分类模型的评估和模型选择与调优

模型的评估标准

• 准确率
  • estimator.score() 最常见，预测结果的正确百分比
• 混淆矩阵
  • 在分类任务下，预测结果与正确标记之间存在四种不同的组合，构成了混淆矩阵(适用于多分类)
• 精确率
  • 预测结果为正例样本中真实为正例的比例，也就是查得准
  • 
• 召回率
  • 真实为正例的样本中预测结果为正例的比例，查的全，对正样本的区分能力
  • 
• 其他分类标准
  • F1-score ， 反映了模型的稳健性。具体会在代码运行结果中会显示。
  • 

以上都是对模型评估的一个标准。一些基础。

分类模型的评估API

sklearn.metrics.classfication_report(y_true,y_pred,target_names=None)
　　y_true:真实目标值
　　y_pred:估计器预测目标值
　　target_names:目标类别名称
　　return:每个类别精确率与召回率

　案例演示：

# 以新闻分类这个案例为例

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer  # 特征抽取
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB  # 贝叶斯

# 1.获取数据
news = fetch_20newsgroups(subset=‘all‘)
# 2. 进行数据分割
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25)
# 3.对数据集进特征抽取
tf = TfidfVectorizer()
# 以训练集当中的词进行重要性统计
x_train = tf.fit_transform(x_train)
# 对测试集也要进行词重要性统计
x_test = tf.transform(x_test)
# 4. 进行朴素贝叶斯算法
bys = MultinomialNB(alpha=0.1)
bys.fit(x_train, y_train)
# 5. 进行预测
predict = bys.predict(x_test)
print("预测文章类别为：",predict)
print("准确率：", bys.score(x_test, y_test))
# 6. 模型评估
from sklearn.metrics import classification_report
classification_report(y_test, predict, target_names=news.target_names)

代码

模型的选择与调优

交叉验证

　　为了让评估模型更加的精准和可靠

　　交叉验证过程：

将拿到的训练数据,分为训练和验证集.以下图为例:将数据分成 5份,其中一份作为验证集.然后经过 5次(组)的测试,每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果,取平均值作为最终结果.又称 5折交叉验证。

网格搜索

　　调参数，也叫 超参数！

　　超参数搜索 -- 网格搜索:

通常情况下,有很多参数是需要手动指定的(如k-近邻算法中的K值),这种叫超参数。但是手动过程繁杂,所以需要对模型预设几种超参数组合。 每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出 最优参数组合建立模型.

网格搜索 和 交叉验证API

sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None, cv=None)
    对估计器的指定参数进行详尽搜索
    estimator:估计器对象
    param_grid:估计器参数(dict){"n_neighbors":[1,3,5]}
    cv:指定几折交叉验证
    fit:输入训练集数据
    score:准确率
结果分析
    best_score:在交叉验证中验证的最好结果
    best_estimator_:最好的参数模型
    cv_results_:每次交叉验证后的测试集准确率结果和训练集准确率结果

　　案例代码：

# 代码案例
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split,GridSearchCV
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
import pandas as pd
import numpy as np

data = np.loadtxt(‘datingTestSet.txt‘,dtype=np.object,delimiter=‘\t‘,encoding=‘gbk‘)
df = pd.DataFrame(data)

#获取特征值
x = df.iloc[:,:3]
# 获取目标值
y = df[3]

#特征工程
# 归一化
scaler = MinMaxScaler()
x = scaler.fit_transform(x)

# 分割数据集
x_train , x_test, y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.25)

# 实例化估计器
kn= KNeighborsClassifier()

# 构造一些参数的值进行搜索
param={‘n_neighbors‘:[15,16,17,18,19,20,21,22,23,24]}

# 进行网格交叉搜索
gc = GridSearchCV(kn,param_grid=param,cv=2)
gc.fit(x_train,y_train)

# 预测准确率
print(‘测试集上的准确率:‘,gc.score(x_test,y_test))
print(‘在交叉验证中最好的结果:‘,gc.best_score_)
print(‘选择最好的模型是:‘,gc.best_estimator_)
print(‘每个超参数,每次交叉验证的结果:‘,gc.cv_results_)

原文地址：https://www.cnblogs.com/luowei93/p/11964729.html