《python机器学习从入门到高级》分类算法：（上）
引言
我们在之前的文章已经介绍了机器学习的一些基础概念，当拿到一个数据之后如何处理、如何评估一个模型、以及如何对模型调参等。接下来，我们正式开始学习如何实现机器学习的一些算法。 回归和分类是机器学习的两大最基本的问题，对于分类算法的详细理论部分。 本文主要从python代码的角度来实现分类算法。
python
# 导入相关库
import sklearn
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt🌳1. 数据准备
下面我们以mnist数据集为例进行演示，这是一组由美国人口普查局的高中生和雇员手写的70000个数字图像。每个图像都用数字表示。也是分类问题非常经典的一个数据集
python
# 导入mnist数据集
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, as_frame=False)
mnist.keys()
css
dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'categories', 'feature_names', 'target_names', 'DESCR', 'details', 'url'])其中data是我们输入的特征，target是0-9的数字
python
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
X.shape,y.shape
scss
((70000, 784), (70000,))可以看出一共有70000图像，其中X一共有784个特征，这是因为图像是28×28的，每个特征是0-255之间的。下面我们通过imshow()函数将其进行还原
python
%matplotlib inline
import matplotlib as mpl
digit = X[0]
digit_image = digit.reshape((28, 28))#还原成28×28
plt.imshow(digit_image, cmap=mpl.cm.binary)
plt.axis("off")
plt.savefig("some_digit_plot")
plt.show()
从我们人类角度来看，我们很容易辨别它是5，我们要做的是，当给机器一张图片时，它能辨别出正确的数字吗？我们来看看y的值
python
y[0]
arduino
'5'我们要实现的就是，给我们一张图片，不难发现这是一个==多分类任务==，下面我们正式进入模型建立，首先将数据集划分为==训练集和测试集==，这里简单的将前60000个划分为训练集，后10000个为测试集，具体代码如下
python
y = y.astype(np.uint8)#将y转换成整数
X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:]🌴2.简单二元分类实现
在实现多分类任务之前，我们先从一个简单的问题考虑，现在假设我只想知道给我一张图片，它是否是7（我最喜欢的数字）。这个时候就是一个简单的二分类问题，首先我们要将我们的目标变量进行转变，具体代码如下
python
y_train_7 = (y_train == 7)
y_test_7 = (y_test == 7)现在，我们选择一个分类器并对其进行训练。我们先使用==SGD==（随机梯度下降）分类器
python
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
sgd_clf = SGDClassifier(max_iter=1000, tol=1e-3, random_state=123)#设置random_state为了结果的重复性
sgd_clf.fit(X_train, y_train_7)
ini
SGDClassifier(random_state=123)训练好模型之后我们可以进行预测，以第一张图片为例，我们预测一下它是否是7（很显然我们知道不是）
python
sgd_clf.predict(X[0].reshape((1,-1)))
scss
array([False])可以看出判断正确了，在之前我们讨论了==模型评估==的方法，详细介绍看这篇文章：Python机器学习从入门到高级：模型评估和选择（含详细代码） 下面演示如何用代码实现各个评估指标
🌵3.模型评估
我们根据分类评估指标来看看SGD分类器效果
🌾3.1 准确率
python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
cross_val_score(sgd_clf, X_train, y_train_7, cv=3, scoring="accuracy")
scss
array([0.97565, 0.97655, 0.963 ])🌿3.2 混淆矩阵
python
y_train_pred = sgd_clf.predict(X_train)
python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_train_7, y_train_pred)
lua
array([[53304, 431],
[ 550, 5715]], dtype=int64)☘️3.3 召回率和精确度
python
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score
print('precision:',precision_score(y_train_7, y_train_pred))
print('recall:',recall_score(y_train_7,y_train_pred))
makefile
precision: 0.929873088187439
recall: 0.9122106943335994下面要用的matplotlib，想了解matplotlib可以看这篇文章：Python数据可视化大杀器之地阶技法：matplotlib（含详细代码）
🍁3.4 ROC曲线
python
from sklearn.metrics import roc_curve
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_train_7, y_scores)
plt.plot(fpr, tpr, linewidth=2)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.axis([0, 1, 0, 1])
plt.xlabel('False Positive Rate (Fall-Out)', fontsize=16)
plt.ylabel('True Positive Rate (Recall)', fontsize=16)
plt.grid(True)
本章的介绍到此介绍，下一章介绍分类算法（下）：如何完成多分类任务