Python机器学习-多元分类的5种模型

杨利霞

Python机器学习-多元分类的5种模型
. G! O3 @% [; R- d3 S
8 o5 @6 \& V7 n# U4 X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！

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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# u( k2 L$ U$ w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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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)
2 b0 S$ V  u3 ]" ~; {0 y+ M! u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%。

  b* u6 v5 d; h" d. v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：
  g" ^; l* U+ C. z. [, f1. 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。

- e7 l- E  `/ I& j3 A6 b/ ?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。

0 h* B* T( W/ k  fOne versus One Example (Source from Internet)
, Q% H' b2 J& \- _* Y
; v. P' z; T0 j3 w8 o* k0 KLogistic Regression的优点：
◆ 资料线性可分(包含在高维度空间找到linear plane)
◆ 除了分类，也可以得到A/B两类的机率
◆ 执行速度较快
/ M8 ~" @. M& `& c0 s
Logistic Regression的缺点：
; h8 R* `5 n# R/ B4 P$ V◆ 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
7 k# W# S, {# q7 e" x
, w+ \/ g- e6 f1 \# R8 r9 k8 a二、 支持向量机( 支持向量机，SVM）
! R- p* M4 m3 @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)。
+ h4 u5 K9 o2 [% W( l
SVM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)
8 z( I$ J+ q2 s, m! N$ u7 Y) T
SVM的优点：
; ]; A% w, M9 ?9 N◆ 切出来的线或平面很漂亮，拥有最大边界距离(margin)
7 ]2 G& e2 P: ]# S! \4 O◆ 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：
0 Z1 f* M" l: Y* G+ M& A5 Z2 @; V◆ 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
3 A; P' g. w% X  v8 `◆ SVM不会直接提供机率的估计值

" N9 i+ E  t! x! a" }三、决策树(Decision Tree)
; B7 c: E& A! ~, F5 v5 B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。

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。

. J1 M' ]$ |7 j* p/ h1. 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。

8 W4 d% S6 Y* A" q- S% {2. 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。
9 J  s3 D! y& m! r& ]
Decision Tree的优点：
5 D: m' |: s% k' }8 x◆ 决策树容易理解和解释
◆ 资料分类不需要太多的计算
8 {2 C7 Z: z) J4 t◆ 可以处理连续值和离散值
◆ 资料准备相对比较容易
(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)
# X6 ?7 _" f( J  M( Z# s+ ^◆ 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
, i' w: R& X+ h$ I
# }) |7 o; w: c) L( L, x9 ZDecision Tree的缺点： **
# c* |, c* g/ F( h**◆ 容易过度拟合(Over-fitting)
( a. S9 w9 S& u) c& d0 k, L/ ?◆ 若类别太多，但资料量太少，效果比较差

4 g1 \$ k9 j$ _2 y- ~  @: X8 S0 }  b四、随机森林(Random Forest)
$ t: t% b  J3 c  G1 }8 M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。

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。
  c( V2 n5 A/ Y( ~" Y
+ r5 [( B! L, N1 S) L- f& VRandom Forest Example (Source from Internet)

Random Forest的优点：
  [; x3 L# N# ]7 h( i◆ 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
8 C( H* O  r( t8 m+ C◆ 训练或预测时每棵树都能平行化的运行
5 s  m4 X  Q" ^
Random Forest的缺点： **
0 a) l+ B- |; o4 q) X/ o" q**◆ 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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0 h' W. }# b7 [" j五、极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)
2 O1 u+ {: a0 S$ x6 T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。

& P0 |4 m+ a. P7 OXGBoost的两个主要概念：
1 r0 e- x" L4 U, j' L, z
1. 回归树(Classification and Regression Tree, CART)
( O& V: ^7 F6 c7 T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。
+ z$ o( W$ n8 b: T& z+ {$ O6 V
9 Y7 t: g. }1 G2 `4 b) J; w2. 梯度提升
; i) w* Z* Y/ U7 E. {9 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」。
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Random Forest 和XGBoost 差异如下图例：
2 Y0 J" g: S; {4 b) hRandom 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：
5 Y8 T! Y4 H/ k7 D8 E◆ 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

XGBoost的缺点： **
**◆ 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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