人工智能算法工程师(中级)课程5-sklearn机器学习之分类问题与代码详解

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(中级)课程5-sklearn机器学习之分类问题与代码详解。机器学习作为人工智能的一个重要分支，在诸多领域都有着广泛的应用。在机器学习中，分类问题是非常常见的一种问题，它的目标是将给定的数据集根据某种规则划分到已知的类别中。本文将详细介绍在sklearn机器学习库中，如何使用SVM-SVC模型、决策树、KD树和KNN模型来解决分类问题，并附上完整的可运行代码。

sklearn机器学习中的分类问题与代码详解

SVM-SVC模型

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，它的基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVC是支持向量机的分类接口。

数学原理与公式

SVM模型的目标是找到能够正确划分训练集数据的超平面，并且使得超平面与最近的训练数据点的距离最大，这个距离被称为间隔。数学上，我们可以表示为：
$$\underset{w,b}{\min }\frac{1}{2}||w|{|}^2$$
$$s.t.y_i(w^T{x}_i+b)\ge 1,i=1,2,...,n$$
其中，$w$ 是超平面的法向量，$b$ 是超平面的截距，$y_i$ 是数据点的类别标签，$x_i$ 是数据点的特征向量。

SVM-SVC模型实现代码

from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建SVM分类器
model = SVC(kernel='linear')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

决策树

决策树是一种基本的分类与回归方法，它通过一系列规则对数据进行分割。决策树模型可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。

数学原理与公式

决策树的学习通常包括特征选择、树的生成与剪枝。在决策树中，我们通常使用信息增益、信息增益比或基尼指数来选择最优的特征。例如，使用信息增益比进行特征选择的过程可以表示为：
$$\text{Gain Ratio}(D,a)=\frac{\text{Gain}(D,a)}{\text{Split Info}(D,a)}$$
其中，$D$ 是数据集，$a$ 是特征，$\text{Gain}$ 表示信息增益，$\text{Split Info}$ 表示分割信息。

决策树实现代码

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 创建决策树分类器
model = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

KD树

KD树是一种多维空间的分割数据结构，它是一种特殊的二叉树，将数据点存储在树形结构中，便于快速查询。

数学原理与公式

KD树是通过递归地构造二叉树来组织数据点。在构造KD树时，我们交替地在不同的维度上进行数据划分。例如，在选择分割超平面时，我们可以选择具有最大方差的维度作为分割维度，然后在这一点上，我们选择所有数据点在该维度上的中位数作为分割点。

KD树实现代码

from sklearn.neighbors import KDTree
# 创建KD树
tree = KDTree(X_train)
# 查找最近邻
dist, ind = tree.query(X_test, k=1)
# 预测测试集
y_pred = y_train[ind]
# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

KNN模型

K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种基于实例的学习方法，它的基本思想是如果一个新样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

数学原理与公式

KNN算法的核心是计算测试样本与训练样本之间的距离，然后选择距离最近的K个样本点。常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。例如，欧氏距离可以表示为：
$$d(p,q)=\sqrt{\sum _{i=1}^n(q_i-p_i{)}^2}$$
其中，$p$ 和 $q$ 是两个特征向量，$n$ 是特征空间的维度。
在KNN中，一旦我们确定了最近的K个邻居，我们可以通过以下方式来预测测试样本的类别：

• 如果是分类问题，我们可以选择这K个邻居中最常见的类别作为预测结果。
• 如果是回归问题，我们可以选择这K个邻居的均值或中位数作为预测结果。

KNN模型实现代码

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 创建KNN分类器
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

以上代码示例中，我们使用了KNeighborsClassifier类来创建一个KNN分类器，其中n_neighbors参数指定了我们希望考虑的最近邻居的数量。我们首先使用fit方法来训练模型，然后使用predict方法来预测测试集的类别。最后，我们使用classification_report来评估模型的性能。

总结

在本文中，我主要是使用sklearn库来解决机器学习中的分类问题。并详细讨论了SVM-SVC模型、决策树、KD树和KNN模型，并提供了每个模型的数学原理、公式和完整的可运行代码示例。这些模型在解决实际问题时各有优势，可以根据具体问题和数据集的特点来选择合适的模型。通过本文的学习，读者应该能够更好地理解这些分类模型，并能够将它们应用于实际问题中。