简介：使用scikit-learn进行数据挖掘

该简介翻译自 An introduction to machine learning with scikit-learn。
选择翻译这篇简介的原因很简单：

• scikit-learn 是非常优秀的 python 机器学习库
• 该篇写得非常好，即使不使用 sklearn，也可以作为数据挖掘入门的短文。

以下是翻译的内容。

#本节内容

在本章节中，我们介绍一些在 sklearn 中会使用到的机器学习专业名词，并给出一些简单的例子。

机器学习：问题设定

通常来说，学习问题关注样本大小为 n 的数据集，并尝试预测未知的数据集。若每个样本不只是一个简单的数字，而是一个多维的条目，我们称之有多个属性或特征。

我们可以把学习问题划分为几个大的类别：

• 有监督学习（supervised learning），在这种学习问题中，数据会附带我们要预测的属性。有监督学习可以进而分为以下两类：
  • 分类（classification）：样本属于两个或多个分类，我们要从已经标记类别的数据中学习，并对未标记类别的数据进行预测。分类问题的一个典型例子是识别手写数字，该问题的目的识别每个输入向量对应的有限且离散的数字。换句话说分类问题是，离散形式（相对于连续）的有监督学习，提供的 n 个样本的类别是有限的，我们尝试为每个样本标记正确的分类。
  • 回归（regression）：若输出的期望值是 1 个或多个连续变量，我们称该问题为回归。回归问题的一个典型例子是通过三文鱼的年龄和重量，预测其长度。
• 无监督学习（unsupervised learning），在这种学习问题中，训练数据集是不包含任何目标值的输入向量 x。学习的目的有多种：
  • 聚类（clustering），发现数据中相似的样本分组。
  • 密度估计（density estimation），通过输入空间确定数据的分布。
  • 为了数据可视化或其他目的，将多维空间降低至 2 或 3 维

训练集和测试集
可粗略认为，机器学习就是从一个数据集中学习隐含的规则，并应用到新的数据集上。因此在机器学习实践中，为了评估算法，总是强制把数据集分为两个部分：训练集，用于学习隐含规则；测试集，用于测试规则。

#加载样例数据集
scikit-learn 自带了几个标准数据集，例如用于分类的 iris 和 digits 数据集，用于回归的 boston house prices 数据集。

接下来，我们使用 Python 交互式环境加载 iris 和 digits 数据集。
我们约定用 '$'表示 shell 类型，>>> 表示 python 交互环境。

$ python
>>> from sklearn import datasets
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> digits = datasets.load_digits()
​

数据集是一个类字典对象，包括了全部的数据和该数据的元数据。数据保存在 .data 成员中，该成员是（n 个向量*m 个特征）的数组。在有监督学习中，类别变量存储在 .target 成员中。
例如，在 digits 数据集中，通过 digits.data 可以获取用于分类的向量。

>>> print(digits.data)  
[[  0.   0.   5. ...,   0.   0.   0.]
 [  0.   0.   0. ...,  10.   0.   0.]
 [  0.   0.   0. ...,  16.   9.   0.]
 ...,
 [  0.   0.   1. ...,   6.   0.   0.]
 [  0.   0.   2. ...,  12.   0.   0.]
 [  0.   0.  10. ...,  12.   1.   0.]]
​

digits.target 中存储了 digits 数据集中对应每个向量的类别，也是我们预测的目标。

>>> digits.target
array([0, 1, 2, ..., 8, 9, 8])
​

数据格式
数据集总是一个二维数组，格式为（n 个向量 * m 个特征）,尽管原始数据可能是其他不同的格式。在 digits 数据集中，每个原始数据是用(8,8)表示的图像(在 digits.data 中被压缩到一行)：

>>> digits.images[0]
array([[  0.,   0.,   5.,  13.,   9.,   1.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,  13.,  15.,  10.,  15.,   5.,   0.],
       [  0.,   3.,  15.,   2.,   0.,  11.,   8.,   0.],
       [  0.,   4.,  12.,   0.,   0.,   8.,   8.,   0.],
       [  0.,   5.,   8.,   0.,   0.,   9.,   8.,   0.],
       [  0.,   4.,  11.,   0.,   1.,  12.,   7.,   0.],
       [  0.,   2.,  14.,   5.,  10.,  12.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,   6.,  13.,  10.,   0.,   0.,   0.]])
​

#学习和预测
在 digits 数据集中，目标是预测给定的图像数据代表的数字。我们知道训练样本对应的分类（数字 0 到 9），训练对应的 estimator，用于预测未知分类的图像。

在 scikit-learn 中，用于分类的 estimator 是一个实现了 fit(X, y) 和 predict(T) 的 Python 对象。

实现了支持向量分类的 sklearn.svm.SVC 类就是一个 estimator。estimator 的构造函数接受模型的参数。但暂时，我们把 estimator 当作一个黑盒：

>>> from sklearn import svm
>>> clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
​

选择模型的参数
这上面的例子中，我们手动地设置 gamma 的值。通过使用类似于 grid search 或 cross validation 工具，可以自动地寻找适合的参数。

上面例子将我们的 estimator 实例命名为 clf，因为其是一个分类器（classifier）。现在，需要将其通过学习调整对应模型。这个过程通过将训练数据集传给 fit 方法来实现。我们用除了最后一个图像的 digits 数据集作为训练数据集，在 python 中可以方便地使用[:-1]来构造训练集：

>>> clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])  
SVC(C=100.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape=None, degree=3, gamma=0.001, kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)  
​

现在我们可以用该模型对新数据进行预测，可以询问模型刚才没有使用的最后一个图像对应的数字：

>>> clf.predict(digits.data[-1:])
array([8])  
​

最后一个图像数据对应的图像如下：

如你所见，这确实是一个具有挑战性的任务：图像的分辨率特别差。你同意分类器的判定吗？

这里给出一个完整的分类问题的例子：Recognizing hand-written digits，你可以执行这个代码，并进行学习。

#模型持久化
通过 Python 内建的序列化模块 pickle，可以将 sklearn 中的模型进行持久化。

>>> from sklearn import svm
>>> from sklearn import datasets
>>> clf = svm.SVC()
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> X, y = iris.data, iris.target
>>> clf.fit(X, y)  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)

>>> import pickle
>>> s = pickle.dumps(clf)
>>> clf2 = pickle.loads(s)
>>> clf2.predict(X[0:1])
array([0])
>>> y[0]
0
​

特别的，在 sklearn 中，可以使用 joblib 替代 pickle (joblib.dump 和 joblib.load)，joblib 在大数据上表现更加高效，但只能序列化到磁盘中，而非字符串。

>>> from sklearn.externals import joblib
>>> joblib.dump(clf, 'filename.pkl')   
​

然后，你可以重新读取并反序列化该模型（可能在另外的一个 python 程序中）：

>>> clf = joblib.load('filename.pkl') 
​

注
joblib.dump 返回一个文件名列表。clf 对象中包含的每一个单独的 numpy 数组会被序列化为文件系统中的一个单独文件。当使用 joblib.load 读取模型时，文件夹下的每个文件都是必要的。

注意 pickle 有一些安全性和可维护性的问题。参考 Model persistence，获取更多有关 sklearn 中模型持久化的信息。

#惯例
scikit-learn 中的 estimator 遵循以下的规则，好让他们的行为更加可预测。

##类型转换
除非明确指明，否则输入将会被强制转换为 float64

>>> import numpy as np
>>> from sklearn import random_projection

>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.rand(10, 2000)
>>> X = np.array(X, dtype='float32')
>>> X.dtype
dtype('float32')

>>> transformer = random_projection.GaussianRandomProjection()
>>> X_new = transformer.fit_transform(X)
>>> X_new.dtype
dtype('float64')
​

在上面例子中，X 的类型为 float32,通过 .fit_transform(X) 被转化为 float64。

回归的结果被转化为 float32, 分类的结果保持不变：

>>> from sklearn import datasets
>>> from sklearn.svm import SVC
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> clf = SVC()
>>> clf.fit(iris.data, iris.target)  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)

>>> list(clf.predict(iris.data[:3]))
[0, 0, 0]

>>> clf.fit(iris.data, iris.target_names[iris.target])  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)

>>> list(clf.predict(iris.data[:3]))  
['setosa', 'setosa', 'setosa']  
​

在上面例子中，第一个 predict() 返回整数数组，因为用于训练的 iris.target 是整数数组。第二个 predict() 返回字符串数组，因为用于训练的 iris.target_names 是字符串数组。

##改变和升级参数
通过 sklearn.pipeline.Pipeline.set_params 方法 estimator 的超参数在构造后仍然可以修改。通过多次调用 fit() 方法可以覆盖之前的 fit()

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.svm import SVC

>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.rand(100, 10)
>>> y = rng.binomial(1, 0.5, 100)
>>> X_test = rng.rand(5, 10)

>>> clf = SVC()
>>> clf.set_params(kernel='linear').fit(X, y)  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='linear',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)
>>> clf.predict(X_test)
array([1, 0, 1, 1, 0])

>>> clf.set_params(kernel='rbf').fit(X, y)  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)
>>> clf.predict(X_test)
array([0, 0, 0, 1, 0])
​

在该例子中，SVC()构造函数中设定了的默认核函数为 rbf，但是随后被改为 linear 并训练模型，然后又重新修改为 rbf 并重新训练模型。