13 KiB

Raw Permalink Blame History Unescape Escape

分類介紹

在這四節課中，您將探索經典機器學習的一個基本重點——分類。我們將使用一個關於亞洲和印度美食的數據集，逐步了解各種分類算法。希望您已經準備好大快朵頤！

在這些課程中慶祝泛亞洲美食！圖片由 Jen Looper 提供

分類是一種監督式學習，與回歸技術有許多相似之處。如果機器學習的核心是通過使用數據集來預測事物的值或名稱，那麼分類通常分為兩類：二元分類_和_多類分類。

🎥 點擊上方圖片觀看影片：麻省理工學院的 John Guttag 介紹分類

請記住：

線性回歸 幫助您預測變量之間的關係，並準確預測新數據點在該線性關係中的位置。例如，您可以預測_南瓜在九月和十二月的價格_。
邏輯回歸 幫助您發現「二元類別」：在這個價格範圍內，這個南瓜是橙色還是非橙色？

分類使用各種算法來確定數據點的標籤或類別。讓我們使用這些美食數據，看看是否可以通過觀察一組食材來確定其美食的來源。

課前測驗

本課程提供 R 版本！

介紹

分類是機器學習研究者和數據科學家的一項基本活動。從基本的二元值分類（「這封電子郵件是垃圾郵件還是非垃圾郵件？」），到使用計算機視覺進行複雜的圖像分類和分割，能夠將數據分成類別並提出問題始終是非常有用的。

用更科學的方式來描述這個過程，您的分類方法會創建一個預測模型，使您能夠將輸入變量與輸出變量之間的關係進行映射。

二元分類與多類分類問題，供分類算法處理。信息圖由 Jen Looper 提供

在開始清理數據、可視化數據並為機器學習任務做好準備之前，讓我們先了解一下機器學習分類數據的各種方式。

分類源自統計學，使用經典機器學習技術，通過特徵（例如 smoker、weight 和 age）來確定_患某種疾病的可能性_。作為一種監督式學習技術，與您之前進行的回歸練習類似，您的數據是有標籤的，機器學習算法使用這些標籤來分類和預測數據集的類別（或「特徵」），並將它們分配到某個組或結果中。

✅ 花點時間想像一個關於美食的數據集。多類模型能回答什麼問題？二元模型又能回答什麼問題？如果您想確定某種美食是否可能使用葫蘆巴葉呢？如果您想知道，假如收到一袋包含八角、洋薊、花椰菜和辣根的雜貨，您是否可以製作一道典型的印度菜？

🎥 點擊上方圖片觀看影片。節目《Chopped》的整個主題是「神秘籃子」，廚師必須用隨機選擇的食材製作菜餚。機器學習模型肯定能幫上忙！

你好，分類器

我們想要問這個美食數據集的問題實際上是一個多類問題，因為我們有多個潛在的國家美食可以選擇。給定一批食材，這些多個類別中的哪一個最符合數據？

Scikit-learn 提供了多種不同的算法來分類數據，具體取決於您想要解決的問題類型。在接下來的兩節課中，您將學習其中幾種算法。

練習 - 清理並平衡數據

在開始這個項目之前的第一項任務是清理並平衡您的數據，以獲得更好的結果。從此文件夾根目錄中的空白 notebook.ipynb 文件開始。

第一件事是安裝 imblearn。這是一個 Scikit-learn 套件，可以幫助您更好地平衡數據（您將在稍後了解更多有關此任務的內容）。

要安裝 imblearn，請運行 pip install，如下所示：
```
pip install imblearn
```

導入您需要的包以導入數據並可視化數據，還需要從 imblearn 中導入 SMOTE。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
from imblearn.over_sampling import SMOTE

現在您已準備好接下來導入數據。

下一步是導入數據：
```
df  = pd.read_csv('../data/cuisines.csv')
```
使用 read_csv() 會讀取 csv 文件 cusines.csv 的內容並將其放入變量 df 中。

檢查數據的形狀：

df.head()

前五行看起來像這樣：

|     | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
| --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
| 0   | 65         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
| 1   | 66         | indian  | 1      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
| 2   | 67         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
| 3   | 68         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
| 4   | 69         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 1      | 0        |

通過調用 info() 獲取有關此數據的信息：

df.info()

您的輸出類似於：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447
Columns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini
dtypes: int64(384), object(1)
memory usage: 7.2+ MB

練習 - 了解美食

現在工作開始變得有趣了。讓我們探索每種美食的數據分佈。

通過調用 barh() 將數據繪製為條形圖：
```
df.cuisine.value_counts().plot.barh()
```
美食的數量是有限的，但數據分佈是不均勻的。您可以修正它！在修正之前，先多探索一下。

找出每種美食的數據量並打印出來：

thai_df = df[(df.cuisine == "thai")]
japanese_df = df[(df.cuisine == "japanese")]
chinese_df = df[(df.cuisine == "chinese")]
indian_df = df[(df.cuisine == "indian")]
korean_df = df[(df.cuisine == "korean")]

print(f'thai df: {thai_df.shape}')
print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')
print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')
print(f'indian df: {indian_df.shape}')
print(f'korean df: {korean_df.shape}')

輸出看起來像這樣：

thai df: (289, 385)
japanese df: (320, 385)
chinese df: (442, 385)
indian df: (598, 385)
korean df: (799, 385)

探索食材

現在您可以更深入地挖掘數據，了解每種美食的典型食材。您應該清理掉在美食之間造成混淆的重複數據，因此讓我們了解這個問題。

在 Python 中創建一個名為 create_ingredient() 的函數，用於創建食材數據框。此函數將首先刪除一個無用的列，並根據食材的數量進行排序：

def create_ingredient_df(df):
    ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')
    ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]
    ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False,
    inplace=False)
    return ingredient_df

現在您可以使用該函數了解每種美食前十名最受歡迎的食材。

調用 create_ingredient() 並通過調用 barh() 繪製圖表：

thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)
thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()

對日本數據執行相同操作：

japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)
japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()

現在是中國食材：

chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)
chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()

繪製印度食材：

indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)
indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()

最後，繪製韓國食材：

korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)
korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()

現在，通過調用 drop() 刪除在不同美食之間造成混淆的最常見食材：

每個人都喜歡米飯、大蒜和薑！

feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)
labels_df = df.cuisine #.unique()
feature_df.head()

平衡數據集

現在您已清理數據，使用 SMOTE——「合成少數類別過採樣技術」——來平衡數據。

調用 fit_resample()，此策略通過插值生成新樣本。
```
oversample = SMOTE()
transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)
```
通過平衡數據，您在分類時會獲得更好的結果。想想二元分類。如果您的大部分數據屬於一個類別，機器學習模型會更頻繁地預測該類別，僅僅因為該類別的數據更多。平衡數據可以消除這種不平衡。

現在您可以檢查每種食材的標籤數量：

print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')
print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')

您的輸出看起來像這樣：

new label count: korean      799
chinese     799
indian      799
japanese    799
thai        799
Name: cuisine, dtype: int64
old label count: korean      799
indian      598
chinese     442
japanese    320
thai        289
Name: cuisine, dtype: int64

數據現在乾淨、平衡，而且非常美味！

最後一步是將平衡後的數據，包括標籤和特徵，保存到一個新的數據框中，並導出到文件中：
```
transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')
```
您可以使用 transformed_df.head() 和 transformed_df.info() 再次查看數據。保存此數據的副本以供未來課程使用：
```
transformed_df.head()
transformed_df.info()
transformed_df.to_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
```
此新鮮的 CSV 現在可以在根數據文件夾中找到。

🚀挑戰

此課程包含幾個有趣的數據集。挖掘 data 文件夾，看看是否有適合二元或多類分類的數據集？您會問這些數據集什麼問題？

課後測驗

回顧與自學

探索 SMOTE 的 API。它最適合用於哪些用例？它解決了哪些問題？

作業

探索分類方法

免責聲明：
本文件使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解讀概不負責。

13 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape