经Edw Chen的推荐，认识了scikit-learn这个非常强大的python机器学习工具包。这个帖子作为笔记。（其实都没有笔记的意义，因为他家文档做的太好了，不过还是为自己记记吧，为以后节省若干分钟）。如果有幸此文被想用scikit-learn的你看见，也还是非常希望你去它们的主页看文档。主页中最值得关注的几个部分User Guide几乎是mache learng的索引，各种方法如何使用都有，Reference是各个类的用法索引。
S1. 导入数据
大多数数据的格式都是M个N维向量，分为训练集和测试集。所以，知道如何导入向量（矩阵）数据是最为关键的一点。这里要用到numpy来协助。假设数据格式是
复制代码
导入代码参考
复制代码
libsvm格式的数据导入
复制代码代码如下:
>>> from sklearn.datasets import load_svmlight_file
>>> X_tra, y_tra = load_svmlight_file("/path/to/tra_dataset.txt")
...
>>>X_tra.todense()#将稀疏矩阵转化为完整特征矩阵
更多格式数据导入与生成参考
S2. Supervised Classification 几种常用方法
Logistic Regression
复制代码代码如下:
>>> from sklearn.lear_model import LogisticRegression
>>> clf2 = LogisticRegression().fit(X, y)
>>> clf2
LogisticRegression(C=1.0, tercept_scalg=1, dual=False, fit_tercept=True,
penalty='l2', tol=0.0001)
>>> clf2.predict_proba(X_new)
array([[ 9.07512928e-01, 9.24770379e-02, 1.00343962e-05]])
Lear SVM (Lear kernel)
复制代码代码如下:
>>> from sklearn.svm import LearSVC
>>> clf = LearSVC()
>>> clf.fit(X, Y)
>>> X_new = [[ 5.0, 3.6, 1.3, 0.25]]
>>> clf.predict(X_new)#reuslt[0] if class label
array([0], dtype=t32)
SVM (RBF or other kernel)
复制代码代码如下:
>>> from sklearn import svm
>>> clf = svm.SVC()
>>> clf.fit(X, Y)
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3,
gamma=0.0, kernel='rbf', probability=False, shrkg=True, tol=0.001,
verbose=False)
>>> clf.predict([[2., 2.]])
array([ 1.])
Naive Bayes (Gaussian likelihood)
复制代码代码如下:
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
>>> from sklearn import datasets
>>> gnb = GaussianNB()
>>> gnb = gnb.fit(x, y)
>>> gnb.predict(xx)#result[0] is the most likely class label
Decision Tree (classification not regression)
复制代码代码如下:
>>> from sklearn import tree
>>> clf = tree.DecisionTreeClassifier()
>>> clf = clf.fit(X, Y)
>>> clf.predict([[2., 2.]])
array([ 1.])
Ensemble (Random Forests, classification not regression)
复制代码代码如下:
>>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
>>> clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
>>> clf = clf.fit(X, Y)
>>> clf.predict(X_test)
S3. Model Selection (Cross-validation)
手工分trag data和testg data可以了，更方便的方法是自动进行，scikit-learn也有相关的功能，这里记录下cross-validation的代码
复制代码代码如下:
>>> from sklearn import cross_validation
>>> from sklearn import svm
>>> clf = svm.SVC(kernel='lear', C=1)
>>> scores = cross_validation.cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5)#5-fold cv
#change metrics
>>> from sklearn import metrics
>>> cross_validation.cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5, score_func=metrics.f1_score)
#f1 score: <a href="http://en.wikipedia./wiki/F1_score">http://en.wikipedia./wiki/F1_score</a>
more about cross-validation:
Note: if usg LR, clf = LogisticRegression().
S4. Sign Prediction Experiment
数据集，EPINIONS，有user与user之间的trust与distrust关系，以及teraction（对用户评论的有用程度打分）。
Features网络拓扑feature参考"Predict positive and negative lks onle social work"，用户交互信息feature。
一共设了3类stances，每类3次训练+测试，训练数据是测试数据的10倍，~80,000个29/5/34维向量，得出下面一些结论。时间上，GNB最快（所有stance都是2~3秒跑完），DT非常快（有一类stance只用了1秒，其他都要4秒），LR很快(三类stance的时间分别是2秒，5秒，~30秒)，RF也不慢（一个stance9秒，其他26秒），lear kernel的SVM要比LR慢好几倍（所有stance要跑30多秒），RBF kernel的SVM比lear SVM要慢20+倍到上百倍（第一个stance要11分钟，第二个stance跑了近两个小时）。准确度上RF>LR>DT>GNB>SVM(RBF kernel)>SVM(Lear kernel)。GNB和SVM(lear kernel)、SVM(rbf kernel)在第二类stance上差的比较远（10~20个百分点），LR、DT都差不多，RF确实体现了ENSEMBLE方法的强大，比LR有较为显著的提升（近2~4个百分点）。（注由于到该文提交为止，RBF版的SVM才跑完一次测试中的两个stance，上面结果仅基于此。，我还尝试了SGD等方法，总体上都不是特别理想，就不记了）。在feature的有效性上面，用户交互feature比网络拓扑feature更加有效百分五到百分十。
S5.通用测试源代码
这里是我写的用包括上述算法在内的多种算法的自动分类并10fold cross-validation的python代码，只要输入文件保持本文开头所述的格式（且不包含注释信息），即可用多种不同算法测试分类效果。.