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【机器学习】--二分类

article 2025/3/26 3:03:30

开始迷信：


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 *            佛祖保佑       永不宕机     永无BUG
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 * @Author       : gyp
 * @Date         : 2024-10-2 14.48.52
 * @LastEditTime : 2023-10-2 15:12:41
 * @LastEditors  : gyp
 * @Description  :
 * @FilePath     : \C\SString.c
 * 自学之用,欢迎讨论.13438784965
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分类问题可以分为多类分类和二分类。本文将重点介绍二分类，解释其概念、应用场景、常用算法以及实际案例。

1.二分类--定义

2.二分类--算法

3.二分类--评价指标

4.二分类--实验案例

判断其年收入是否高于 50,000 美元

数据集准备

1.导入数据

2.划分数据集

3.标准化

4.Sigmoid Function函数

5.Mini_Batch Gradient Descent（最小批量梯度下降）

6.测试

1.二分类--定义

二分类（Binary Classification）是指将数据分为两类的一种分类任务。换句话说，模型的输出只有两个类别。这两个类别通常被表示为 0 和 1，或者 -1 和 1，代表两个不同的类别或状态。

以下是一些常见的二分类问题：

垃圾邮件检测：将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“正常邮件”。
疾病预测：根据医疗数据预测患者是否患有某种疾病（如癌症）。
客户流失预测：预测客户是否会取消订阅服务。
信用卡欺诈检测：判断一笔交易是否为欺诈行为。

2.二分类--算法

逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种线性模型，适用于二分类问题。它通过学习输入特征和输出之间的关系，预测样本属于某个类别的概率。3. 机器学习--逻辑回归（分类）_逻辑回归而分类器-CSDN博客
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）SVM 是一种强大的分类算法，通过寻找最佳分隔超平面来区分不同类别的样本。它在高维空间中表现良好，尤其适用于复杂的分类任务。9.机器学习--SVM支持向量机-CSDN博客
决策树（Decision Tree）决策树通过一系列的决策规则将数据划分为不同的类别。它简单易理解，但容易过拟合，可以结合集成方法（如随机森林和梯度提升）提高性能。8.机器学习--决策树_决策树 csdn-CSDN博客
k 近邻算法（k-Nearest Neighbors, k-NN）k-NN 是一种基于实例的学习算法，通过测量样本之间的距离，将新样本归类到其 k 个最近邻样本中出现次数最多的类别。2.机器学习--KNN算法（分类）-CSDN博客
神经网络（Neural Networks）神经网络，尤其是深度学习模型，在处理复杂的二分类任务时表现出色。它们可以捕捉到数据中的非线性关系，适用于大规模数据集。1.3.浅层神经网络-CSDN博客

3.二分类--评价指标

在评估二分类模型时，有几种常用的指标：

准确率（Accuracy）：正确预测的样本数量占总样本数量的比例。
精确率（Precision）：正确预测的正样本数量占预测为正样本的数量的比例。
召回率（Recall）：正确预测的正样本数量占实际正样本数量的比例。
F1 分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均数，综合考虑了精确率和召回率。

from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_score

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(f"Confusion Matrix:\n{cm}")

# 计算精确率、召回率和 F1 分数
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
print(f"Precision: {precision}")
print(f"Recall: {recall}")
print(f"F1 Score: {f1}")

4.二分类--实验案例

实验案例使用李宏毅老师的机器学习课程作业，

判断其年收入是否高于 50,000 美元

二元分类是机器学习中最基础的问题之一，在这份教学中，你将学会如何实作一个线性二元分类器，来根据人们的个人资料，判断其年收入是否高于 50,000 美元。我们将以两种方法: logistic regression 与 generative model，来达成以上目的，你可以尝试了解、分析两者的设计理念及差别。实现二分类任务：个人收入是否超过50000元？

数据集准备

李宏毅教授作业二-年收入预测数据集_数据集-飞桨AI Studio星河社区

这个资料集是由UCI Machine Learning Repository 的Census-Income (KDD) Data Set 经过一些处理而得来。为了方便训练，我们移除了一些不必要的资讯，并且稍微平衡了正负两种标记的比例。事实上在训练过程中，只有 X_train、Y_train 和 X_test 这三个经过处理的档案会被使用到，train.csv 和 test.csv 这两个原始资料档则可以提供你一些额外的资讯。

已经去除不必要的属性。
已经平衡正标和负标数据之间的比例。

特征格式

train.csv，test_no_label.csv。

基于文本的原始数据
去掉不必要的属性，平衡正负比例。
train.csv中的离散特征=>在X_train中onehot编码(学历、武功状态...)
train.csv中的连续特征 => 在X_train中保持不变(年龄、资本损失...)。
X_train, X_test : 每一行包含一个510-dim的特征，代表一个样本。
Y_train: label = 0 表示 "<=50K" 、 label = 1 表示 " >50K " 。

要求：

请动手编写 gradient descent 实现 logistic regression
请动手实现概率生成模型。

1.导入数据

#1.读取数据

import numpy as np

X_train_path = 'data/X_train'
Y_train_path = 'data/Y_train'
X_test_path = 'data/X_test'
with open(X_train_path) as f:
    #跳过第一行
    next(f)
    #读取数据
    X_train = np.array([line.strip('\n').split(',')[1:] for line in f],dtype=float)
with open(Y_train_path) as f:
    next(f)
    Y_train = np.array([line.strip('\n').split(',')[1] for line in f], dtype=float)
with open(X_test_path) as f:
    next(f)
    X_test = np.array([line.strip('\n').split(',')[1:] for line in f], dtype=float)

print(X_train.shape)
print(Y_train.shape)
print(Y_train[0:3])

#先把X_train 和 Y_train 组合成一个矩阵，构成一个数据集data，最后一列是真实标签，


#先把X_train 和 Y_train 组合成一个矩阵，构成一个数据集data，最后一列是真实标签，
Y_train=Y_train.reshape(-1,1)
data = np.concatenate((X_train,Y_train),axis=1)
print(data.shape)

2.划分数据集

#2.划分数据集
#对数据集data进行随机打乱

#按行随机打乱训练数据集
def shuffle(x):
    return np.random.permutation(x)

data_shuffle = shuffle(data)
#进行训练集和验证集划分
train_len = int(len(data)*0.9)  #这里训练集占90%
train_set = data_shuffle[0:train_len,:]
vali_set = data_shuffle[train_len:,:]
print(train_set.shape)
print(vali_set.shape)

3.标准化

均值：

标准差：

z-score特征标准化;

#4.下面对训练集和验证集分别进行标准化
train_set_mean = np.mean(train_set[:,0:-1] ,axis=0)
train_set_mean = train_set_mean.reshape(1,510)
print(train_set_mean.shape)
train_set_std  = np.std(train_set[:,0:-1], axis=0).reshape(1, -1)

train_set[:,0:-1]  = (train_set[:,0:-1]-train_set_mean)/(train_set_std+0.00000001)
#避免方差为0。当方差为零时，说明这一列的数值是一样的，那就把这一列都变为0

vali_set[:,0:-1] = (vali_set[:,0:-1] - train_set_mean)/(train_set_std+0.00000001)
#对验证集进行标准化时，使用训练集的均值和方差

print(train_set.shape)
print(vali_set.shape)
print(train_set[0,:])

4.Sigmoid Function函数

做logistic regression，需要Sigmoid Function，可以写一个Sigmoid Function函数。

然后需要一个损失函数，cross entropy

#Sigmoid Function函数
def sigmoidFun(z):

    return 1/(1.0+np.exp(-np.clip(z,-10,10)))

#损失函数cross entropy
def crossEntropy(y_pre,y_true):
    ## y_pre 为预测值
    ## y_true 为真实值
    loss = -np.sum(y_true * np.log(y_pre) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pre))
    return loss

#计算预测准确率
def accuracy(Y_pred, Y_label):
    acc = 1 - np.mean(np.abs(Y_pred - Y_label))
    return acc

5.Mini_Batch Gradient Descent（最小批量梯度下降）

假如加入全部训练数据有1000条，因为同时放进去训练计算量太大，那就每次只选择10条数据用于训练

下面的训练代码里，使用了Adaptive Learning Rates

解释一下for t in range(iter_time):中的代码

iter_time是训练的总轮数，每次在新一轮训练开始之前，都随机打乱一下训练集，因为训练集比较大，就用Mini_Batch Gradient Descent， batch就是一次送去训练的训练集大小。

梯度下降：

学习率更新：

#5.训练模型
batch = 1000

#初始化参数
batch_times = int(train_len/batch)#计算一共有多少个batch
lr = 0.1 #学习率
iter_time = 500  #训练的总轮数
epochs = 2
times = 1 #训练次数，学习率随着训练次数的增加而减小
dim = 510 + 1 # 510是train_set_x的列数，1是bias（b）的维数
w = np.zeros([dim, 1]) #初始化 这里面的w已经包括了b   也可以分开初始化，w=np.zeros([510, 1]) b = np.zeros([1, 1])

for t in range(iter_time):

    train_set = shuffle(train_set)  # 随机打乱训练数据
    train_set_x = train_set[:,0:-1] #获取特征数据
    train_set_x = np.concatenate((train_set_x,np.ones([train_len,1])),axis=1)
    train_set_y = train_set[:,-1]   #获取标签值

    vali_set = shuffle(vali_set)    #随机打乱验证数据
    vali_set_x = vali_set[:,0:-1]  #获取验证集的特征数据
    vali_set_x = np.concatenate((vali_set_x,np.ones([len(data)-train_len,1])),axis=1)
    vali_set_y = vali_set[:,-1]#获取验证集的标签数据
    vali_set_y = vali_set_y.reshape(-1,1)

    y = np.zeros([batch, 1]) #用于存储训练时的预测值
    y_hat = np.zeros([batch, 1]) #用于存储小批次的标签值

    for b in range(batch_times):
        x= train_set_x[batch*b:batch*(b+1),:]
        x = x.reshape(batch,-1)
        y_hat = train_set_y[b*batch:(b+1)*batch]
        y_hat = y_hat.reshape(batch,1)
        y = sigmoidFun(np.dot(x,w))  #用训练集train_set_x 预测的y
        err = y - y_hat
        gradient = np.dot(x.transpose(),err) #求梯度
        lr=lr/np.sqrt(times) * gradient
        w = w -  lr # 更新参数，Adaptive Learning Rates
        times = times+1

    if(t%100==0):  #每100轮打印一次
        y_predict = sigmoidFun(np.dot(vali_set_x,w))
        loss_vali  = crossEntropy(y_predict,vali_set_y)/(len(data)-train_len) #计算验证集交叉熵
        acc_vali = accuracy(np.round(y_predict),vali_set_y) #计算验证集准确率
        loos = crossEntropy(y,y_hat)/train_len #计算训练集交叉熵
        acc = accuracy(np.round(y),y_hat) #计算训练集准确率


        print(str(t)+"/" +str(iter_time) + " 训练集交叉熵："+str(loos))
        print(str(t)+"/" +str(iter_time) + " 训练集准确率："+str(acc))
        print(str(t)+"/" +str(iter_time) + " 验证集交叉熵："+str(loss_vali))
        print(str(t)+"/" +str(iter_time) + " 验证集准确率："+str(acc_vali))

6.测试

#对测试集进行标准化

test_set  = (X_test-train_set_mean)/(train_set_std+0.00000001) #还是用训练集的均值和方差

#这里对测试集增加一列
test_set = np.concatenate((test_set,np.ones([len(test_set),1])),axis=1)

predict = np.round(sigmoidFun(np.dot(test_set,w)))

print(predict)