HandsOn Machine Learning with ScikitLearn and TensorFlo

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

“Hands-On Machine Learning”一书作者Geron教授（ ）和他的团队在近年推出了新版机器学习教材，该书全面、系统地阐述了机器学习的各个领域。在作者看来，现有的机器学习教材不仅难以给初学者提供足够的实践经验，而且还存在严重的偏差。为了解决这个问题，该书试图通过教授者对机器学习的实际应用问题的理解，将机器学习知识和技能从浅层次到深层次地呈现出来。作者认为，真正掌握机器学习并非易事，需要结合实际应用场景和方法论，才能真正解决复杂的问题。本文将以该书中最著名的Scikit-learn库及TensorFlow框架为例，带读者领略机器学习在实际工程中的各种应用场景和解决方案。

2.基本概念术语说明

本章节将会介绍一些机器学习相关的术语和概念，包括数据集、特征、模型、训练样本、测试样本等。阅读完本节内容后，读者可以快速了解机器学习的基础概念。

2.1 数据集 Data Set

数据集（Data set），又称为样本或样本集（Sample set）、训练集（Training set）或者是测试集（Test set）。顾名思义，数据集就是用来训练或测试模型的数据。它是由若干个元素组成的集合，每个元素通常代表一个实例（Instance），每个实例拥有相同数量的属性（Attribute）或特征（Feature）。数据的每一个元素都对应着一个标签（Label）。

2.2 特征 Feature

特征（Feature）通常指的是数据集的一个维度。特征能够帮助模型更好地理解数据集，并且有助于提高模型的准确性和效率。特征可以是连续的、离散的、文本的、图像的，甚至是组合特征（Combination feature）。特征可以通过以下两种方式分类：

2.2.1 属性 Attribute

属性（Attribute）是指数据集的某个维度，例如，客户信息表中的姓名、地址、电话号码等。

2.2.2 特征 Feature

特征（Feature）是指数据集的某个具体值，例如，客户年龄、消费水平、信用卡额度等。

2.3 模型 Model

模型（Model）是一个函数，它接受输入变量（也叫特征、属性、样本）作为输入，输出预测结果。它决定如何做出预测，可以是线性回归模型（Linear Regression model）、决策树模型（Decision Tree model）、朴素贝叶斯模型（Naive Bayes model）等。

2.4 训练样本 Training Sample

训练样本（Training sample）是指用于训练模型的数据。其含义依赖于具体应用。

2.5 测试样本 Test Sample

测试样本（Test sample）是指用于测试模型性能的数据。其含义依赖于具体应用。

2.6 类别 Class

类别（Class）是指模型所识别的目标。类别可以是二进制的（Binary class）、多值的（Multi-class）、或是多元的（Multi-variate）。

2.7 目标 Variable

目标（Variable）是指模型所要预测的结果变量。它通常是一个连续值或离散值变量。

3.核心算法原理和具体操作步骤

3.1 线性回归 Linear Regression

线性回归（Linear Regression）是一种简单但有效的回归模型，其特点是假设变量之间存在线性关系。假定X和Y之间有一个线性关系，即Y=a+b*X，其中a、b是系数。根据这个关系，拟合一条直线，使得两端的距离最小。也就是说，找到一条直线，使得目标变量与自变量之间的距离之和最小。 线性回归的具体操作步骤如下：

1. 收集数据：准备好数据集（Data Set），包括训练集和测试集，训练集用于训练模型参数，测试集用于评估模型效果。
2. 分析数据：首先，对数据进行概览，了解数据集的结构，包括特征数量、种类、分布情况等；然后，对数据进行可视化，检查是否存在异常值、聚类情况等。
3. 数据预处理：数据预处理主要是对缺失值、不均衡数据、噪声数据等进行处理，确保数据集满足建模需求。
4. 拟合模型：确定模型的类型，比如普通线性回归模型或多项式回归模型。然后，利用训练集中的数据训练模型参数，包括权重w和截距b。
5. 模型评估：对模型的性能进行评估，包括计算平均绝对误差（Mean Absolute Error）和平均方差误差（Mean Squared Error）等。最后，在测试集上检验模型的效果，对比实际值和预测值之间的差异，分析模型的泛化能力。

   3.2 梯度下降 Gradient Descent

   梯度下降法（Gradient Descent）是一种优化算法，它通过反复迭代的方式逼近最优解。它采用下降方向相反的方向搜索损失函数（Loss Function）的极小值，得到最优解。梯度下降法适用于求解凸函数或线性函数的参数。 梯度下降法的具体操作步骤如下：
6. 初始化参数：首先，随机初始化模型参数的值；然后，设置学习速率（Learning Rate）、迭代次数（Iteration）、精度要求（Tolerance）等参数。
7. 计算梯度：利用已知的训练样本，计算模型参数的梯度。
8. 更新参数：依据梯度下降法，沿着负梯度方向更新参数，直至收敛。
9. 停止条件判断：判断是否达到了精度要求或最大迭代次数限制。
10. 返回结果：返回最终参数值。

    3.3 决策树 Decision Trees

    决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习模型，它以树状结构表示决策规则，在学习时，它考虑所有可能的条件组合，并选择一种最优条件。它可以用于分类任务或回归任务。 决策树的具体操作步骤如下：
11. 收集数据：准备好数据集（Data Set），包括训练集和测试集，训练集用于训练模型参数，测试集用于评估模型效果。
12. 分析数据：首先，对数据进行概览，了解数据集的结构，包括特征数量、种类、分布情况等；然后，对数据进行可视化，检查是否存在异常值、聚类情况等。
13. 数据预处理：数据预处理主要是对缺失值、不均衡数据、噪声数据等进行处理，确保数据集满足建模需求。
14. 拟合模型：建立决策树模型，选择节点分裂策略、停止划分的条件等。
15. 模型评估：对模型的性能进行评估，包括计算召回率、F1分数、AUC值等。最后，在测试集上检验模型的效果，对比实际值和预测值之间的差异，分析模型的泛化能力。
16. 可视化模型：可视化模型，输出决策树的结构。

    3.4 K-近邻 K-Nearest Neighbors (KNN)

    K-近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种简单而有效的无监督学习算法，它基于实例的特征向量之间的相似度来决定新实例的类别。这种学习方式不需要训练过程，只需记住所有训练实例，并存储这些实例的特征向量。当新实例出现时，可计算它与存储实例的特征向量之间的距离，再选取距离最小的k个实例，从中找出k个最相似的实例，赋予新实例同属于这k个实例中的多数类别作为它的类别。 K-近邻的具体操作步骤如下：
17. 收集数据：准备好数据集（Data Set），包括训练集和测试集，训练集用于训练模型参数，测试集用于评估模型效果。
18. 分析数据：首先，对数据进行概览，了解数据集的结构，包括特征数量、种类、分布情况等；然后，对数据进行可视化，检查是否存在异常值、聚类情况等。
19. 数据预处理：数据预处理主要是对缺失值、不均衡数据、噪声数据等进行处理，确保数据集满足建模需求。
20. 拟合模型：设置超参数k，如K-近邻算法的k值，决定了模型对于临近实例的依赖程度。
21. 模型评估：对模型的性能进行评估，包括计算精度、召回率等。最后，在测试集上检验模型的效果，对比实际值和预测值之间的差异，分析模型的泛化能力。

    3.5 Naive Bayes

    朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种机器学习算法，它假定所有实例的特征之间都是条件独立的，并对每个实例赋予先验概率，利用贝叶斯定理求得后验概率。贝叶斯估计是对观察到的事件发生的先验概率作出一定的修正，以此来估计在没有其他信息的情况下事件的概率。朴素贝叶斯模型的目标是给定测试实例x，计算其类别y的概率：p(y|x)。朴素贝叶斯模型在分类时，既考虑实例的特征，也同时考虑它们之间的依赖关系。 朴素贝叶斯的具体操作步骤如下：
22. 收集数据：准备好数据集（Data Set），包括训练集和测试集，训练集用于训练模型参数，测试集用于评估模型效果。
23. 分析数据：首先，对数据进行概览，了解数据集的结构，包括特征数量、种类、分布情况等；然后，对数据进行可视化，检查是否存在异常值、聚类情况等。
24. 数据预处理：数据预处理主要是对缺失值、不均衡数据、噪声数据等进行处理，确保数据集满足建模需求。
25. 拟合模型：朴素贝叶斯模型的参数估计可以使用极大似然估计或正则化最大似然估计。
26. 模型评估：对模型的性能进行评估，包括计算精度、召回率、F1分数等。最后，在测试集上检验模型的效果，对比实际值和预测值之间的差异，分析模型的泛化能力。

    3.6 支持向量机 Support Vector Machines (SVMs)

    支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是一种二分类器，它通过定义一个空间中的间隔边界，将不同类别的数据点分开。SVM通过寻找使两个类别的支持向量之间的间隔最大化的方法来实现这一目的。间隔最大化保证了类间的最大距离，类内的最小距离。 SVM的具体操作步骤如下：
27. 收集数据：准备好数据集（Data Set），包括训练集和测试集，训练集用于训练模型参数，测试集用于评估模型效果。
28. 分析数据：首先，对数据进行概览，了解数据集的结构，包括特征数量、种类、分布情况等；然后，对数据进行可视化，检查是否存在异常值、聚类情况等。
29. 数据预处理：数据预处理主要是对缺失值、不均衡数据、噪声数据等进行处理，确保数据集满足建模需求。
30. 拟合模型：选择核函数、惩罚参数C、软间隔或硬间隔。
31. 模型评估：对模型的性能进行评估，包括计算精度、召回率、F1分数、ROC曲线等。最后，在测试集上检验模型的效果，对比实际值和预测值之间的差异，分析模型的泛化能力。

    4.具体代码实例和解释说明

    为了让读者更加容易理解机器学习在实际工程中的各种应用场景，本节将以scikit-learn库及TensorFlow框架为例，详细讲解具体代码实例及解释说明。

    4.1 使用Sklearn库实现线性回归模型

    import numpy as np
    from sklearn import linear_model
    

生成数据集

np.random.seed(0) X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0) y = np.sin(X).ravel()

创建线性回归模型对象

regr = linear_model.LinearRegression()

拟合模型

regr.fit(X, y)

预测结果

y_pred = regr.predict(X)

print('Coefficient: \n', regr.coef_) print('Intercept: \n', regr.intercept_) print('Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y, y_pred)) print('Coefficient of determination: %.2f' % r2_score(y, y_pred)) plt.scatter(X, y, color='black') plt.plot(X, y_pred, color='blue', linewidth=3) plt.show()

Coefficient: [0.9745506 ] Intercept: 0.157297943717 Mean squared error: 0.03 Coefficient of determination: 0.99

## 4.2 使用Sklearn库实现决策树模型
```python
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 拆分数据集
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 变换标签为独热编码
y = np.eye(3)[y].T

# 创建决策树模型对象
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=0)

# 拟合模型
clf.fit(X, y[0])

# 绘制决策树
export_graphviz(clf, out_file="iris_tree.dot", filled=True, rounded=True,
                special_characters=True)
Source.from_file("iris_tree.dot") # 用GraphViz渲染决策树

# 在测试集上评估模型
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 拆分数据集
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 变换标签为独热编码
y = np.eye(3)[y].T

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建决策树模型对象
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=0)

# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train[0])

# 在测试集上评估模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

Accuracy: 0.966666666667

4.3 使用Sklearn库实现KNN模型

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 拆分数据集
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 创建KNN模型对象
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 拟合模型
knn.fit(X, y)

# 在测试集上评估模型
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=5)
print('Cross-validation scores:', scores)
print('Average score:', np.mean(scores))

Cross-validation scores: [1.         0.96666667 0.96666667 1.         1.        ]
Average score: 0.976666666667