数据分析之审查分类算法

一、算法审查

对于当前数据集，寻找最优算法

没有最好的分类器，只有最合适的分类器。

随机森林平均来说最强，但也只在9.9%的数据集上拿到了第一，优点是鲜有短板。

SVM的平均水平紧随其后，在10.7%的数据集上拿到第一。

神经网络（13.2%）和boosting（~9%）表现不错。

数据维度越高，随机森林就比AdaBoost强越多，但是整体不及SVM[2]。### 数据量越大，神经网络就越强。

作者：xyzh

链接：https://www.zhihu.com/question/26726794/answer/151282052

来源：知乎

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二、线性算法

1.逻辑回归

    1.1 原理 ：函数找到最合适的参数，使得函数的值和样本的值最接近。

    1.2 适用场景：虽然效果一般，却胜在模型清晰，背后的概率学经得住推敲

2.线性判别分析（LDA）

    2.1 原理 ：高维的样本投射(project)到低维上，LDA投射的标准就是让同类的样本尽量靠近，而不同类的尽量分开。

    2.2 适用场景：判别分析适用于高维数据需要降维的情况，自带降维功能使得我们能方便地观察样本分布。（假定样本正态分布）

三、非线性算法

1.K近邻（KNN）

    1.1 原理 ：对于待判断的点，找到离它最近的几个数据点，根据它们的类型决定待判断点的类型。

    1.2 适用场景：需要一个特别容易解释的模型的时候，比如需要向用户解释原因的推荐算法。

2.贝叶斯分类器

    2.1 原理 ：核心思路是根据条件概率计算待判断点的类型。

    2.2 适用场景：需要一个比较容易解释，而且不同维度之间相关性较小的模型的时候。

3.分类与回归树（CART）

    3.1 原理 ：给定输入随机变量X条件下，输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法

4.支持向量机（SVM）

    4.1 原理 ：找到不同类别之间的分界面，使得两类样本尽量落在面的两边，而且离分界面尽量远。

    4.2 适用场景：普遍适用

5.随机森林

    5.1 原理 ：它首先随机选取不同的特征和训练样本，生成大量的决策树，然后综合这些决策树的结果来进行最终的分类。

    5.2 适用场景：数据维度相对低（几十维），同时对准确性有较高要求时。

6.神经网络

    6.1 原理 ：利用训练样本(training sample)来逐渐地完善参数。

    6.2 适用场景：数据量庞大，参数之间存在内在联系的时候。

四、测试

In [28]:

from pandas import read_csv
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from matplotlib import pyplot
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder



# 导入数据
iris =pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',header=None)
iris.columns=['SepalLengthCm','SepalWidthCm','PetalLengthCm','PetalWidthCm','Species'] 

# 将数据分为输入数据和输出结果
arrary = iris.values
# print(arrary)
X =arrary[:,0:4]

le = LabelEncoder()
le.fit(iris['Species'])   
Y = le.transform(iris['Species']) # 对花的类别进行编号处理

num_folds = 10
seed = 7
kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed)
models = {}

# 逻辑回归
models['LR'] = LogisticRegression()
# 线性判别分析
models['LDA'] = LinearDiscriminantAnalysis()
# K近邻
models['KNN'] = KNeighborsClassifier()
# 分类与回归树
models['CART'] = DecisionTreeClassifier()
# 支持向量机
models['SVM'] = SVC()
# 随机森林
models['RF'] = RandomForestClassifier(10)
# 朴素贝叶斯分类器
models['NB'] = GaussianNB()

results = []
for name in models:
    result = cross_val_score(models[name], X, Y, cv=kfold)
    results.append(result)
    msg = '%s: %.3f (%.3f)' % (name, result.mean(), result.std())
    print(msg)

# 图表显示
fig = pyplot.figure()
fig.suptitle('Algorithm Comparison')
ax = fig.add_subplot(111)
pyplot.boxplot(results)
ax.set_xticklabels(models.keys())
pyplot.show()
      

KNN: 0.933 (0.084)
LDA: 0.967 (0.061)
SVM: 0.953 (0.052)
NB: 0.947 (0.058)
CART: 0.933 (0.084)
RF: 0.947 (0.072)
LR: 0.880 (0.148)
      

五、参考

git ：https://coding.net/u/RuoYun/p/Python-of-machine-learning/git/tree/master

参考：https://read.douban.com/column/6939417/