Python机器学习-多元分类的5种模型

杨利霞

( X7 O0 h# E' R/ O5 G5 gPython机器学习-多元分类的5种模型
) {4 H& Y7 B" |/ @! h, }
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！

' a# Z; X  J+ O9 Z6 A, l$ P2 j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」。

- j& e" n6 y* W4 S- G3 X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)。
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6 a* `# f! j5 x' ]8 A, t这篇文章会以监督式学习中的分类模型为主。

7 t) t; _: ^6 P( [* {9 F一、逻辑回归(Logistic Regression)
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%。

# t' T" d& N1 H; K; j' Z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：
/ s# O7 `5 E+ Z5 _" o1 \) v& o1. 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)

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。

: A- ?, D+ Y8 b# J" y& g4 COne versus One Example (Source from Internet)

) a2 G  Q; m% n+ _# K) ~2 yLogistic Regression的优点：
  v( N3 ?  W# ^' I9 L2 e◆ 资料线性可分(包含在高维度空间找到linear plane)
2 D& t# r' d8 [◆ 除了分类，也可以得到A/B两类的机率
◆ 执行速度较快
0 y* W; [) o9 c, t2 ]
Logistic Regression的缺点：
( I; d/ n8 H4 J: L( J2 t◆ 线性回归线的切法可能不够漂亮
2 `; X) F% n# F6 c% s6 I+ s$ \, r◆ 不能很好地处理大量、多类特征
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二、 支持向量机( 支持向量机，SVM）
3 l$ _8 r. I, C5 s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)。
( M: a7 Y) j' [2 e# T
, h9 q; P' g5 V$ DSVM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。
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+ N+ M( N) P2 B- dSupport Vector Machine Example (Source from Internet)

SVM的优点：
◆ 切出来的线或平面很漂亮，拥有最大边界距离(margin)
2 g  `) y# x& D) P5 O5 V1 Z◆ 在高维空间可以使用(即使维度数大于样本数也有效)
5 e, @+ m+ U) D: ]+ i9 q◆ 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
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5 r: J' b$ b0 eSVM的缺点：
◆ 当资料太多时，所需的训练时间太长，而使效果不佳
9 d* U6 J& ~3 Q◆ 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

: P  B# l1 X" \/ R8 r$ r, t% h三、决策树(Decision Tree)
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。
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' z) g& ?5 R  X; a5 A- C. l, F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。

# L3 I5 ~8 b, P0 E, u1. 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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7 N' ^; c$ i  n' a& ~# n+ o2. 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。
4 P! K/ z, ]# ~* ]! r# h7 f( k) T# Y
0 }* s0 ?8 T4 ?; M) L) J2 \Decision Tree的优点：
4 a# G+ D. i) o# a3 o! {- I◆ 决策树容易理解和解释
. u& O* f3 F. W1 Y( k& I6 U◆ 资料分类不需要太多的计算
◆ 可以处理连续值和离散值
◆ 资料准备相对比较容易
% {8 s  f  Q2 O/ {8 @, F(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)
5 ^) q8 Y  C' F/ s; b# l◆ 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
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Decision Tree的缺点： **
$ N: S3 w9 C; |# A/ S% w3 }**◆ 容易过度拟合(Over-fitting)
◆ 若类别太多，但资料量太少，效果比较差

四、随机森林(Random Forest)
2 Y$ c7 R" s3 h" N+ v/ S  J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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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。

Random Forest Example (Source from Internet)

% T) ?0 D$ A, I2 X& C! SRandom Forest的优点：
: f) F- C1 W" Z- ^6 R, l+ f! T◆ 随机森林的决策树够多，分类器就不会过拟合
◆ 每棵树会用到的资料和特征是随机决定的
◆ 训练或预测时每棵树都能平行化的运行
( u; g" u7 r5 o2 V/ }" D* b
Random Forest的缺点： **
$ w, c% q4 X8 ]1 J. G0 x$ @, P**◆ 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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- g( y. ^: u2 T五、极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)
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：
3 y! z/ T# j- W7 T3 G* y6 s) ?6 G
$ Q$ @4 V) @6 D9 X4 H1. 回归树(Classification and Regression Tree, CART)
% h  z+ j+ I/ E; j' `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。

. r& O3 K; L" J! S1 A" i2. 梯度提升
% Z3 Q/ f: F, t7 t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」。

Random Forest 和XGBoost 差异如下图例：
4 M8 ?1 [( Y4 j5 CRandom 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。

Random Forest and XGBoost Difference (Reference: 參考文章3)

XGBoost的优点：
◆ 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
# r4 M$ I  [% W  g. S9 R6 ^" Z8 X
1 [0 J$ t; R4 D7 }; V+ f5 `; PXGBoost的缺点： **
$ P9 t5 M6 w, P**◆ 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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