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
3 T; f2 K4 h) q! Y" s  |" `' |, s
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！
1 Q) v" p  B$ P
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」。
; V5 c; Y9 h; ~% F, p0 c0 b
" X- u: ~! p1 t) c; I5 }9 W5 f8 _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)。
2 F) p( e3 y  z: c0 g
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)。

这篇文章会以监督式学习中的分类模型为主。

- }5 u' ^/ U" y9 n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%。
) b3 r1 q5 c) |2 N9 w  L8 \7 l3 G/ Q
9 X* V1 }" m% D& a0 D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。

若需处理多元分类问题，有两种方法：
! h: g( ~; u! T1. 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。

( {$ y0 z) ?& K4 T$ oOne 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。
. y( {% q: u( H# R, Y
' @: P& K( v$ S2 |) MOne versus One Example (Source from Internet)

) U) F. f1 E8 A0 u* `Logistic Regression的优点：
◆ 资料线性可分(包含在高维度空间找到linear plane)
+ @% H8 W% y5 X' D3 I/ A◆ 除了分类，也可以得到A/B两类的机率
6 o. P1 E5 p+ N, b9 j, i3 \◆ 执行速度较快

Logistic Regression的缺点：
◆ 线性回归线的切法可能不够漂亮
6 {1 m! Y" q* V, J4 \! k, c◆ 不能很好地处理大量、多类特征

二、 支持向量机( 支持向量机，SVM）
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)。
. {5 ~7 b; D9 v. Z( X
' q% |4 D2 ]- `. SSVM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。
4 ^# e) I0 P; M3 n: [  f
2 \. O' f% k/ R2 C1 G3 `/ k: E" ]Support Vector Machine Example (Source from Internet)

* z" E9 E: V0 n4 ^SVM的优点：
; [6 J  j6 e3 P. m7 o# |" j◆ 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)
% h  d3 C+ A' P◆ 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

) N- _! e$ t* F3 d/ E' `. j- [7 PSVM的缺点：
1 d7 ]* g0 R* r4 D1 N◆ 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
- j/ U* F5 U- m$ k4 Z◆ SVM不会直接提供机率的估计值
/ {7 C/ ~# q2 [# s! V6 G, G9 P& k; E7 ?
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。

# I( @8 A+ }% W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。

1. 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。

$ _- O) r$ e6 M' x2 y- u; H; H" t( o4 f2. 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。
% G6 ]% j0 }6 C8 S; i2 P: a6 D( _
4 r7 M  o6 ?' s% ?Decision 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
◆ 可以处理连续值和离散值
◆ 资料准备相对比较容易
) d! R' N+ D" M4 o$ i(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)
! A! |9 R7 t8 J* d◆ 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
* }  [. A$ ~0 ]; Z
Decision Tree的缺点： **
**◆ 容易过度拟合(Over-fitting)
* L0 W2 p! `; x9 J/ _8 R7 ]9 ?◆ 若类别太多，但资料量太少，效果比较差

- s' i# p: h: B( Y# ?3 r四、随机森林(Random Forest)
' `1 d8 u: A  p  v0 t' r' g2 G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。
9 k$ ?# e1 f/ z' f. h" Y& r! S
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。

  s* V. Z+ a* Q1 ?" h; m! ORandom Forest Example (Source from Internet)

Random Forest的优点：
◆ 随机森林的决策树够多，分类器就不会过拟合
) O* G8 J7 P6 D5 f& ~: ?◆ 每棵树会用到的资料和特征是随机决定的
+ I& k- B2 n0 `, ]( f◆ 训练或预测时每棵树都能平行化的运行

Random Forest的缺点： **
8 B/ j: b* @$ L7 x**◆ 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
" i6 a( V$ S2 V9 V/ w$ J# ]
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。
4 o4 w# d4 x1 x5 \% r5 p4 }; [* S- |
7 t! y$ h& Y3 E7 i9 A3 HXGBoost的两个主要概念：
3 {  y' L' C: a( {9 \
1. 回归树(Classification and Regression Tree, CART)
* e9 D8 b8 [, X* N% N) q5 i/ V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。

2. 梯度提升
+ ]- ~" [, O6 T. k6 ^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」。
+ d3 y8 x% F" n7 [* Q
2 ^) x2 g0 s  Z& N. |* f; W9 z6 VRandom Forest 和XGBoost 差异如下图例：
2 z. C7 H4 V, q( K% uRandom 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)
% O, M! `0 i5 K
' ~1 M/ [5 x. wXGBoost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
6 Z/ j% x0 q& ~4 B3 m◆ 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： **
. C  s& P' {4 c7 S**◆ 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
. X. {1 m  y, f6 o& y7 c————————————————
" }1 N/ |0 t  U/ B9 p5 Y4 ?版权声明：本文为CSDN博主「wuxiaopengnihao1」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
8 R+ ]) a8 C2 t% C& X$ R* J, M) M原文链接：https://blog.csdn.net/wuxiaopengnihao1/article/details/126686410
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