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<!--
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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "1a6e9e46b34a2e559fbbfc1f95397c7b",
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"translation_date": "2025-09-05T09:56:15+00:00",
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"source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md",
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"language_code": "tw"
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}
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-->
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# 美食分類器 1
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在這節課中，您將使用上一節課保存的數據集，該數據集包含平衡且乾淨的有關美食的數據。
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您將使用這個數據集和多種分類器來_根據一組食材預測特定的國家美食_。在此過程中，您將深入了解算法如何用於分類任務。
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## [課前測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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# 準備工作
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假設您已完成[第一課](../1-Introduction/README.md)，請確保在根目錄的 `/data` 文件夾中存在一個 _cleaned_cuisines.csv_ 文件，用於這四節課。
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## 練習 - 預測國家美食
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1. 在本課的 _notebook.ipynb_ 文件夾中，導入該文件以及 Pandas 庫：
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```python
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import pandas as pd
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cuisines_df = pd.read_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
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cuisines_df.head()
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```
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數據看起來如下：
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| | 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 |
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| --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
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| 0 | 0 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 1 | 1 | indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 2 | 2 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 3 | 3 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 4 | 4 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
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1. 現在，導入更多的庫：
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```python
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from sklearn.linear_model import LogisticRegression
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from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
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from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
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from sklearn.svm import SVC
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import numpy as np
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```
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1. 將 X 和 y 坐標分成兩個數據框進行訓練。`cuisine` 可以作為標籤數據框：
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```python
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cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']
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cuisines_label_df.head()
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```
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它看起來如下：
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```output
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0 indian
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1 indian
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2 indian
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3 indian
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4 indian
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Name: cuisine, dtype: object
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```
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1. 使用 `drop()` 刪除 `Unnamed: 0` 列和 `cuisine` 列。將其餘數據保存為可訓練的特徵：
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```python
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cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)
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cuisines_feature_df.head()
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```
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您的特徵看起來如下：
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| | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | artemisia | artichoke | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
|
|
|
| ---: | -----: | -------: | ----: | ---------: | ----: | -----------: | ------: | -------: | --------: | --------: | ---: | ------: | ----------: | ---------: | ----------------------: | ---: | ---: | ---: | ----: | -----: | -------: |
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|
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| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
|
|
|
| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
|
|
|
| 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
|
|
|
| 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
|
|
|
| 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
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現在您可以開始訓練模型了！
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## 選擇分類器
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現在您的數據已清理並準備好訓練，您需要決定使用哪種算法來完成任務。
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Scikit-learn 將分類歸類為監督學習，在該類別中您會找到許多分類方法。[種類繁多](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html)，乍看之下可能令人眼花繚亂。以下方法都包含分類技術：
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- 線性模型
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- 支持向量機
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- 隨機梯度下降
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- 最近鄰
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- 高斯過程
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- 決策樹
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- 集成方法（投票分類器）
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- 多類和多輸出算法（多類和多標籤分類，多類-多輸出分類）
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> 您也可以使用[神經網絡進行數據分類](https://scikit-learn.org/stable/modules/neural_networks_supervised.html#classification)，但這超出了本課的範疇。
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### 選擇哪個分類器？
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那麼，應該選擇哪個分類器呢？通常，通過嘗試多種分類器並尋找良好的結果是一種測試方法。Scikit-learn 提供了一個[並排比較](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html)，在創建的數據集上比較 KNeighbors、SVC 兩種方式、GaussianProcessClassifier、DecisionTreeClassifier、RandomForestClassifier、MLPClassifier、AdaBoostClassifier、GaussianNB 和 QuadraticDiscrinationAnalysis，並以可視化方式展示結果：
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> 圖表來自 Scikit-learn 的文檔
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> AutoML 可以通過在雲端運行這些比較來輕鬆解決這個問題，幫助您選擇最適合您數據的算法。試試看[這裡](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
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### 更好的方法
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比盲目猜測更好的方法是遵循這份可下載的[機器學習速查表](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott)。在這裡，我們發現針對我們的多類問題，我們有一些選擇：
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> 微軟算法速查表的一部分，詳細介紹了多類分類選項
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✅ 下載這份速查表，打印出來，掛在牆上！
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### 推理
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讓我們看看是否可以根據我們的限制推理出不同的方法：
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- **神經網絡太重**。考慮到我們的數據集雖然乾淨但規模較小，以及我們通過筆記本本地運行訓練的事實，神經網絡對於這項任務來說過於繁重。
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- **不使用二類分類器**。我們不使用二類分類器，因此排除了一對多（one-vs-all）。
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- **決策樹或邏輯回歸可能有效**。決策樹可能有效，或者邏輯回歸適用於多類數據。
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- **多類增強決策樹解決不同問題**。多類增強決策樹最適合非參數任務，例如設計排名的任務，因此對我們來說並不適用。
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### 使用 Scikit-learn
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我們將使用 Scikit-learn 分析數據。然而，在 Scikit-learn 中有許多方法可以使用邏輯回歸。查看[可傳遞的參數](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression)。
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基本上有兩個重要的參數 - `multi_class` 和 `solver` - 需要指定，當我們要求 Scikit-learn 執行邏輯回歸時。`multi_class` 值應用某種行為。solver 的值是使用的算法。並非所有 solver 都可以與所有 `multi_class` 值配對。
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根據文檔，在多類情況下，訓練算法：
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- **使用一對多（OvR）方案**，如果 `multi_class` 選項設置為 `ovr`
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- **使用交叉熵損失**，如果 `multi_class` 選項設置為 `multinomial`。（目前 `multinomial` 選項僅支持 ‘lbfgs’、‘sag’、‘saga’ 和 ‘newton-cg’ solver。）
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> 🎓 這裡的“方案”可以是 'ovr'（一對多）或 'multinomial'。由於邏輯回歸主要設計用於支持二類分類，這些方案使其能更好地處理多類分類任務。[來源](https://machinelearningmastery.com/one-vs-rest-and-one-vs-one-for-multi-class-classification/)
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> 🎓 “solver” 定義為“用於優化問題的算法”。[來源](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression)。
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Scikit-learn 提供了這張表格來解釋 solver 如何處理不同數據結構帶來的挑戰：
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## 練習 - 分割數據
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我們可以專注於邏輯回歸作為我們的第一次訓練嘗試，因為您最近在上一節課中學習了邏輯回歸。
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通過調用 `train_test_split()` 將數據分為訓練和測試組：
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```python
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
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```
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## 練習 - 應用邏輯回歸
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由於您使用的是多類情況，您需要選擇使用的_方案_以及設置的_solver_。使用 LogisticRegression，設置 multi_class 為 `ovr`，solver 為 `liblinear` 進行訓練。
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1. 創建一個邏輯回歸，將 multi_class 設置為 `ovr`，solver 設置為 `liblinear`：
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```python
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lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')
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model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))
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accuracy = model.score(X_test, y_test)
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print ("Accuracy is {}".format(accuracy))
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```
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✅ 嘗試使用其他 solver，例如 `lbfgs`，它通常設置為默認值
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> 注意，當需要展平數據時，可以使用 Pandas 的 [`ravel`](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.ravel.html) 函數。
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準確率超過 **80%**！
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1. 你可以通過測試一行數據（#50）來查看此模型的運行效果：
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```python
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print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')
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print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')
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```
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結果如下所示：
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```output
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ingredients: Index(['cilantro', 'onion', 'pea', 'potato', 'tomato', 'vegetable_oil'], dtype='object')
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cuisine: indian
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```
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✅ 嘗試不同的行號並檢查結果
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1. 更深入地分析，你可以檢查此預測的準確性：
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```python
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test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T
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proba = model.predict_proba(test)
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classes = model.classes_
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resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)
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topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])
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topPrediction.head()
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```
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結果如下 - 印度菜是模型的最佳猜測，且概率較高：
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| | 0 |
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| -------: | -------: |
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| indian | 0.715851 |
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| chinese | 0.229475 |
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| japanese | 0.029763 |
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| korean | 0.017277 |
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| thai | 0.007634 |
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✅ 你能解釋為什麼模型對這是印度菜的判斷如此有信心嗎？
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1. 通過打印分類報告獲取更多細節，就像你在回歸課程中所做的一樣：
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```python
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y_pred = model.predict(X_test)
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print(classification_report(y_test,y_pred))
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|
```
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| | precision | recall | f1-score | support |
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| ------------ | --------- | ------ | -------- | ------- |
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| chinese | 0.73 | 0.71 | 0.72 | 229 |
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| indian | 0.91 | 0.93 | 0.92 | 254 |
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| japanese | 0.70 | 0.75 | 0.72 | 220 |
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| korean | 0.86 | 0.76 | 0.81 | 242 |
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| thai | 0.79 | 0.85 | 0.82 | 254 |
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| accuracy | 0.80 | 1199 | | |
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| macro avg | 0.80 | 0.80 | 0.80 | 1199 |
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| weighted avg | 0.80 | 0.80 | 0.80 | 1199 |
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## 🚀挑戰
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在本課中，你使用清理過的數據構建了一個機器學習模型，該模型可以根據一系列食材預測國家菜系。花些時間閱讀 Scikit-learn 提供的多種分類數據的選項。深入了解 "solver" 的概念，理解其背後的運作原理。
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## [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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## 回顧與自學
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深入了解邏輯回歸背後的數學原理，參考[這節課](https://people.eecs.berkeley.edu/~russell/classes/cs194/f11/lectures/CS194%20Fall%202011%20Lecture%2006.pdf)
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## 作業
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[研究 solvers](assignment.md)
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**免責聲明**：
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本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/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。我們對因使用本翻譯而引起的任何誤解或錯誤解讀概不負責。 |
