今天小编就为大家分享一篇python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

preface:做着最近的任务,对数据处理,做些简单的提特征,用机器学习算法跑下程序得出结果,看看哪些特征的组合较好,这一系列流程必然要用到很多函数,故将自己常用函数记录上。应该说这些函数基本上都会用到,像是数据预处理,处理完了后特征提取、降维、训练预测、通过混淆矩阵看分类效果,得出报告。

1.输入

从数据集开始,提取特征转化为有标签的数据集,转为向量。拆分成训练集和测试集,这里不多讲,在上一篇博客中谈到用StratifiedKFold()函数即可。在训练集中有data和target开始。

2.处理

def my_preprocessing(train_data):
  from sklearn import preprocessing
  X_normalized = preprocessing.normalize(train_data ,norm = "l2",axis=0)#使用l2范式,对特征列进行正则
  return X_normalized
 
def my_feature_selection(data, target):
  from sklearn.feature_selection import SelectKBest
  from sklearn.feature_selection import chi2
  data_new = SelectKBest(chi2, k= 50).fit_transform(data,target)
  return data_new
 
def my_PCA(data):#data without target, just train data, withou train target.
  from sklearn import decomposition
  pca_sklearn = decomposition.PCA()
  pca_sklearn.fit(data)
  main_var = pca_sklearn.explained_variance_
  print sum(main_var)*0.9
  import matplotlib.pyplot as plt
  n = 15
  plt.plot(main_var[:n])
  plt.show()
 
def clf_train(data,target):
  from sklearn import svm
  #from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  clf = svm.SVC(C=100,kernel="rbf",gamma=0.001)
  clf.fit(data,target)
 
  #clf_LR = LogisticRegression()
  #clf_LR.fit(x_train, y_train)
  #y_pred_LR = clf_LR.predict(x_test)
  return clf
 
def my_confusion_matrix(y_true, y_pred):
  from sklearn.metrics import confusion_matrix
  labels = list(set(y_true))
  conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels = labels)
  print "confusion_matrix(left labels: y_true, up labels: y_pred):"
  print "labels\t",
  for i in range(len(labels)):
    print labels[i],"\t",
  print 
  for i in range(len(conf_mat)):
    print i,"\t",
    for j in range(len(conf_mat[i])):
      print conf_mat[i][j],'\t',
    print 
  print 
 
def my_classification_report(y_true, y_pred):
  from sklearn.metrics import classification_report
  print "classification_report(left: labels):"
  print classification_report(y_true, y_pred)

my_preprocess()函数:

主要使用sklearn的preprocessing函数中的normalize()函数,默认参数为l2范式,对特征列进行正则处理。即每一个样例,处理标签,每行的平方和为1.

my_feature_selection()函数:

使用sklearn的feature_selection函数中SelectKBest()函数和chi2()函数,若是用词袋提取了很的稀疏特征,有必要使用卡方选取前k个有效的特征。

my_PCA()函数:

主要用来观察前多少个特征是主要特征,并且画图。看看前多少个特征占据主要部分。

clf_train()函数:

可用多种机器学习算法,如SVM, LR, RF, GBDT等等很多,其中像SVM需要调参数的,有专门调试参数的函数如StratifiedKFold()(见前几篇博客)。以达到最优。

my_confusion_matrix()函数:

主要是针对预测出来的结果,和原来的结果对比,算出混淆矩阵,不必自己计算。其对每个类别的混淆矩阵都计算出来了,并且labels参数默认是排序了的。

my_classification_report()函数:

主要通过sklearn.metrics函数中的classification_report()函数,针对每个类别给出详细的准确率、召回率和F-值这三个参数和宏平均值,用来评价算法好坏。另外ROC曲线的话,需要是对二分类才可以。多类别似乎不行。

主要参考sklearn官网

补充拓展:[sklearn] 混淆矩阵——多分类预测结果统计

 调用的函数:confusion_matrix(typeTrue, typePred)

 typeTrue:实际类别,list类型

 typePred:预测类别,list类型

结果如下面的截图:

 第i行:实际为第i类,预测到各个类的样本数

第j列:预测为第j类,实际为各个类的样本数

true↓ predict→

以上这篇python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持爱安网。

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