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README.md
分类简介
在这四节课中，你将探索经典机器学习的一个核心主题——分类。我们将使用一个关于亚洲和印度各种美食的数据集，逐步学习如何使用不同的分类算法。希望你已经准备好大快朵颐了！
在这些课程中，庆祝泛亚洲美食吧！图片由 Jen Looper 提供
分类是一种监督学习方法，与回归技术有许多相似之处。如果说机器学习的核心是通过数据集预测值或名称，那么分类通常分为两类：二元分类_和_多类分类。
🎥 点击上方图片观看视频：MIT 的 John Guttag 介绍分类
请记住：
- 线性回归 帮助你预测变量之间的关系，并准确预测新数据点在这条线上的位置。例如，你可以预测_南瓜在九月和十二月的价格_。
- 逻辑回归 帮助你发现“二元类别”：在这个价格点上，这个南瓜是橙色还是非橙色？
分类使用各种算法来确定数据点的标签或类别。让我们通过这个美食数据集来看看，是否可以通过观察一组食材来确定它的美食来源。
课前测验
本课程也提供 R 版本！
简介
分类是机器学习研究者和数据科学家的基本活动之一。从简单的二元值分类（“这封邮件是垃圾邮件吗？”）到使用计算机视觉进行复杂的图像分类和分割，能够将数据分类并提出问题总是很有用的。
用更科学的方式表述，你的分类方法会创建一个预测模型，使你能够将输入变量与输出变量之间的关系映射出来。
分类算法处理二元问题和多类问题的对比。信息图由 Jen Looper 提供
在开始清理数据、可视化数据并为机器学习任务做准备之前，让我们先了解一下机器学习分类数据的各种方式。
分类源自统计学，使用经典机器学习进行分类时，会利用特征（如 smoker、weight 和 age）来确定_患某种疾病的可能性_。作为一种类似于之前回归练习的监督学习技术，你的数据是带标签的，机器学习算法使用这些标签来分类和预测数据集的类别（或“特征”），并将其分配到某个组或结果中。
✅ 花点时间想象一个关于美食的数据集。一个多类模型可以回答什么问题？一个二元模型可以回答什么问题？如果你想确定某种美食是否可能使用葫芦巴呢？如果你想知道，给你一袋装满八角、洋蓟、花椰菜和辣根的杂货，你是否可以做出一道典型的印度菜呢？
🎥 点击上方图片观看视频。节目《Chopped》的核心是“神秘篮子”，厨师们必须用随机选择的食材制作一道菜。机器学习模型肯定能帮上忙！
你好，“分类器”
我们想要从这个美食数据集中提出的问题实际上是一个多类问题，因为我们有多个潜在的国家美食类别可供选择。给定一组食材，这些数据会属于哪一类？
Scikit-learn 提供了多种算法来分类数据，具体取决于你想解决的问题类型。在接下来的两节课中，你将学习其中几种算法。
练习 - 清理并平衡数据
在开始这个项目之前，第一项任务是清理并平衡数据，以获得更好的结果。从本文件夹根目录中的空白 notebook.ipynb 文件开始。
首先需要安装 imblearn。这是一个 Scikit-learn 的扩展包，可以帮助你更好地平衡数据（稍后你会了解更多关于这个任务的内容）。
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安装
imblearn，运行以下命令：pip install imblearn -
导入所需的包以导入数据并进行可视化，同时从
imblearn中导入SMOTE。import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np from imblearn.over_sampling import SMOTE现在你已经准备好导入数据了。
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接下来导入数据：
df = pd.read_csv('../data/cuisines.csv')使用
read_csv()将 cusines.csv 文件的内容读取到变量df中。 -
检查数据的形状：
df.head()前五行数据如下所示：
| | 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 | -
调用
info()获取数据的信息：df.info()输出类似于：
<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
练习 - 了解美食
现在工作开始变得有趣了。让我们发现每种美食的数据分布情况。
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调用
barh()将数据绘制为条形图：df.cuisine.value_counts().plot.barh()
美食的种类是有限的，但数据分布不均匀。你可以解决这个问题！在此之前，先多探索一下。
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找出每种美食的数据量并打印出来：
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}')输出如下所示：
thai df: (289, 385) japanese df: (320, 385) chinese df: (442, 385) indian df: (598, 385) korean df: (799, 385)
探索食材
现在你可以更深入地挖掘数据，了解每种美食的典型食材。你需要清理那些在不同美食之间造成混淆的重复数据，因此让我们了解这个问题。
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在 Python 中创建一个函数
create_ingredient()，用于创建一个食材数据框。这个函数会先删除无用的列，然后按食材的数量进行排序：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现在你可以使用这个函数来了解每种美食中最受欢迎的前十种食材。
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调用
create_ingredient()并通过调用barh()绘制图表：thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df) thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()
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对日本美食数据做同样的操作：
japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df) japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
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接下来是中国美食的食材：
chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df) chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
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绘制印度美食的食材：
indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df) indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()
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最后，绘制韩国美食的食材：
korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df) korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()
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现在，通过调用
drop()删除那些在不同美食之间造成混淆的最常见食材：每个人都喜欢米饭、大蒜和生姜！
feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1) labels_df = df.cuisine #.unique() feature_df.head()
平衡数据集
现在你已经清理了数据，使用 SMOTE（“合成少数类过采样技术”）来平衡数据。
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调用
fit_resample()，这种策略通过插值生成新样本。oversample = SMOTE() transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)通过平衡数据，你在分类时会获得更好的结果。想象一个二元分类问题。如果你的大部分数据属于一个类别，机器学习模型会更频繁地预测这个类别，仅仅因为它的数据更多。平衡数据可以消除这种不平衡。
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现在你可以检查每种食材的标签数量：
print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}') print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')输出如下所示：
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数据现在干净、平衡，而且非常诱人！
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最后一步是将平衡后的数据（包括标签和特征）保存到一个新的数据框中，并导出到文件中：
transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer') -
你可以通过调用
transformed_df.head()和transformed_df.info()再次查看数据。保存一份数据副本以供后续课程使用：transformed_df.head() transformed_df.info() transformed_df.to_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")这个新的 CSV 文件现在可以在根数据文件夹中找到。
🚀挑战
本课程包含多个有趣的数据集。浏览 data 文件夹，看看是否有适合二元或多类分类的数据集？你会对这个数据集提出什么问题？
课后测验
复习与自学
探索 SMOTE 的 API。它最适合哪些用例？它解决了哪些问题？
作业
免责声明：
本文档使用AI翻译服务Co-op Translator进行翻译。尽管我们努力确保准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。应以原始语言的文档作为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。因使用本翻译而导致的任何误解或误读，我们概不负责。