Sklearn机器学习|【scikit-learn】05（sklearn文本分类及评价指标） Sklearn|Python

【scikit-learn】01：使用案例对sklearn库进行简单介绍
【scikit-learn】02：使用sklearn库进行统计学习
【scikit-learn】03：将sklearn库用于非监督性学习聚类
【scikit-learn】04：sklearn库下进行文本数据分析
【scikit-learn】05：sklearn文本分类及评价指标
【scikit-learn】06：make_blobs聚类数据生成器
【scikit-learn】07：数据加载，数据归一，特征选择，逻辑回归，贝叶斯，k近邻，决策树，SVM

今天看到一句话：

你能留给岁月的，岁月能留给你的，除了一个更好的自己，别无其他。

还能什么比这更能激励自己学习呢？
在windows下安装sklearn，直接下载winpython安装就行了。自行选择32或64位。
http://sourceforge.net/projects/winpython/
后面本文都把sklearn简称sk。sk已经自带了一些数据集，先看iris和digits：

from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() digits = datasets.load_digits()

iris中文指鸢尾植物，这里存储了其萼片和花瓣的长宽，一共4个属性，鸢尾植物又分三类。与之相对，iris里有两个属性iris.data，iris.target，data里是一个矩阵，每一列代表了萼片或花瓣的长宽，一共4列，每一列代表某个被测量的鸢尾植物，一共采样了150条记录，所以查看这个矩阵的形状iris.data.shape，返回：

【Sklearn机器学习|【scikit-learn】05（sklearn文本分类及评价指标）】(150, 4)

target是一个数组，存储了data中每条记录属于哪一类鸢尾植物，所以数组的长度是150，数组元素的值因为共有3类鸢尾植物，所以不同值只有3个。
digits存储了数字识别的数据，包含了1797条记录，每条记录又是一个8行8列的矩阵，存储的是每幅数字图里的像素点信息，digits.image.shape返回

(1797, 8, 8)

因为sk的输入数据必须是(n_samples, n_features)的形状，所以需要对digits.image做一个编号，把8*8的矩阵，变成一个含有64个元素的向量，具体方法：

import pylab as pl data = https://www.it610.com/article/digits.images.reshape((digits.images.shape[0], -1))

data.shape返回

(1797, 64)

以上是最常用的两个数据集。
在sk中所有的分类器或聚类工具都是一个Estimator对象，初始参数设置：

estimator = Estimator(param1=1, param2=2) estimator.param1

训练数据时，接收一个二维数组：

estimator.fit(data)

训练结构的参数：

estimator.estimated_param_

sk还有一个文本分类的数据集，叫Twenty Newsgroups，获取方法：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroupscategories = ['alt.atheism', 'soc.religion.christian', 'comp.graphics', 'sci.med']twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories, shuffle=True, random_state=42)twenty_train.target_nameslen(twenty_train.data)len(twenty_train.filenames)

这个数据里一共有2257条记录，每条记录都是一个文档。要对这些文档进行分类，也需要预处理，两种办法：
?统计每个词出现的次数
?用tf-idf统计词频，tf是在一个文档里每个单词出现的次数除以文档的单词总数，idf是总的文档数除以包含该单词的文档数，再取对数；tf * idf就是这里用到的值，值越大表明单词越重要，或越相关。
一个完整的文本分类的例子：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizercount_vect = CountVectorizer()X_train_counts = count_vect.fit_transform(twenty_train.data)X_train_counts.shape Out[28]: (2257, 35788)count_vect.vocabulary_.get(u'algorithm') Out[29]: 4690from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformertf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts)X_train_tf = tf_transformer.transform(X_train_counts)X_train_tf.shape Out[33]: (2257, 35788)tfidf_transformer = TfidfTransformer()X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)X_train_tfidf.shape Out[36]: (2257, 35788)from sklearn.naive_bayes import MultinomialNBclf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, twenty_train.target)docs_new = ['God is love', 'OpenGL on the GPU is fast']X_new_counts = count_vect.transform(docs_new)X_new_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_new_counts)predicted = clf.predict(X_new_tfidf)for doc, category in zip(docs_new, predicted): print('%r => %s' % (doc, twenty_train.target_names[category]))'God is love' => soc.religion.christian 'OpenGL on the GPU is fast' => comp.graphics

上面的例子：

先计算了每个单词出现的次数
然后计算了tf-idf值
然后带入模型进行训练
最后预测了两个新文档的类型

看起来预测结果基本靠谱。
在linux下处理文本的时候经常使用管道”|”，这里也可以用管道把前面的几个步骤串联起来：

from sklearn.pipeline import Pipelinetext_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer()), ...('tfidf', TfidfTransformer()), ...('clf', MultinomialNB()), ... ])text_clf = text_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target)import numpy as nptwenty_test = fetch_20newsgroups(subset='test', ...categories=categories, shuffle=True, random_state=42)docs_test = twenty_test.datapredicted = text_clf.predict(docs_test)np.mean(predicted == twenty_test.target) Out[51]: 0.83488681757656458from sklearn.linear_model import SGDClassifiertext_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer()), ...('tfidf', TfidfTransformer()), ...('clf', SGDClassifier(loss='hinge', penalty='l2', ...alpha=1e-3, n_iter=5)), ... ])_ = text_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target)predicted = text_clf.predict(docs_test)np.mean(predicted == twenty_test.target) Out[56]: 0.9127829560585885from sklearn import metricsprint(metrics.classification_report(twenty_test.target, predicted, ...target_names=twenty_test.target_names)) precisionrecallf1-scoresupportalt.atheism0.940.820.87319 comp.graphics0.880.980.92389 sci.med0.950.890.92396 soc.religion.christian0.900.950.92398avg / total0.920.910.911502metrics.confusion_matrix(twenty_test.target, predicted) Out[59]: array([[261,10,12,36], [5, 380,2,2], [7,32, 353,4], [6,11,4, 377]])from sklearn.grid_search import GridSearchCVparameters = {'vect__ngram_range': [(1, 1), (1, 2)], ...'tfidf__use_idf': (True, False), ...'clf__alpha': (1e-2, 1e-3), ... }gs_clf = GridSearchCV(text_clf, parameters, n_jobs=-1)gs_clf = gs_clf.fit(twenty_train.data[:400], twenty_train.target[:400])twenty_train.target_names[gs_clf.predict(['God is love'])] Out[64]: 'soc.religion.christian'best_parameters, score, _ = max(gs_clf.grid_scores_, key=lambda x: x[1])for param_name in sorted(parameters.keys()): ...print("%s: %r" % (param_name, best_parameters[param_name])) ... clf__alpha: 0.001 tfidf__use_idf: True vect__ngram_range: (1, 1)score Out[67]: 0.90249999999999997

上面的代码

首先用pipeline串联了3个处理器，一条命令搞定
用MultinomialNB分类器训练完，计算了误差
又用SVM训练一遍，计算误差，比前面的效果好
打印分类结果报表
计算confusion_matrix（混淆矩阵、观测状态转移概率矩阵）
用GridSearchCV搜索最优参数
显示分数

基本上，这就是用sk进行模型训练和预测的主要流程。
上面的程序输出中有以下内容：

precisionrecallf1-scoresupport alt.atheism0.940.820.87319 comp.graphics0.880.980.92389 sci.med0.950.890.92396 soc.religion.christian0.900.950.92398 avg / total0.920.910.911502

这是SVM分类结果报表，其中：

准确率=被识别为该分类的正确分类记录数/被识别为该分类的记录数
召回率=被识别为该分类的正确分类记录数/测试集中该分类的记录总数
F1-score=2（准确率 * 召回率）/（准确率 +召回率），F1-score是F-measure（又称F-score）beta=1时的特例
support=测试集中该分类的记录总数

Out[59]:
array([[261, 10, 12, 36],
[ 5, 380, 2, 2],
[ 7, 32, 353, 4],
[ 6, 11, 4, 377]])

这是SVM分类结果的混淆矩阵，因为一共有4类，所以是一个4*4的矩阵，每一行的所有数字之和表示测试集中该分类的记录总数，等于上面报表中的support值，可以看出：

第一类alt.atheism有261个被分类正确，10个被分到了comp.graphics里，12个被分到了sci.med，36个被分到了soc.religion.christian
第二类comp.graphics有380个正确分类
第三类sci.med有353个正确分类
第四类soc.religion.christian有377个正确分类

看起来与计算机图形学(comp.graphics)相比，atheism（无神论）和christian（基督教）更容易被错分类。
最后使用的GridSearchCV会对每一种参数组合进行打分，取分数最优的参数作为模型的参数。