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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "76438ce4e5d48982d48f1b55c981caac",
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"translation_date": "2025-09-03T18:14:06+00:00",
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"source_file": "4-Classification/1-Introduction/README.md",
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"language_code": "zh"
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}
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# 分类简介
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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美食的数据集，尝试各种分类算法。希望你已经准备好大快朵颐了！
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> 在这些课程中庆祝泛亚洲美食！图片由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 提供
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分类是一种[监督学习](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning)形式，与回归技术有许多相似之处。如果机器学习的核心是通过数据集预测值或事物的名称，那么分类通常分为两类：_二元分类_和_多类分类_。
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[](https://youtu.be/eg8DJYwdMyg "分类简介")
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> 🎥 点击上方图片观看视频：MIT的John Guttag介绍分类
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记住：
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- **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该线性关系中的位置。例如，你可以预测_南瓜在九月和十二月的价格_。
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- **逻辑回归**帮助你发现“二元类别”：在这个价格点，_这个南瓜是橙色还是非橙色_？
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分类使用各种算法来确定数据点的标签或类别。让我们使用这个美食数据集，看看通过观察一组食材，是否可以确定它的美食来源。
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## [课前测验](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)
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> ### [本课程提供R语言版本！](../../../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)
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### 简介
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分类是机器学习研究人员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还是不是？”），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非常有用。
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用更科学的方式来说，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进行映射。
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> 分类算法处理二元问题与多类问题。信息图由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 提供
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在开始清理数据、可视化数据以及为机器学习任务准备数据之前，让我们先了解一下机器学习分类数据的各种方式。
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分类源于[统计学](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification)，使用经典机器学习技术通过特征（如`smoker`、`weight`和`age`）来确定_患某种疾病的可能性_。作为一种类似于你之前进行的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。
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✅ 想象一下一个关于美食的数据集。多类模型可以回答什么问题？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叶呢？如果你想知道，给你一袋包含八角、洋蓟、花椰菜和辣根的杂货，你是否可以制作一道典型的印度菜呢？
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[](https://youtu.be/GuTeDbaNoEU "疯狂的神秘篮子")
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> 🎥 点击上方图片观看视频。节目《Chopped》的核心理念是“神秘篮子”，厨师需要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！
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## 你好，分类器
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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可以选择。给定一组食材，这些数据会属于哪一个类别？
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Scikit-learn提供了几种不同的算法来分类数据，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。
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## 练习 - 清理并平衡数据
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在开始这个项目之前，第一步是清理并**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。
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首先需要安装 [imblearn](https://imbalanced-learn.org/stable/)。这是一个Scikit-learn的包，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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1. 安装`imblearn`，运行`pip install`，如下所示：
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```python
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pip install imblearn
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```
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1. 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`。
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```python
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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import matplotlib as mpl
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import numpy as np
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from imblearn.over_sampling import SMOTE
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```
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现在你已经准备好导入数据了。
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1. 下一步是导入数据：
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```python
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df = pd.read_csv('../data/cuisines.csv')
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```
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使用`read_csv()`将读取_csv文件_cusines.csv_的内容，并将其放入变量`df`中。
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1. 检查数据的形状：
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```python
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df.head()
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```
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前五行看起来如下：
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```output
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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 | 65 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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|
| 1 | 66 | indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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|
| 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 |
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```
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1. 通过调用`info()`获取数据的信息：
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```python
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df.info()
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```
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输出类似于：
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```output
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<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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RangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447
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Columns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini
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dtypes: int64(384), object(1)
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memory usage: 7.2+ MB
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```
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## 练习 - 了解美食
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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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1. 通过调用`barh()`将数据绘制为条形图：
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```python
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df.cuisine.value_counts().plot.barh()
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```
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美食的种类是有限的，但数据分布不均。你可以解决这个问题！在解决之前，先多探索一下。
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1. 找出每种美食的数据量并打印出来：
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```python
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thai_df = df[(df.cuisine == "thai")]
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japanese_df = df[(df.cuisine == "japanese")]
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chinese_df = df[(df.cuisine == "chinese")]
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indian_df = df[(df.cuisine == "indian")]
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korean_df = df[(df.cuisine == "korean")]
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print(f'thai df: {thai_df.shape}')
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print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')
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print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')
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print(f'indian df: {indian_df.shape}')
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print(f'korean df: {korean_df.shape}')
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```
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输出如下所示：
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```output
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thai df: (289, 385)
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japanese df: (320, 385)
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|
chinese df: (442, 385)
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indian df: (598, 385)
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|
korean df: (799, 385)
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```
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## 探索食材
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现在你可以深入研究数据，了解每种美食的典型食材。你应该清理掉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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1. 在Python中创建一个函数`create_ingredient()`，用于创建一个食材数据框。这个函数将首先删除一个无用的列，并按计数对食材进行排序：
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```python
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def create_ingredient_df(df):
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ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')
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ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]
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ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False,
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inplace=False)
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return ingredient_df
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```
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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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1. 调用`create_ingredient()`并通过调用`barh()`绘制图表：
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```python
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thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)
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thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()
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```
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1. 对日本美食数据执行相同操作：
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```python
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japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)
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japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
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```
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1. 接下来是中国美食的食材：
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```python
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chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)
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chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
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```
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1. 绘制印度美食的食材：
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```python
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indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)
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|
indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()
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```
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1. 最后，绘制韩国美食的食材：
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```python
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korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)
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|
korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()
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```
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1. 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：
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每个人都喜欢米饭、大蒜和姜！
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```python
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feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)
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labels_df = df.cuisine #.unique()
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feature_df.head()
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```
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## 平衡数据集
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现在你已经清理了数据，使用[SMOTE](https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html)——“合成少数类过采样技术”——来平衡数据。
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1. 调用`fit_resample()`，这种策略通过插值生成新的样本。
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```python
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oversample = SMOTE()
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transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)
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```
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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。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该类别，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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1. 现在你可以检查每种食材的标签数量：
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```python
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print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')
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print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')
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```
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输出如下所示：
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```output
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new label count: korean 799
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chinese 799
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indian 799
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japanese 799
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thai 799
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Name: cuisine, dtype: int64
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old label count: korean 799
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indian 598
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chinese 442
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japanese 320
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thai 289
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Name: cuisine, dtype: int64
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```
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数据现在干净、平衡，而且非常美味！
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1. 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，并导出到一个文件中：
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```python
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transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')
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```
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1. 你可以通过`transformed_df.head()`和`transformed_df.info()`再看一眼数据。保存一份数据副本以供后续课程使用：
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```python
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transformed_df.head()
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transformed_df.info()
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transformed_df.to_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
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```
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这个新的CSV文件现在可以在根数据文件夹中找到。
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## 🚀挑战
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本课程包含几个有趣的数据集。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？
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## [课后测验](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)
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## 复习与自学
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探索SMOTE的API。它最适合哪些用例？它解决了哪些问题？
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## 作业
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[探索分类方法](assignment.md)
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**免责声明**：
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本文档使用AI翻译服务[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始语言的文档应被视为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。我们不对因使用此翻译而产生的任何误解或误读承担责任。 |
