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

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！

! C& Z1 C; i+ P$ F: ~9 _3 m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」。
. j6 J+ i+ z3 K9 P, H3 s0 _
( V. Y+ b' \0 ^2 ]; d' V  {' e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)。

这篇文章会以监督式学习中的分类模型为主。
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3 Q5 o8 m3 l4 M) B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%。

: r* U) t$ |7 m4 r3 X: h3 u8 `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。
' M5 o: G0 U7 y$ t# q3 B
若需处理多元分类问题，有两种方法：
- T- `' d5 X! g* f9 J8 e+ O' \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。

, r  ]  l  H  }# E+ y  eOne versus Rest Example (Source from Internet)
( k/ p& i1 _. @3 p2 ?
) ^# O. }  t2 U4 m, p* }+ j2. 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。
  \, V1 c, F- ]: k( d) p: u
* J( [/ N. I3 tOne versus One Example (Source from Internet)
4 v" B$ J1 O: g8 |+ c0 E
" R9 t0 T1 w9 R) x1 |. PLogistic Regression的优点：
4 |; e, _2 [* @( t. u◆ 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
1 \) }+ N3 t* G3 X◆ 执行速度较快

Logistic Regression的缺点：
5 Z) }# {  J" k/ c7 U◆ 线性回归线的切法可能不够漂亮
" U& ]% `7 ~( J/ q( H4 r8 d2 Q9 E◆ 不能很好地处理大量、多类特征

* w( I2 [- h& F, ^  _7 J4 f8 m; r二、 支持向量机( 支持向量机，SVM）
, q( i: N# q$ j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)。
2 }2 v* x; Z0 d# ^
! a: N: Q( P9 c- L' RSVM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 ^) V! M1 ^: }- A6 Y4 z! ]. [  h2 d
# l$ r6 C# w% m5 |2 x9 z) uSupport Vector Machine Example (Source from Internet)

9 M8 \4 [# j6 |% u4 b+ xSVM的优点：
◆ 切出来的线或平面很漂亮，拥有最大边界距离(margin)
& y7 I) [5 g1 w" I◆ 在高维空间可以使用(即使维度数大于样本数也有效)
# A  x: T! @: Q! z/ }& 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

1 |4 ^8 i( W1 R! E5 hSVM的缺点：
1 G$ V% z- C' k) S8 `% b◆ 当资料太多时，所需的训练时间太长，而使效果不佳
2 w5 o# P3 K* T, ^◆ 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

三、决策树(Decision Tree)
+ L8 Y$ l+ s' }$ B, d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。
! l$ D" x2 }1 y: s" B. F6 ^
" L' N3 _: o: s9 v% R1. 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。

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。
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Decision Tree的优点：
8 a* e: o. n- ]) {' x◆ 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
$ G* @4 H; v) \1 _◆ 资料准备相对比较容易
* G( d3 M& s. J( \# d(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)
4 A$ C2 U3 g! w3 j3 X◆ 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： **
**◆ 容易过度拟合(Over-fitting)
◆ 若类别太多，但资料量太少，效果比较差
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四、随机森林(Random Forest)
% G  X% a7 q* J0 I. r2 \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。
! E; G3 n$ Y2 \
Random Forest Example (Source from Internet)
, ~& U+ ]6 j. u- n) t7 D9 S
7 ^0 ^  x5 v# o$ [Random Forest的优点：
◆ 随机森林的决策树够多，分类器就不会过拟合
) M2 R2 m" G; ]2 K6 r8 s7 _$ _; s/ f◆ 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

Random Forest的缺点： **
**◆ 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
" B( [$ Z/ e0 a* f( M* E) C1 D
6 g  z/ E8 t: }" @五、极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)
. B2 j) t& {. c# M7 n0 Q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。
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XGBoost的两个主要概念：

1. 回归树(Classification and Regression Tree, CART)
- X7 `4 b: S: E5 B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。
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4 v' K0 l" l& n5 q+ k2. 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」。

Random Forest 和XGBoost 差异如下图例：
Random 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。
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Random Forest and XGBoost Difference (Reference: 參考文章3)
! u" ], A2 S% |) z. f3 k+ `
XGBoost的优点：
1 D8 V) s) y4 M, f  `◆ 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

0 f. @- {5 ]( s6 m; MXGBoost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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