Python机器学习-多元分类的5种模型

杨利霞

7 G* {$ |0 [5 G; j( j, a; OPython机器学习-多元分类的5种模型

最近上了些机器学习的课程，于是想透过Kaggle资料集来练习整个资料科学专案的流程，在模型训练阶段，虽然听过许多分类模型，但不是很了解其各别的优缺点与适合的使用时机，所以想来整理一篇文章，统整上课学习与网路资料，作为后续专案的优化方向！
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首先，机器学习主要分为「监督式学习」与「非监督式学习」，两者的差异在于资料是否有「标签」。
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7 x! Y4 R6 }1 ?" h+ V& \监督式学习(Supervised Learning)：给予「有标签」的资料，举例来说：给机器一堆苹果和橘子的照片，并说明哪些是苹果、哪些是橘子，再拿一张新的照片询问机器这是苹果还是橘子，而监督式学习又可分为回归(Regression)和分类(Classification)。

非监督式学习(Unsupervised Learning)：给予「无标签」的资料，让机器找出潜在的规则，举例来说：给予机器一堆苹果和橘子的照片，但没有告诉机器这些照片各别是哪种水果，让机器自行找到资料间的相似性，而非监督式学习又可分为分群(Clustering)和降维(Dimension Reduction)。

. c2 ?+ V- [( ?* I- w0 Y/ X这篇文章会以监督式学习中的分类模型为主。

一、逻辑回归(Logistic Regression)
* z# B: k7 B' i逻辑回归是个二元分类(Binary Classification)的模型，并有其对应的机率值，举例：明天会下雨的机率有90%。

基本概念是利用线性回归线(Linear Regression Line)，将资料分为A/B两类，再透过Sigmoid Function (or Logistic Function) 输出A类别的机率值(0~1)，若机率>0.5则判断为A类别，因为是二元分类，所以当机率<0.5则被归类为B类别。
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若需处理多元分类问题，有两种方法：
1. One versus Rest (or One versus All)：将每个分类与其他剩余的资料做比较，若有N个类别，就需要N个二元分类器。以下方图例来说明，若有类别1~3，每次各使用一个类别与剩余的两个类别作二元分类后，会得到三个分类器，预测时把资料放到三个分类器中，看哪个分类器的分数较高，就判断为该类别。

One versus Rest Example (Source from Internet)
+ U6 U! U5 A4 E$ a; o' I4 k) u# H
2. One versus One：每次选择两个类别做分类，若有N个类别，就会有N*(N-1)/2个分类器，将每次分类的结果做投票，最后判断为票数最高的那个类别。举下方图例来说，有三个类别，会有三组分类器，最后新资料会判断为票数较高的类别1。
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6 c# M: U. R4 f- J) W% wOne versus One Example (Source from Internet)
6 h4 \1 G- ^: t- K  g2 b; ^  a) H
( @2 s( c6 _& q* j! j% F$ Y  FLogistic Regression的优点：
8 B* r5 h+ |" Q8 ~8 R1 t6 |5 @◆ 资料线性可分(包含在高维度空间找到linear plane)
9 J/ e4 i1 Z8 n$ u! \◆ 除了分类，也可以得到A/B两类的机率
. m! I" F- N" g6 r( Z% _◆ 执行速度较快
0 u  N/ m& p# A( t% R: r6 q
Logistic Regression的缺点：
2 Z+ s( E+ A4 n! P◆ 线性回归线的切法可能不够漂亮
◆ 不能很好地处理大量、多类特征

/ S* g( w4 y+ h- @二、 支持向量机( 支持向量机，SVM）
( v' r# z+ {$ x  g: y支持向量机(Support Vector Machine)是在寻找一个超平面(Hyper-plane)来做分类，并使两个类别之间的边界距离最大化(会忽略异常点Outlier)。

" @0 B9 Z* c3 R: @/ y* }: c- w! HSVM也可使用于非线性分类(如下图B)，透过Kernels functions将低维空间转换为高维空间，让资料可以在高维空间被线性分类。想像红色球的重量比蓝色球还重，在平面上一拍，让球往上弹，重量重的红色球会较快落下，在立体空间就可以找出个平面来切分红色和蓝色球。

Support Vector Machine Example (Source from Internet)
: V' N+ _5 U& M: n5 K
) S1 P2 R; z7 }; _# y( @/ t- n& WSVM的优点：
◆ 切出来的线或平面很漂亮，拥有最大边界距离(margin)
◆ 在高维空间可以使用(即使维度数大于样本数也有效)
◆ 在资料量较小、非线性、高维度与局部最小点等情况下有相对的优势

SVM的缺点：
8 D4 b3 D7 G2 M, Z* K◆ 当资料太多时，所需的训练时间太长，而使效果不佳
◆ 当资料集有太多noise时(如目标类别有重叠)，预测的效果也会不好
◆ SVM不会直接提供机率的估计值
$ _# t+ C, c3 w- p6 r, |/ j+ P
三、决策树(Decision Tree)
5 |! q- Q0 c+ s! D" L透过模型预测可以得知某个方程式来做分类，但方程式可能很难懂或很难解释，这时需要决策树(Decision Tree)，它的准确性可能没有很精准，但「解释性」高，所以决策树是一种条件式的分类器，以树状结构来处理分类问题。

: ~+ U) x/ v1 v! Y; d建构决策树的方式，是将整个资料集依据某个特征分为数个子资料集，再从子资料集依据某个特征，分为更小的资料集，直到子资料集都是同一个类别的资料，而该如何分类则是透过资讯熵(Entropy)和资讯增益(Information Gain)来决定。
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2 U9 e$ C3 o3 K1. 资讯熵(Entropy)：用来衡量资料的不纯度，若资料为同一类Entropy=0，若资料「等分」成不同类别Entropy=1。
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! n/ {& m+ N* j2 j6 h2. 资讯增益(Information Gain)：用来衡量某个特征对于资料分类的能力，而建构决策树就是要找到具有最高资讯增益的分类法(得到纯度最高的分支)。简单来说，原本的资料集(High Entropy=E1)，经过分类，得到多个资料集(Low Entropy=E2)，其中的E1-E2=Information Gain。

- J( k1 g# O# a2 r7 KDecision Tree的优点：
◆ 决策树容易理解和解释
◆ 资料分类不需要太多的计算
! k: k  s# G5 W◆ 可以处理连续值和离散值
- Q3 U( T) X* d+ }" @% T◆ 资料准备相对比较容易
+ T2 T/ n" V' `8 o9 n7 c+ X2 m% U/ S8 e9 }(不需要做特征标准化、可以处理合理的缺失值、不受异常值的影响)
◆ 因为解释性高，能用在决策分析中，找到一个最可能达到目标的策略

1 R5 B3 a8 Z! `" g9 {4 E: [6 MDecision Tree的缺点： **
**◆ 容易过度拟合(Over-fitting)
/ ^: @/ o1 A$ c) F- d◆ 若类别太多，但资料量太少，效果比较差
% @7 d% A8 F& `1 [" ~3 C+ c0 H  T
四、随机森林(Random Forest)
( p8 y1 M2 ~) c' K8 P随机森林，是取部分特征与部分资料产生决策树，每重复此步骤，会再产生一颗决策树，最后再进行多数决投票产生最终结果。
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% n. H& W/ Z3 q* U' ^8 u1 o随机森林可以降低决策树有过拟合的问题，因为最终结果是对所有的决策树结果进行投票，进而消除了单棵决策树的偏差。

+ ^* {1 a) D4 [! g- G% qRandom Forest Example (Source from Internet)

Random Forest的优点：
) x$ }6 N# ~: B2 n; ?◆ 随机森林的决策树够多，分类器就不会过拟合
; U. u% l9 H! b◆ 每棵树会用到的资料和特征是随机决定的
; U" f  s& M0 b+ R7 j  ~' s- W◆ 训练或预测时每棵树都能平行化的运行
2 r: b7 @$ S4 v: o* V# o3 F' n7 K6 z6 Z
! [% Z# U& n* n5 Z* n4 KRandom Forest的缺点： **
: O3 p6 H) f3 W' _**◆ 当随机森林中的决策树个数很多时，训练时需要的空间和时间会比较大
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8 [2 Y. }5 k( e' G. ]0 S五、极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)
! {6 e* {. h/ ?" ?' p其实会想写这篇文章，是因为在使用Kaggle资料做练习时，发现网站上有需多人使用XGBClassifier做分类预测，因此想进一步了解这个模型。

XGBoost的两个主要概念：
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- D. H8 H9 W+ B* I6 F/ ~' W1. 回归树(Classification and Regression Tree, CART)
回归树拥有和决策树一样的分支方式，并在各个叶端(Leaf)有一个预测分数(Prediction Score)，且回归树是可以做集成的，也就是把资料丢到所有树中，把得到的预测分数加总。

# n! R$ G5 v( ]# I' C2. 梯度提升
先以常数作为预测，在之后每次预测时新加入一个学习参数，要找出最佳参数，是在每次迭代中，使用贪婪演算法计算Gain，并找出最佳分支做新增，并对负Gain的分支做删减(详细请参考文章1说明)。换句话说，就是「希望后面生成的树，能够修正前面一棵树犯错的地方」。

; V5 h  m9 \1 B& N2 [Random Forest 和XGBoost 差异如下图例：
% ?8 u* a7 l2 G& G- pRandom Forest是由多个决策树所组成，但最终分类结果并未经过加权平均；而XGBoost是由连续的决策树所建构，从错误的分类中学习，并在后续的决策树中增加更高的权重。
1 J- z; E/ T8 U* I: H
Random Forest and XGBoost Difference (Reference: 參考文章3)
/ e8 L( _5 `. Z- M
8 ^3 b* k6 e  z! P" p9 |  zXGBoost的优点：
2 a7 d9 U4 a% \+ M, R◆ 在损失函数中加入正则项，控制模型的复杂度，防止过拟合现象
◆ 在每次迭代后，会将叶子节点的权重乘上该系数，来削弱每棵树的影响

2 }6 F3 t# y7 B4 n2 S# l7 xXGBoost的缺点： **
0 `1 R, m  ?1 D5 p( @% ^+ k! m; g**◆ 空间复杂度过高，需要储存特征值和特征对应样本的梯度统计值
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