[人工智能]机器学习——入门基础

西瓜书机器学习第二章

数据、某种学习算法、模型、预测

科学推理的手段：归纳（特殊到一般）、演绎（一般到特殊）

训练出了不同模型，怎么选择？选最简单的

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模型评估和选择

一种训练集一种算法

案例1：拿识别图片中的数字举例，比如每张图片中有一个数字

表1

模型的评估方法

测试集的保留方法

1、留出法：数据集三七分、二八分，但要注意训练集和测试集的分布情况（设想一种情况：假设金融业务10年数据你用前7年训练，后3年测试，难免后三年变化巨大，数据不准），所以在数据抽取方面考虑抽取数据的离散性，要均匀一点去取三七分（不过还是要看具体的业务场景，有的要拿历史数据预测将来变化）

2、k折交叉验证：K折就是将数据集拆分为k小块，验证集和测试集相互形成补集，循环的交替（形象理解，10折验证，将数据分为10份，每次取其中一份当作预测结果，其余九分为训练集，最后将每一次的结果取平均值）

3、自助法：就是采取随机抽样的方式（形象理解，10个数，1->10，每次有放回的随机取一个数，取了m次后，那必然有某个数每次被取的概率为1/m，不被取到概率为1-1/m，m次不被取到的概率为（1-1/m）^{m，当m趋向于无穷大，求极限可知该式子为e}-1，约等于0.368），将每次抽取的数作为测试集，m次后没有抽到的数据作为测试集

验证集

验证集合主要是用于验证调参，因为很多参数一开始是人为指定的，需要不断的验证调这些参数值

最终的流程大致是：训练集——>验证集——>调参，过程循环，直到模型合格，再放到测试集上测试

性能度量值

案例2：给定一个数据的集合D=（x1，y1），（x2，y2）…（xm，ym）,可以形象理解就是两个数，但是之前可能存在某种关系x1——>y1，然后利用某种算法模型，计算出f函数，对于每个x会产出一个f(x)值和x对应，比如现在的集合就是(2,3),(4,5),(7,1)，f推导出2对应4，4对应5，7对应1，

均方误差，均方误差可以拆开理解，均是求和取平均，方是平方，误差就是计算f(x)和y值的误差值

错误率、精度，表1已经提及两个概念，下面公式的双竖杠就是一个判断条件，如果计算出的f(x)和y值不相同为1，相同为0

案例3：100个数，0或者1，二分，利用某个预测，结果中1为70，0为30，原来数据中1为60，0为40

P查准率(准确率)、R查全率(召回率)，代入上述案例，指标如下表，则查准率P=TP/(TP+FP)，指的是在预测为正的基础上正确的所占比例，查全率R=TP/(TP+FN)，指的是在原本为正的基础上预测出正的正确数所占比例，注意，其实在判断的时候会有一个界限，也就是标准，如果标准不高(范围较小)查准率会很高，查全率较低，这就是PR反向变动关系

表2

那应该如何取阈值呢？

1、利用图中平衡点

2、F1度量，1/F1 = 1/2 * （1/p + 1/R）

3、Fbata（F1加权），1/Fb = 1/(1+b^2) * ( 1/p + (b^2)/R ) ，简化后其实可以发现P的系数为1，R的系数为b^2，那当b>1的时候更注重R的影响，b<1的时候更注重P的影响

注意，上述的查准查全是在二分类的情况下，那如果多分分类呢?

假如就是要手写数字（1-10），要分成10类，那是有两种解决的办法

1、直接用某种算法

2、分解成多个二分类：

①、进行穷举两个数进行比较：1还是2、1还是3、…1还是10、2还是3…9还是10，那应该是要n*(n-1)/2种比较

②、进行穷举单个数和非单个数比较：1还是非1、2还是非2、…10还是非10，那应该是要n种比较

一种训练集多种算法

P-R曲线

按照前面一种训练集一种算法，算出每一种模型的PR曲线图

假设目前有A、B、C三种模型，那如何比较这三种模型的好坏呢？有三种方法

1、首先确定B肯定比C好，B包含C(在查全率相同的点，B的查准率大于等于C的查准率)。A和B可以比较面积(不容易推算)

2、比较F1

3、比较Fbeta

ROC曲线

参考上文表2二分，专有名词TPR=TP/（TP+FN），FPR=FP/（TN+FP）,我们清楚为正的越多越好，为反的越少越好，但二者会同时增加，所以肯定选择TPR增大的时候，FPR增加的越缓越好，就是在相同TPR的时候，FPR越小越好

AUC

AUC就是ROC曲线下的面积，怎么算呢？引入rank loss

公式如下，公式不太好理解，可以形象理解，假设现在是有数字图片8 7 3 9 5 2 5 5 6 5 5 5，二分为5和非5，可知是5的个数为6，非5的个数也是6，我们将数从左到右编号，非5的从-1开始，5的从+1开始，那上述数字编号后为-1 -2 -3 -4 +1 -5 +2 +3 -6 +4 +5 +6，统计在每个 +数 右边的 -数数量，那就是+1为2，+2为1，+3为1，剩下为0，统计为4，再用4/(6 * 6)（6 * 6指的是之前统计的5和非5个数相乘），计算得4/36，这就是rank loss

那计算rank loss为了什么？因为AUC=1-rank loss

我们可以验证一下：8 7 3 9 5 2 5 5 6 5 5 5，以5和非5二分，阈值从右往逐层推进

表3

制作成图后，我们要计算的AUC就是蓝色区域面积，而黄色区域就是rank loss，那AUC=1-rank loss

多种训练集一种算法

代价敏感错误率和代价曲线

思考为什么引入这个计算，因为在很多时候不能仅仅依靠计算出上文提及的FNR和FPR，还得加上权重以及概率达到求取损失的期望，因而引入代价敏感错误率，下图为二分类代价矩阵

下图计算的是错误率error，可以看到分为两个集合正和负，双竖还是表示判断条件，m指的是总数

代价曲线的目的是为了根据给定模型的p值（m+/m， m+对应的是为正的数目，m-对应的是为反的数目），找到总的代价期望最小模型的阈值

代价曲线的纵轴是总期望cost norm，它的分子就是等于FNR * p * cost01 +FPR * (1-p) * cost10，分母可以先不考虑（其实是归一化，下文解释），所以最终的目的就是求p变化时总代价期望最小值；代价曲线的横轴是正概率的代价期望P+ cost ，它的分子为p * cost01；

设想一下为什么要除以分母，直接p——>FNR * p * cost01 +FPR * (1-p) * cost10，不就可以嘛？下文做解释

单个theta阈值

# python代码,单个theta阈值

import pandas as pd

# 函数输出打分
output_score = list(range(12))

# 正确分类
y = [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1]
len(y)

# 设定p，集合种正例比例，范围是0-100，因此除以100
p = list(range(0, 101, 10))
p = [i / 100 for i in p]

# 设定代价值
c01 = 3
c02 = 2

# 设定阈值
theta = 6.5


# 函数输出判断
def calculate_output_result(output_score, theta):
    output_result = []
    for i in range(len(output_score)):
        if output_score[i] < theta:
            output_result.append(0)
        else:
            output_result.append(1)
    return output_result


output_result = calculate_output_result(output_score, theta)
print(output_result)


# 统计正例反例的个数
def calculate_m_positive_negative(y):
    result = pd.value_counts(y)  # 分组统计次数
    m_positive = result[1]
    m_negative = result[0]
    return m_positive, m_negative


m_positive, m_negative = calculate_m_positive_negative(y)
print(m_positive, m_negative)


# 计算混淆矩阵的TP、FN、FP、TN
def calculate_confusion(y, output_result):
    con1 = 0
    con2 = 0
    con3 = 0
    con4 = 0
    for i in range(len(y)):
        if y[i] == 1:
            if y[i] == output_result[i]:
                con1 += 1
            else:
                con2 += 1
        else:
            if y[i] == output_result[i]:
                con4 += 1
            else:
                con3 += 1
    return con1, con2, con3, con4


con1, con2, con3, con4 = calculate_confusion(y, output_result)
print(con1, con2, con3, con4)


# 求几个比例，保留四位小数
def calculate_FNR_FPR(con1, con2, con3, con4):
    FNR = round(con2 / (con1 + con2), 4)
    FPR = round(con3 / (con3 + con4), 4)
    return FNR, FPR


FNR, FPR = calculate_FNR_FPR(con1, con2, con3, con4)
print(FNR, FPR)


# 正概率的代价
def calculate_Pcost(p, c01, c02):
    Pcosts = []
    for i in range(len(p)):
        Pcost = round((p[i] * c01 / (p[i] * c01 + (1 - p[i]) * c02)), 4)
        Pcosts.append(Pcost)
    return Pcosts


Pcosts = calculate_Pcost(p, c01, c02)
print(Pcosts)


# 总代价
def calculate_cost_norm(p, c01, c02, FNR, FPR):
    costs_nroms = []
    for i in range(len(p)):
        costs_nrom = round((FNR * (p[i] * c01) + FPR * (1 - p[i]) * c02) / (p[i] * c01 + (1 - p[i]) * c02), 4)
        costs_nroms.append(costs_nrom)
    return costs_nroms


costs_norm = calculate_cost_norm(p, c01, c02, FNR, FPR)
print(costs_norm)

# 画出图像
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt


def plot_lines(X, Y, color):
    plt.plot(X, Y, color)
    return


plot_lines(Pcosts, costs_norm, 'r')
plot_lines(p, costs_norm, "b:")
plt.show()

其实这里出图片后，我们不难看出，如果使用p作为x轴，那图像是一条曲线，而使用了归一化的正例概率代价，则图像是一条直线，显然线性的关系更容易分析

# python代码,多个theta阈值

thetas = list(range(12))
thetas = [i + 0.5 for i in thetas]


# 计算多个theta阈值对应的点的函数，并存在列表内
def calculate_Pcost_cost_norm(thetas, output_score, y, calculate_Pcost, calculate_cost_norm):
    Pcosts_n = []
    costs_norm_n = []
    theta_FPR_FNR = {}
    for i in range(len(thetas)):
        theta = thetas[i]

        # 计算输出的结果
        output_result = calculate_output_result(output_score, theta)

        # 统计正例反例的个数
        m_positive, m_negative = calculate_m_positive_negative(y)

        # 计算混淆矩阵
        con1, con2, con3, con4 = calculate_confusion(y, output_result)

        # 求FNR FPR
        FNR, FPR = calculate_FNR_FPR(con1, con2, con3, con4)
        theta_FPR_FNR[theta] = [FNR, FPR]

        # 正概率代价
        Pcosts = calculate_Pcost(p, c01, c02)
        Pcosts_n.append(Pcosts)

        # 总代价
        costs_norm = calculate_cost_norm(p, c01, c02, FNR, FPR)
        costs_norm_n.append(costs_norm)

    return Pcosts_n, costs_norm_n, theta_FPR_FNR


Pcosts_n, costs_norm_n, theta_FPR_FNR = calculate_Pcost_cost_norm(thetas, output_score, y, calculate_Pcost,
                                                                  calculate_cost_norm)
for i in range(len(Pcosts_n)):
    plot_lines(Pcosts_n[i], costs_norm_n[i], 'r')
plt.show()

测试集上的性能在多大程度上可以保证真实的性能

比较检验

一个测试集一种算法

二项分布概念，形象理解，1-10个数，判断每个数字为多少，假设判断错误的概率为0.3，正确的就为0.7，全部判断为错，就是下述公式中k=0，n=10，则全错的概率为(0.3^10) * (0.7^0)

# python实现二项分布

# 假设模型在全部数据上的错误率为0.3
e_all = 0.3

# 样本数量
m_T = 10

# 模型判断错误的数量
m_T_error = 6

# 模型在T上的错误率
e = round(m_T_error / m_T, 4)

# 出现这种情况的概率
from scipy.special import comb


def calculate_p(m_T, m_T_error):
    # comb计算排列组合，对应的数学概率意义为C(k,n)
    p = (comb(m_T, m_T_error)) * (e_all ** m_T_error) * ((1 - e_all) ** (m_T - m_T_error))
    # 4位小数
    p = round(p, 4)
    return p


p = calculate_p(m_T, m_T_error)
print(p)


# 出现每种情况的概率
def calculate_ps(m_T):
    m_T_errors = m_T_errors = list(range(m_T + 1))
    ps = []
    # 计算整体错误的概率
    for i in range(len(m_T_errors)):
        m_T_error = m_T_errors[i]
        p = calculate_p(m_T, m_T_error)
        ps.append(p)
    return m_T_errors, ps


m_T_errors, ps = calculate_ps(m_T)

import matplotlib.pyplot as plt


def plot_scatter(x, y):
    # s为大小，alpha为透明度
    plt.scatter(x, y, s=20, c='b', alpha=0.5)
    plt.show()
    return


plot_scatter(m_T_errors, ps)

最终结果下图所示，不免发现错误数量等于3的时候概率最大

假设检验

假设检验的时候存在置信区间，形象理解，就是上面二项分布举例，比如我保证其90%可信度，就是超过90%两边不可信，最后错误的点落在了90%内那就保留，如果不在90%内那就不保留

现在假设错误率<=0.3，那其上限就是0.3，按照0.3的90%来算，下面代码计算出下标为5

def calculate_Ps(ps):
    Ps = []
    p = 0
    for i in range(len(ps)):
        p += ps[i]
        Ps.append(p)
    return Ps

Ps = calculate_Ps(ps)
# plot_scatter(m_T_errors, Ps)

import numpy as np

Ps_array = np.array(Ps)  # array变成数组
confidence_indexs = np.argwhere(Ps_array > 0.9)  # argwhere返回大于某个数的下标
confidence_index = confidence_indexs[0]
print(confidence_index)

# 结果为[5]

多个测试集一种算法

比如设想在k折交叉验证，会出现多个测试集，那就对应多个错误率，自然而然可以想到均值，也可以计算方差的指标

假设有三个测试集，每个测试集有0-10 11种情况，那总的情况就有11^3种，每种情况对应一个均值一个方差，均值和方差又满足某种关系。整体满足的就是t分布