机器学习系列——分类及回归问题

Posted 2020-11-24 zhoubindut

目录

• 机器学习基础（二）
  • 3 分类算法
    • 3.1 常用分类算法的优缺点？
    • 3.2 分类算法的评估方法
    • 3.3 正确率能很好的评估分类算法吗
    • 3.4 什么样的分类器是最好的
  • 4 逻辑回归
    • 4.1 回归划分
    • 4.2 逻辑回归适用性
    • 4.3 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别
    • 4.4 线性回归与逻辑回归的区别

机器学习基础（二）

上篇文章中，我们就机器学习的相关基础概念进行了阐述，包括机器学习的基本概念以及机器学习的分类。不了解的童鞋可以看一下补补课,机器学习系列（一）——基础概念及分类。
分类和回归问题作为典型的机器学习问题，一直困扰了我很久，在查了好多文献和推文后，整理下来下面的文档，希望可以帮助大家，更加细致全面的了解这两种算法。

? 分类算法和回归算法的区别：

? 分类算法和回归算法是对真实世界不同建模的方法。分类模型是认为模型的输出是离散的，例如大自然的生物被划分为不同的种类，是离散的。回归模型的输出是连续的，例如人的身高变化过程是一个连续过程，而不是离散的。

? 因此，在实际建模过程时，采用分类模型还是回归模型，取决于你对任务（真实世界）的分析和理解。

3 分类算法

3.1 常用分类算法的优缺点？

? 接下来首先介绍常用分类算法的优缺点，如表2-1所示。

? 表2-1 常用分类算法的优缺点

算法	优点	缺点
Bayes 贝叶斯分类法	1）所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感。 2）有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。	1）需要假设属性之间相互独立，这往往并不成立。（喜欢吃番茄、鸡蛋，却不喜欢吃番茄炒蛋）。 2）需要知道先验概率。 3）分类决策存在错误率。
Decision Tree决策树	1）不需要任何领域知识或参数假设。 2）适合高维数据。 3）简单易于理解。 4）短时间内处理大量数据，得到可行且效果较好的结果。 5）能够同时处理数据型和常规性属性。	1）对于各类别样本数量不一致数据，信息增益偏向于那些具有更多数值的特征。 2）易于过拟合。 3）忽略属性之间的相关性。 4）不支持在线学习。
SVM支持向量机	1）可以解决小样本下机器学习的问题。 2）提高泛化性能。 3）可以解决高维、非线性问题。超高维文本分类仍受欢迎。 4）避免神经网络结构选择和局部极小的问题。	1）对缺失数据敏感。 2）内存消耗大，难以解释。 3）运行和调参略烦人。
KNN K近邻	1）思想简单，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归； 2）可用于非线性分类； 3）训练时间复杂度为O(n)； 4）准确度高，对数据没有假设，对outlier不敏感；	1）计算量太大。 2）对于样本分类不均衡的问题，会产生误判。 3）需要大量的内存。 4）输出的可解释性不强。
Logistic Regression逻辑回归	1）速度快。 2）简单易于理解，直接看到各个特征的权重。 3）能容易地更新模型吸收新的数据。 4）如果想要一个概率框架，动态调整分类阀值。	特征处理复杂。需要归一化和较多的特征工程。
Neural Network 神经网络	1）分类准确率高。 2）并行处理能力强。 3）分布式存储和学习能力强。 4）鲁棒性较强，不易受噪声影响。	1）需要大量参数（网络拓扑、阀值、阈值）。 2）结果难以解释。 3）训练时间过长。
Adaboosting	1）adaboost是一种有很高精度的分类器。 2）可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。 3）当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。而且弱分类器构造极其简单。 4）简单，不用做特征筛选。 5）不用担心overfitting。	对outlier比较敏感

3.2 分类算法的评估方法

? 分类评估方法主要功能是用来评估分类算法的好坏，而评估一个分类器算法的好坏又包括许多项指标。了解各种评估方法，在实际应用中选择正确的评估方法是十分重要的。

• 几个常用术语
  ? 这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negative）分别是：
  1) True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数；
  2) False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；
  3) False negatives(FN):被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数；
  4) True negatives(TN): 被正确地划分为负例的个数，即实际为负例且被分类器划分为负例的实例数。　 ?
  四个术语组成混淆矩阵：
  1）P=TP+FN表示实际为正例的样本个数。
  2）True、False描述的是分类器是否判断正确。
  3）Positive、Negative是分类器的分类结果，如果正例计为1、负例计为-1，即positive=1、negative=-1。用1表示True，-1表示False，那么实际的类标=TF*PN，TF为true或false，PN为positive或negative。
  4）例如True positives(TP)的实际类标=1*1=1为正例，False positives(FP)的实际类标=(-1)*1=-1为负例，False negatives(FN)的实际类标=(-1)*(-1)=1为正例，True negatives(TN)的实际类标=1*(-1)=-1为负例。

• 评价指标
  1) 正确率（accuracy）
  正确率是我们最常见的评价指标，accuracy = (TP+TN)/(P+N)，正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比，通常来说，正确率越高，分类器越好。
  2) 错误率（error rate)
  错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以accuracy =1 - error rate。
  3) 灵敏度（sensitivity）
  sensitivity = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力。
  4) 特异性（specificity)
  specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力。
  5) 精度（precision）
  precision=TP/(TP+FP)，精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例。
  6) 召回率（recall）
  召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例，recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitivity，可以看到召回率与灵敏度是一样的。
  7) 其他评价指标
  计算速度：分类器训练和预测需要的时间；评估速度的常用指标是每秒帧率（Frame Per Second，FPS），即每秒内可以处理的图片数量。当然要对比FPS，你需要在同一硬件上进行。另外也可以使用处理一张图片所需时间来评估检测速度，时间越短，速度越快。
  鲁棒性：处理缺失值和异常值的能力；
  可扩展性：处理大数据集的能力；
  可解释性：分类器的预测标准的可理解性，像决策树产生的规则就是很容易理解的，而神经网络的一堆参数就不好理解，我们只好把它看成一个黑盒子。
  8) 精度和召回率反映了分类器分类性能的两个方面。如果综合考虑查准率与查全率，可以得到新的评价指标F1-score，也称为综合分类率：(F1=frac{2 imes precision imes recall}{precision + recall})。

  为了综合多个类别的分类情况，评测系统整体性能，经常采用的还有微平均F1（micro-averaging）和宏平均F1（macro-averaging ）两种指标。

  （1）宏平均F1与微平均F1是以两种不同的平均方式求的全局F1指标。

  （2）宏平均F1的计算方法先对每个类别单独计算F1值，再取这些F1值的算术平均值作为全局指标。

  （3）微平均F1的计算方法是先累加计算各个类别的a、b、c、d的值，再由这些值求出F1值。

  （4）由两种平均F1的计算方式不难看出，宏平均F1平等对待每一个类别，所以它的值主要受到稀有类别的影响，而微平均F1平等考虑文档集中的每一个文档，所以它的值受到常见类别的影响比较大。

• ROC曲线和PR曲线

  ROC曲线是（Receiver Operating Characteristic Curve，受试者工作特征曲线）的简称，是以灵敏度（真阳性率）为纵坐标，以1减去特异性（假阳性率）为横坐标绘制的性能评价曲线。可以将不同模型对同一数据集的ROC曲线绘制在同一笛卡尔坐标系中，ROC曲线越靠近左上角，说明其对应模型越可靠。也可以通过ROC曲线下面的面积（Area Under Curve, AUC）来评价模型，AUC越大，模型越可靠。

  PR曲线是Precision Recall Curve的简称，描述的是precision和recall之间的关系，以recall为横坐标，precision为纵坐标绘制的曲线。该曲线的所对应的面积AUC实际上是目标检测中常用的评价指标平均精度（Average Precision, AP）。AP越高，说明模型性能越好。 mAP 即 Mean Average Precision即平均AP值，是对多个验证集个体求平均AP值，作为 object dection中衡量检测精度的指标。

图像目标检测的IOU是什么？

IoU 作为目标检测算法性能 mAP 计算的一个非常重要的函数。IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。

3.3 正确率能很好的评估分类算法吗

? 不同算法有不同特点，在不同数据集上有不同的表现效果，根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏，要做具体任务具体分析。对于决策树，主要用正确率去评估，但是其他算法，只用正确率能很好的评估吗？
? 答案是否定的。
? 正确率确实是一个很直观很好的评价指标，但是有时候正确率高并不能完全代表一个算法就好。比如对某个地区进行地震预测，地震分类属性分为0：不发生地震、1发生地震。我们都知道，不发生的概率是极大的，对于分类器而言，如果分类器不加思考，对每一个测试样例的类别都划分为0，达到99%的正确率，但是，问题来了，如果真的发生地震时，这个分类器毫无察觉，那带来的后果将是巨大的。很显然，99%正确率的分类器并不是我们想要的。出现这种现象的原因主要是数据分布不均衡，类别为1的数据太少，错分了类别1但达到了很高的正确率缺忽视了研究者本身最为关注的情况。

3.4 什么样的分类器是最好的

? 对某一个任务，某个具体的分类器不可能同时满足或提高所有上面介绍的指标。
? 如果一个分类器能正确分对所有的实例，那么各项指标都已经达到最优，但这样的分类器往往不存在。比如之前说的地震预测，既然不能百分百预测地震的发生，但实际情况中能容忍一定程度的误报。假设在1000次预测中，共有5次预测发生了地震，真实情况中有一次发生了地震，其他4次则为误报。正确率由原来的999/1000=99.9下降为996/1000=99.6。召回率由0/1=0%上升为1/1=100%。对此解释为，虽然预测失误了4次，但真的地震发生前，分类器能预测对，没有错过，这样的分类器实际意义更为重大，正是我们想要的。在这种情况下，在一定正确率前提下，要求分类器的召回率尽量高。

4 逻辑回归

4.1 回归划分

广义线性模型家族里，依据因变量不同，可以有如下划分：

（1）如果是连续的，就是多重线性回归。

（2）如果是二项分布，就是逻辑回归。

（3）如果是泊松（Poisson）分布，就是泊松回归。

（4）如果是负二项分布，就是负二项回归。

（5）逻辑回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最常用的就是二分类的逻辑回归。

4.2 逻辑回归适用性

逻辑回归可用于以下几个方面：

（1）用于概率预测。用于可能性预测时，得到的结果有可比性。比如根据模型进而预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大。

（2）用于分类。实际上跟预测有些类似，也是根据模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。进行分类时，仅需要设定一个阈值即可，可能性高于阈值是一类，低于阈值是另一类。

（3）寻找危险因素。寻找某一疾病的危险因素等。

（4）仅能用于线性问题。只有当目标和特征是线性关系时，才能用逻辑回归。在应用逻辑回归时注意两点：一是当知道模型是非线性时，不适用逻辑回归；二是当使用逻辑回归时，应注意选择和目标为线性关系的特征。

（5）各特征之间不需要满足条件独立假设，但各个特征的贡献独立计算。

4.3 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别

逻辑回归与朴素贝叶斯区别有以下几个方面：

（1）逻辑回归是判别模型， 朴素贝叶斯是生成模型，所以生成和判别的所有区别它们都有。

（2）朴素贝叶斯属于贝叶斯，逻辑回归是最大似然，两种概率哲学间的区别。

（3）朴素贝叶斯需要条件独立假设。

（4）逻辑回归需要求特征参数间是线性的。

4.4 线性回归与逻辑回归的区别

线性回归与逻辑回归的区别如下描述：

（1）线性回归的样本的输出，都是连续值，$ yin (-infty ,+infty )(，而逻辑回归中)yin (0,1)$，只能取0和1。

（2）对于拟合函数也有本质上的差别：

? 线性回归：(f(x)= heta ^{T}x= heta _{1}x _{1}+ heta _{2}x _{2}+...+ heta _{n}x _{n})

? 逻辑回归：(f(x)=P(y=1|x; heta )=g( heta ^{T}x))，其中，(g(z)=frac{1}{1+e^{-z}})

? 可以看出，线性回归的拟合函数，是对f(x)的输出变量y的拟合，而逻辑回归的拟合函数是对为1类样本的概率的拟合。

? 那么，为什么要以1类样本的概率进行拟合呢，为什么可以这样拟合呢？

? ( heta ^{T}x=0)就相当于是1类和0类的决策边界：

? 当( heta ^{T}x>0)，则y>0.5；若$ heta ^{T}x ightarrow +infty (，则)y ightarrow 1 $，即y为1类;

? 当( heta ^{T}x<0)，则y<0.5；若$ heta ^{T}x ightarrow -infty (，则)y ightarrow 0 $，即y为0类;

这个时候就能看出区别，在线性回归中( heta ^{T}x)为预测值的拟合函数；而在逻辑回归中( heta ^{T}x)为决策边界。下表2-3为线性回归和逻辑回归的区别。

? 表2-3 线性回归和逻辑回归的区别

	线性回归	逻辑回归
目的	预测	分类
(y^{(i)})	未知	（0,1）
函数	拟合函数	预测函数
参数计算方式	最小二乘法	极大似然估计

下面具体解释一下：

1. 拟合函数和预测函数什么关系呢？简单来说就是将拟合函数做了一个逻辑函数的转换，Sigmod函数将$ yin (-infty ,+infty )(，转换后使得)y^{(i)} in (0,1)$;
2. 最小二乘和最大似然估计可以相互替代吗？回答当然是不行了。我们来看看两者依仗的原理：最大似然估计是计算使得数据出现的可能性最大的参数，依仗的自然是Probability。而最小二乘是计算误差损失(平方差)。