一文搞懂Python Sklearn库使用

目录1、LabelEncoder2、OneHotEncoder3、sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集4、pipeline5 perdict 直接返回预测值6 sklearn.metrics中的评估方法7 GridSearchCV8 StandardScaler9 PolynomialFeatures4、10+款机器学习算法对比4.1 生成数据4.2 八款主流机器学习模型4.3 树模型 - 随机森林4.4 一些结果展示：每个模型的准确率与召回率4.5 结果展示：校准曲线4.6 模型的结果展示：重要性输出4.7 ROC值的计算与plot

Python sklearn库是一个丰富的机器学习库，里面包含内容太多，这里对一些工程里常用的操作做个简要的概述，以后还会根据自己用的进行更新。

1、LabelEncoder

简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行按序编号，可以用来生成属性/标签

from sklearn.preprocessing import LabelEncoderencoder=LabelEncoder()encoder.fit([1,3,2,6])t=encoder.transform([1,6,6,2])print(t)

输出： [0 3 3 1]

2、OneHotEncoder

OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维，将[[1]，[2]，[3]，[4]]映射为 0,1,2,3的位置为1（高维的数据自己可以测试）：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderoneHot=OneHotEncoder()#声明一个编码器oneHot.fit([[1],[2],[3],[4]])print(oneHot.transform([[2],[3],[1],[4]]).toarray())

输出：[[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]
正如keras中的keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)

3、sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集

一般形式：
train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为：

X_train,X_test, y_train, y_test =train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.2, train_size=0.8,random_state=0)

参数解释：
- train_data：所要划分的样本特征集
- train_target：所要划分的样本结果
- test_size：测试样本占比，如果是整数的话就是样本的数量

-train_size：训练样本的占比，（注：测试占比和训练占比任写一个就行）
- random_state：是随机数的种子。
- 随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。
随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：
- 种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_irisiris=load_iris()train=iris.datatarget=iris.target# 避免过拟合，采用交叉验证，验证集占训练集20%，固定随机种子（random_state)train_X,test_X, train_y, test_y = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 0)print(train_y.shape)

得到的结果数据：train_X : 训练集的数据,train_Y：训练集的标签，对应test 为测试集的数据和标签

4、pipeline

本节参考与文章：用 Pipeline 将训练集参数重复应用到测试集
pipeline 实现了对全部步骤的流式化封装和管理，可以很方便地使参数集在新数据集上被重复使用。

pipeline 可以用于下面几处：

模块化 Feature Transform，只需写很少的代码就能将新的 Feature 更新到训练集中。 自动化 Grid Search，只要预先设定好使用的 Model 和参数的候选，就能自动搜索并记录最佳的 Model。 自动化 Ensemble Generation，每隔一段时间将现有最好的 K 个 Model 拿来做 Ensemble。

问题是要对数据集 Breast Cancer Wisconsin 进行分类，
该数据集包含 569 个样本，第一列 ID，第二列类别(M=恶性肿瘤，B=良性肿瘤)，
第 3-32 列是实数值的特征。

我们要用 Pipeline 对训练集和测试集进行如下操作：

先用 StandardScaler 对数据集每一列做标准化处理，（是 transformer） 再用 PCA 将原始的 30 维度特征压缩的 2 维度，（是 transformer） 最后再用模型 LogisticRegression。（是 Estimator） 调用 Pipeline 时，输入由元组构成的列表，每个元组第一个值为变量名，元组第二个元素是 sklearn 中的 transformer 或 Estimator。

注意中间每一步是 transformer，即它们必须包含 fit 和 transform 方法，或者 fit_transform。
最后一步是一个 Estimator，即最后一步模型要有 fit 方法，可以没有 transform 方法。

然后用 Pipeline.fit对训练集进行训练，pipe_lr.fit(X_train, y_train)
再直接用 Pipeline.score 对测试集进行预测并评分 pipe_lr.score(X_test, y_test)

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.pipeline import Pipeline#需要联网df = pd.read_csv(’http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data’, header=None) # Breast Cancer Wisconsin datasetX, y = df.values[:, 2:], df.values[:, 1]encoder = LabelEncoder()y = encoder.fit_transform(y)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=0)pipe_lr = Pipeline([(’sc’, StandardScaler()), (’pca’, PCA(n_components=2)), (’clf’, LogisticRegression(random_state=1)) ])pipe_lr.fit(X_train, y_train)print(’Test accuracy: %.3f’ % pipe_lr.score(X_test, y_test))

还可以用来选择特征：

例如用 SelectKBest 选择特征，
分类器为 SVM，

anova_filter = SelectKBest(f_regression, k=5)clf = svm.SVC(kernel=’linear’)anova_svm = Pipeline([(’anova’, anova_filter), (’svc’, clf)])

当然也可以应用 K-fold cross validation：

Pipeline 的工作方式：

当管道 Pipeline 执行 fit 方法时，
首先 StandardScaler 执行 fit 和 transform 方法，
然后将转换后的数据输入给 PCA，
PCA 同样执行 fit 和 transform 方法，
再将数据输入给 LogisticRegression，进行训练。

5 perdict 直接返回预测值

predict_proba返回每组数据预测值的概率，每行的概率和为1，如训练集/测试集有 下例中的两个类别，测试集有三个，则 predict返回的是一个 3*1的向量，而 predict_proba 返回的是 3*2维的向量，如下结果所示。

# conding :utf-8from sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport numpy as np x_train = np.array([[1, 2, 3], [1, 3, 4], [2, 1, 2], [4, 5, 6], [3, 5, 3], [1, 7, 2]]) y_train = np.array([3, 3, 3, 2, 2, 2]) x_test = np.array([[2, 2, 2], [3, 2, 6], [1, 7, 4]]) clf = LogisticRegression()clf.fit(x_train, y_train) # 返回预测标签print(clf.predict(x_test)) # 返回预测属于某标签的概率print(clf.predict_proba(x_test))

6 sklearn.metrics中的评估方法

1. sklearn.metrics.roc_curve(true_y. pred_proba_score, pos_labal)

计算roc曲线，roc曲线有三个属性：fpr, tpr,和阈值，因此该函数返回这三个变量,l

2. sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False):

计算AUC值，其中x,y分别为数组形式，根据(xi, yi)在坐标上的点，生成的曲线，然后计算AUC值；

import numpy as npfrom sklearn.metrics import roc_curvefrom sklearn.metrics import aucy = np.array([1,0,2,2])pred = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, pred, pos_label=2)print(tpr)print(fpr)print(thresholds)print(auc(fpr, tpr))

3. sklearn.metrics.roc_auc_score(true_y, pred_proba_y)

直接根据真实值（必须是二值）、预测值（可以是0/1, 也可以是proba值）计算出auc值，中间过程的roc计算省略

7 GridSearchCV

GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。这个时候就是需要动脑筋了。数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优，但是省时间省力，巨大的优势面前，还是试一试吧，后续可以再拿bagging再优化。

回到sklearn里面的GridSearchCV，GridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。

GridSearchCV的sklearn官方网址：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html#sklearn.model_selection.GridSearchCV

classsklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator,param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True,cv=None, verbose=0, pre_dispatch=’2*n_jobs’, error_score=’raise’,return_train_score=True)

常用参数解读

estimator：所使用的分类器，如estimator=RandomForestClassifier(min_samples_split=100,min_samples_leaf=20,max_depth=8,max_features=’sqrt’,random_state=10), 并且传入除需要确定最佳的参数之外的其他参数。每一个分类器都需要一个scoring参数，或者score方法。

param_grid：值为字典或者列表，即需要最优化的参数的取值，param_grid =param_test1，param_test1 = {’n_estimators’:range(10,71,10)}。

scoring :准确度评价标准，默认None,这时需要使用score函数；或者如scoring=’roc_auc’，根据所选模型不同，评价准则不同。字符串（函数名），或是可调用对象，需要其函数签名形如：scorer(estimator, X, y)；如果是None，则使用estimator的误差估计函数。

cv :交叉验证参数，默认None，使用三折交叉验证。指定fold数量，默认为3，也可以是yield训练/测试数据的生成器。

refit :默认为True,程序将会以交叉验证训练集得到的最佳参数，重新对所有可用的训练集与开发集进行，作为最终用于性能评估的最佳模型参数。即在搜索参数结束后，用最佳参数结果再次fit一遍全部数据集。

iid:默认True,为True时，默认为各个样本fold概率分布一致，误差估计为所有样本之和，而非各个fold的平均。

verbose：日志冗长度，int：冗长度，0：不输出训练过程，1：偶尔输出，>1：对每个子模型都输出。

n_jobs: 并行数，int：个数,-1：跟CPU核数一致, 1:默认值。

pre_dispatch：指定总共分发的并行任务数。当n_jobs大于1时，数据将在每个运行点进行复制，这可能导致OOM，而设置pre_dispatch参数，则可以预先划分总共的job数量，使数据最多被复制pre_dispatch次

进行预测的常用方法和属性

grid.fit()：运行网格搜索

grid_scores_：给出不同参数情况下的评价结果

best_params_：描述了已取得最佳结果的参数的组合

best_score_：成员提供优化过程期间观察到的最好的评分

model=Lasso()alpha_can=np.logspace(-3,2,10)np.set_printoptions(suppress=True)#设置打印选项print("alpha_can=",alpha_can)#cv :交叉验证参数，默认None 这里为5折交叉# param_grid：值为字典或者列表，即需要最优化的参数的取值lasso_model=GridSearchCV(model,param_grid={’alpha’:alpha_can},cv=5)#得到最好的参数lasso_model.fit(x_train,y_train)print(’超参数：n’,lasso_model.best_params_)print("估计器n",lasso_model.best_estimator_)

如果有transform,使用Pipeline简化系统搭建流程，将transform与分类器串联起来（Pipelineof transforms with a final estimator）

pipeline= Pipeline([("features", combined_features), ("svm", svm)]) param_grid= dict(features__pca__n_components=[1, 2, 3], features__univ_select__k=[1,2], svm__C=[0.1, 1, 10]) grid_search= GridSearchCV(pipeline, param_grid=param_grid, verbose=10) grid_search.fit(X,y) print(grid_search.best_estimator_)

8 StandardScaler

作用：去均值和方差归一化。且是针对每一个特征维度来做的，而不是针对样本。

【注意：】
并不是所有的标准化都能给estimator带来好处。

# coding=utf-8# 统计训练集的 mean 和　std 信息from sklearn.preprocessing import StandardScalerimport numpy as np def test_algorithm(): np.random.seed(123) print(’use StandardScaler’) # 注：shape of data: [n_samples, n_features] data = np.random.randn(3, 4) scaler = StandardScaler() scaler.fit(data) trans_data = scaler.transform(data) print(’original data: ’) print(data) print(’transformed data: ’) print(trans_data) print(’scaler info: scaler.mean_: {}, scaler.var_: {}’.format(scaler.mean_, scaler.var_)) print(’n’) print(’use numpy by self’) mean = np.mean(data, axis=0) std = np.std(data, axis=0) var = std * std print(’mean: {}, std: {}, var: {}’.format(mean, std, var)) # numpy 的广播功能 another_trans_data = data - mean # 注：是除以标准差 another_trans_data = another_trans_data / std print(’another_trans_data: ’) print(another_trans_data) if __name__ == ’__main__’: test_algorithm()

运行结果：

9 PolynomialFeatures

使用sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures来进行特征的构造。

它是使用多项式的方法来进行的，如果有a，b两个特征，那么它的2次多项式为（1,a,b,a^2,ab, b^2）。

PolynomialFeatures有三个参数

degree：控制多项式的度

interaction_only： 默认为False，如果指定为True，那么就不会有特征自己和自己结合的项，上面的二次项中没有a^2和b^2。

include_bias：默认为True。如果为True的话，那么就会有上面的 1那一项。

import pandas as pdfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.pipeline import Pipeline path = r"activity_recognizer1.csv"# 数据在https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Activity+Recognition+from+Single+Chest-Mounted+Accelerometerdf = pd.read_csv(path, header=None)df.columns = [’index’, ’x’, ’y’, ’z’, ’activity’] knn = KNeighborsClassifier()knn_params = {’n_neighbors’: [3, 4, 5, 6]}X = df[[’x’, ’y’, ’z’]]y = df[’activity’] from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False, interaction_only=False)X_ploly = poly.fit_transform(X)X_ploly_df = pd.DataFrame(X_ploly, columns=poly.get_feature_names())print(X_ploly_df.head())

运行结果：

x0 x1 x2 x0^2 x0 x1 x0 x2 x1^2
0 1502.0 2215.0 2153.0 2256004.0 3326930.0 3233806.0 4906225.0
1 1667.0 2072.0 2047.0 2778889.0 3454024.0 3412349.0 4293184.0
2 1611.0 1957.0 1906.0 2595321.0 3152727.0 3070566.0 3829849.0
3 1601.0 1939.0 1831.0 2563201.0 3104339.0 2931431.0 3759721.0
4 1643.0 1965.0 1879.0 2699449.0 3228495.0 3087197.0 3861225.0

x1 x2 x2^2
0 4768895.0 4635409.0
1 4241384.0 4190209.0
2 3730042.0 3632836.0
3 3550309.0 3352561.0
4 3692235.0 3530641.0

4、10+款机器学习算法对比

Sklearn API：http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.ensemble

4.1 生成数据

import numpy as npnp.random.seed(10)%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.ensemble import (RandomTreesEmbedding, RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier)from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import roc_curve,accuracy_score,recall_scorefrom sklearn.pipeline import make_pipelinefrom sklearn.calibration import calibration_curveimport copyprint(__doc__)from matplotlib.colors import ListedColormapfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.datasets import make_moons, make_circles, make_classificationfrom sklearn.neural_network import MLPClassifierfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifierfrom sklearn.gaussian_process.kernels import RBFfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifierfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis # 数据X, y = make_classification(n_samples=100000)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state = 4000) # 对半分X_train, X_train_lr, y_train, y_train_lr = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2,random_state = 4000)print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape) def yLabel(y_pred): y_pred_f = copy.copy(y_pred) y_pred_f[y_pred_f>=0.5] = 1 y_pred_f[y_pred_f<0.5] = 0 return y_pred_f def acc_recall(y_test, y_pred_rf): return {’accuracy’: accuracy_score(y_test, yLabel(y_pred_rf)), ’recall’: recall_score(y_test, yLabel(y_pred_rf))}4.2 八款主流机器学习模型

h = .02 # step size in the meshnames = ["Nearest Neighbors", "Linear SVM", "RBF SVM", "Decision Tree", "Neural Net", "AdaBoost", "Naive Bayes", "QDA"]# 去掉"Gaussian Process"，太耗时，是其他的300倍以上 classifiers = [ KNeighborsClassifier(3), SVC(kernel="linear", C=0.025), SVC(gamma=2, C=1), #GaussianProcessClassifier(1.0 * RBF(1.0)), DecisionTreeClassifier(max_depth=5), #RandomForestClassifier(max_depth=5, n_estimators=10, max_features=1), MLPClassifier(alpha=1), AdaBoostClassifier(), GaussianNB(), QuadraticDiscriminantAnalysis()] predictEight = {}for name, clf in zip(names, classifiers): predictEight[name] = {} predictEight[name][’prob_pos’],predictEight[name][’fpr_tpr’],predictEight[name][’acc_recall’] = [],[],[] predictEight[name][’importance’] = [] print(’n --- Start Model : %s ----n’%name) %time clf.fit(X_train, y_train) # 一些计算决策边界的模型 计算decision_function if hasattr(clf, "decision_function"): %time prob_pos = clf.decision_function(X_test) # # The confidence score for a sample is the signed distance of that sample to the hyperplane. else: %time prob_pos= clf.predict_proba(X_test)[:, 1] prob_pos = (prob_pos - prob_pos.min()) / (prob_pos.max() - prob_pos.min()) # 需要归一化 predictEight[name][’prob_pos’] = prob_pos # 计算ROC、acc、recall predictEight[name][’fpr_tpr’] = roc_curve(y_test, prob_pos)[:2] predictEight[name][’acc_recall’] = acc_recall(y_test, prob_pos) # 计算准确率与召回 # 提取信息 if hasattr(clf, "coef_"): predictEight[name][’importance’] = clf.coef_ elif hasattr(clf, "feature_importances_"): predictEight[name][’importance’] = clf.feature_importances_ elif hasattr(clf, "sigma_"): predictEight[name][’importance’] = clf.sigma_ # variance of each feature per class 在朴素贝叶斯之中体现

结果输出类似：

Automatically created module for IPython interactive environment
 
 --- Start Model : Nearest Neighbors ----
 
CPU times: user 103 ms, sys: 0 ns, total: 103 ms
Wall time: 103 ms
CPU times: user 2min 8s, sys: 3.43 ms, total: 2min 8s
Wall time: 2min 9s
 
 --- Start Model : Linear SVM ----
 
CPU times: user 25.4 s, sys: 149 ms, total: 25.6 s
Wall time: 25.6 s
CPU times: user 3.47 s, sys: 1.23 ms, total: 3.47 s
Wall time: 3.47 s

4.3 树模型 - 随机森林

案例地址：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_feature_transformation.html#sphx-glr-auto-examples-ensemble-plot-feature-transformation-py

’’’model 0 : lmlogistic’’’print(’LM 开始计算...’)lm = LogisticRegression()%time lm.fit(X_train, y_train)y_pred_lm = lm.predict_proba(X_test)[:, 1]fpr_lm, tpr_lm, _ = roc_curve(y_test, y_pred_lm)lm_ar = acc_recall(y_test, y_pred_lm) # 计算准确率与召回 ’’’model 1 : rt + lm无监督变换 + lg’’’# Unsupervised transformation based on totally random treesprint(’随机森林编码+LM 开始计算...’) rt = RandomTreesEmbedding(max_depth=3, n_estimators=n_estimator, random_state=0)# 数据集的无监督变换到高维稀疏表示。 rt_lm = LogisticRegression()pipeline = make_pipeline(rt, rt_lm)%time pipeline.fit(X_train, y_train)y_pred_rt = pipeline.predict_proba(X_test)[:, 1]fpr_rt_lm, tpr_rt_lm, _ = roc_curve(y_test, y_pred_rt)rt_lm_ar = acc_recall(y_test, y_pred_rt) # 计算准确率与召回 ’’’model 2 : RF / RF+LM’’’print(’n 随机森林系列 开始计算... ’) # Supervised transformation based on random forestsrf = RandomForestClassifier(max_depth=3, n_estimators=n_estimator)rf_enc = OneHotEncoder()rf_lm = LogisticRegression()rf.fit(X_train, y_train)rf_enc.fit(rf.apply(X_train)) # rf.apply(X_train)-(1310, 100) X_train-(1310, 20)# 用100棵树的信息作为X，载入做LM模型%time rf_lm.fit(rf_enc.transform(rf.apply(X_train_lr)), y_train_lr) y_pred_rf_lm = rf_lm.predict_proba(rf_enc.transform(rf.apply(X_test)))[:, 1]fpr_rf_lm, tpr_rf_lm, _ = roc_curve(y_test, y_pred_rf_lm)rf_lm_ar = acc_recall(y_test, y_pred_rf_lm) # 计算准确率与召回 ’’’model 2 : GRD / GRD + LM’’’print(’n 梯度提升树系列 开始计算... ’) grd = GradientBoostingClassifier(n_estimators=n_estimator)grd_enc = OneHotEncoder()grd_lm = LogisticRegression()grd.fit(X_train, y_train)grd_enc.fit(grd.apply(X_train)[:, :, 0])%time grd_lm.fit(grd_enc.transform(grd.apply(X_train_lr)[:, :, 0]), y_train_lr) y_pred_grd_lm = grd_lm.predict_proba( grd_enc.transform(grd.apply(X_test)[:, :, 0]))[:, 1]fpr_grd_lm, tpr_grd_lm, _ = roc_curve(y_test, y_pred_grd_lm)grd_lm_ar = acc_recall(y_test, y_pred_grd_lm) # 计算准确率与召回 # The gradient boosted model by itselfy_pred_grd = grd.predict_proba(X_test)[:, 1]fpr_grd, tpr_grd, _ = roc_curve(y_test, y_pred_grd)grd_ar = acc_recall(y_test, y_pred_grd) # 计算准确率与召回 # The random forest model by itselfy_pred_rf = rf.predict_proba(X_test)[:, 1]fpr_rf, tpr_rf, _ = roc_curve(y_test, y_pred_rf)rf_ar = acc_recall(y_test, y_pred_rf) # 计算准确率与召回

输出结果为：

LM 开始计算...
随机森林编码+LM 开始计算...
CPU times: user 591 ms, sys: 85.5 ms, total: 677 ms
Wall time: 574 ms
 
 随机森林系列 开始计算...
CPU times: user 76 ms, sys: 0 ns, total: 76 ms
Wall time: 76 ms
 
 梯度提升树系列 开始计算...
CPU times: user 60.6 ms, sys: 0 ns, total: 60.6 ms
Wall time: 60.6 ms

4.4 一些结果展示：每个模型的准确率与召回率

# 8款常规模型for x,y in predictEight.items(): print(’n ----- The Model : %s , -----n ’%(x) ) print(predictEight[x][’acc_recall’]) # 树模型names = [’LM’,’LM + RT’,’LM + RF’,’GBT + LM’,’GBT’,’RF’]ar_list = [lm_ar,rt_lm_ar,rf_lm_ar,grd_lm_ar,grd_ar,rf_ar]for x,y in zip(names,ar_list): print(’n --- %s 准确率与召回为: ---- n ’%x,y)

结果输出：

 ----- The Model  : Linear SVM , -----
{’recall’: 0.84561049445005043, ’accuracy’: 0.89100000000000001}
 ---- The Model  : Decision Tree , -----
{’recall’: 0.90918264379414737, ’accuracy’: 0.89949999999999997}
 ----- The Model  : AdaBoost , -----
{’recall’: 0.028254288597376387, ’accuracy’: 0.51800000000000002}
 ----- The Model  : Neural Net , -----
{’recall’: 0.91523713420787078, ’accuracy’: 0.90249999999999997}
 ----- The Model  : Naive Bayes , -----
{’recall’: 0.91523713420787078, ’accuracy’: 0.89300000000000002}

4.5 结果展示：校准曲线

Calibration curves may also be referred to as reliability diagrams.
可靠性检验的方式。

# ############################################################################## Plot calibration plotsnames = ["Nearest Neighbors", "Linear SVM", "RBF SVM", "Decision Tree", "Neural Net", "AdaBoost", "Naive Bayes", "QDA"] plt.figure(figsize=(15, 15))ax1 = plt.subplot2grid((3, 1), (0, 0), rowspan=2)ax2 = plt.subplot2grid((3, 1), (2, 0)) ax1.plot([0, 1], [0, 1], "k:", label="Perfectly calibrated")for prob_pos, name in [[predictEight[n][’prob_pos’],n] for n in names] + [(y_pred_lm,’LM’), (y_pred_rt,’RT + LM’), (y_pred_rf_lm,’RF + LM’), (y_pred_grd_lm,’GBT + LM’), (y_pred_grd,’GBT’), (y_pred_rf,’RF’)]: prob_pos = (prob_pos - prob_pos.min()) / (prob_pos.max() - prob_pos.min()) fraction_of_positives, mean_predicted_value = calibration_curve(y_test, prob_pos, n_bins=10) ax1.plot(mean_predicted_value, fraction_of_positives, "s-", label="%s" % (name, )) ax2.hist(prob_pos, range=(0, 1), bins=10, label=name, histtype="step", lw=2) ax1.set_ylabel("Fraction of positives")ax1.set_ylim([-0.05, 1.05])ax1.legend(loc="lower right")ax1.set_title(’Calibration plots (reliability curve)’) ax2.set_xlabel("Mean predicted value")ax2.set_ylabel("Count")ax2.legend(loc="upper center", ncol=2) plt.tight_layout()plt.show()

第一张图
fraction_of_positives,每个概率片段,正数的比例= 正数/总数
Mean predicted value,每个概率片段,正数的平均值
第二张图
每个概率分数段的个数

结果展示为：

4.6 模型的结果展示：重要性输出

大家都知道一些树模型可以输出重要性，回归模型可以输出系数，带有决策平面的（譬如SVM）可以计算点到决策边界的距离。

# 重要性print(’n -------- RadomFree importances ------------n’)print(rf.feature_importances_)print(’n -------- GradientBoosting importances ------------n’)print(grd.feature_importances_)print(’n -------- Logistic Coefficient ------------n’)lm.coef_ # 其他几款模型的特征选择[[predictEight[n][’importance’],n] for n in names if predictEight[n][’importance’] != [] ]

在本次10+机器学习案例之中，可以看到，可以输出重要性的模型有：
随机森林rf.feature_importances_
GBTgrd.feature_importances_
Decision Tree decision.feature_importances_
AdaBoost AdaBoost.feature_importances_

可以计算系数的有：线性模型，lm.coef_ 、 SVM svm.coef_

Naive Bayes得到的是：NaiveBayes.sigma_

解释为：variance of each feature per class

4.7 ROC值的计算与plot

plt.figure(1)plt.plot([0, 1], [0, 1], ’k--’)plt.plot(fpr_lm, tpr_lm, label=’LR’)plt.plot(fpr_rt_lm, tpr_rt_lm, label=’RT + LR’)plt.plot(fpr_rf, tpr_rf, label=’RF’)plt.plot(fpr_rf_lm, tpr_rf_lm, label=’RF + LR’)plt.plot(fpr_grd, tpr_grd, label=’GBT’)plt.plot(fpr_grd_lm, tpr_grd_lm, label=’GBT + LR’)# 8 款模型for (fpr,tpr),name in [[predictEight[n][’fpr_tpr’],n] for n in names] : plt.plot(fpr, tpr, label=name) plt.xlabel(’False positive rate’)plt.ylabel(’True positive rate’)plt.title(’ROC curve’)plt.legend(loc=’best’)plt.show() plt.figure(2)plt.xlim(0, 0.2)plt.ylim(0.4, 1) # ylim改变 # mattplt.plot([0, 1], [0, 1], ’k--’)plt.plot(fpr_lm, tpr_lm, label=’LR’)plt.plot(fpr_rt_lm, tpr_rt_lm, label=’RT + LR’)plt.plot(fpr_rf, tpr_rf, label=’RF’)plt.plot(fpr_rf_lm, tpr_rf_lm, label=’RF + LR’)plt.plot(fpr_grd, tpr_grd, label=’GBT’)plt.plot(fpr_grd_lm, tpr_grd_lm, label=’GBT + LR’)for (fpr,tpr),name in [[predictEight[n][’fpr_tpr’],n] for n in names] : plt.plot(fpr, tpr, label=name)plt.xlabel(’False positive rate’)plt.ylabel(’True positive rate’)plt.title(’ROC curve (zoomed in at top left)’)plt.legend(loc=’best’)plt.show()

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