SGD 分类器 Precision-Recall 曲线

Posted 2023-03-12

【中文标题】SGD 分类器 Precision-Recall 曲线

【英文标题】：SGD classifier Precision-Recall curve

【发布时间】：2021-07-31 06:14:46

【问题描述】：

我正在研究一个二元分类问题，我有一个像这样的 sgd 分类器：

sgd = SGDClassifier(
    max_iter            = 1000, 
    tol                 = 1e-3,
    validation_fraction = 0.2,
    class_weight = 0:0.5, 1:8.99
)

我将它安装在我的训练集上并绘制了精确召回曲线：

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve
disp = plot_precision_recall_curve(sgd, X_test, y_test)

鉴于 scikit-learn 中的 sgd 分类器默认使用loss="hinge"，那么这条曲线怎么可能绘制出来呢？我的理解是 sgd 的输出不是概率的——要么是 1/0。因此没有“阈值”，但是 sklearn 精确召回曲线绘制了具有不同阈值的锯齿形图。这是怎么回事？

【参考方案1】：

您描述的情况实际上与 documentation example 中的情况相同，使用前 2 类虹膜数据和 LinearSVC 分类器（该算法使用平方铰链损失，就像您在此处使用的铰链损失一样，导致分类器只产生二元结果而不是概率结果）。产生的情节是：

即这里的质量和你的差不多。

尽管如此，您的问题是一个合理的问题，而且确实是一个不错的问题；当我们的分类器确实不产生概率预测时（因此任何阈值的概念听起来都无关紧要），我们怎么会得到与概率分类器产生的行为相似的行为？

要了解为什么会这样，我们需要对 scikit-learn 源代码进行一些挖掘，从这里使用的 plot_precision_recall_curve 函数开始，然后沿着线程进入兔子洞......

从plot_precision_recall_curve的source code开始，我们发现：

y_pred, pos_label = _get_response(
    X, estimator, response_method, pos_label=pos_label)

因此，为了绘制 PR 曲线，预测 y_pred不是直接由我们分类器的 predict 方法产生，而是由 scikit 的 _get_response() 内部函数产生-学习。

_get_response() 依次包含以下行：

prediction_method = _check_classifier_response_method(
    estimator, response_method)

y_pred = prediction_method(X)

这最终将我们引向_check_classifier_response_method() 内部函数；您可以查看完整的source code - 这里感兴趣的是else 声明之后的以下3 lines：

predict_proba = getattr(estimator, 'predict_proba', None)
decision_function = getattr(estimator, 'decision_function', None)
prediction_method = predict_proba or decision_function

现在，您可能已经开始明白这一点：在底层，plot_precision_recall_curve 检查所使用的分类器是否有 predict_proba() 或 decision_function() 方法可用；如果predict_proba() 是不 可用的，就像您在此处的带有铰链损失的SGDClassifier 的情况（或带有平方铰链损失的LinearSVC 分类器的documentation example），它会恢复为decision_function()方法，而是为了计算y_pred，随后将用于绘制 PR（和 ROC）曲线。

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以上可以说已经回答了您的编程问题，即在这种情况下 scikit-learn 究竟是如何产生情节和基础计算的；关于是否以及为什么使用非概率分类器的decision_function() 确实是获得 PR（或 ROC）曲线的正确和合法方法的进一步理论调查超出了 SO 的范围，应发送至Cross Validated ，如有必要。

【讨论】：

@nz_21 不客气；这确实是一个合理的问题（现在在 SO 中并不典型），我很惊讶以前没有被问过（我在回答之前搜索了可能的重复项，但找不到任何重复项）。

不错的答案，赞成。我认为现在人们对 sklearn 的研究并不多，所以这很正常，以前没有人问过。