经济学(市场研究)
    • 分档分类

    eg:市场营销、土地使用、保险、城市规划、地震研究

    数据挖掘对聚类的要求
    • 可伸缩性
    • 能够处理不同类型的属性
    • 能发现任意形状的簇
    • 能够处理噪声和异常
    • 对输入数据随想的顺序不敏感
    • 能处理高维数据
    • 能产生一个好的,满足用户指定约束的聚类结果
    • 结果是可解释的、可理解的和可用的
    评价方法

    一个好的聚类方法要能产生高质量的聚类结果—簇,这些簇具有一下两个特点:

    • 高的簇内相似性
    • 低的簇间相似性
    So,如何计算相似性

    通常使用距离来衡量两个对象之间的相异度。

    • 明考斯基距离(Minkowski distance):

    20200601222639161

    相似性

    So,如何计算相似性

    通常使用距离来衡量两个对象之间的相异度。

    • 明考斯基距离(Minkowski distance):

      [外链图片转存中…(img-kSASuJsQ-1591021899119)]

    • 简单匹配系数----评价二元变量之间的相似性

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