结合二元分类算法

Posted 2023-03-12

【中文标题】结合二元分类算法

【英文标题】：Combining binary classification algorithms

【发布时间】：2016-10-05 11:25:50

【问题描述】：

我有几种算法可以解决二进制分类（响应为 0 或 1）问题，方法是为每个观察值分配一个目标值等于 1 的概率。所有算法都试图最小化 log loss function，其中 N 是观察次数，y_i 是实际目标值，p_i 是算法预测的 1 的概率。这是一些带有示例数据的 R 代码：

actual.response = c(1,0,0,0,1)
prediction.df = data.frame(
  method1 = c(0.5080349,0.5155535,0.5338271,0.4434838,0.5002529),
  method2 = c(0.5229466,0.5298336,0.5360780,0.4217748,0.4998602),
  method3 = c(0.5175378,0.5157711,0.5133765,0.4372109,0.5215695),
  method4 = c(0.5155535,0.5094510,0.5201827,0.4351625,0.5069823)
)

log.loss = colSums(-1/length(actual.response)*(actual.response*log(prediction.df)+(1-actual.response)*log(1-prediction.df)))

示例代码给出了每种算法的对数损失：

method1   method3   method2   method4 
0.6887705 0.6659796 0.6824404 0.6719181 

现在我想结合这些算法，以便进一步减少日志损失。是否有任何 R 包可以为我做到这一点？我将感谢任何解决此类问题的算法、文章、书籍或研究论文的参考。请注意，作为最终结果，我希望得到每个类的预测概率并注意简单的 0,1 响应。

【参考方案1】：

这叫ensemble learning (Wikipedia)。

查看这篇文章："an intro to ensemble learning in r."

这是我使用Cornell movie review data 所做的示例，可以通过单击链接下载。我曾经使用 1000 条正面评论和 1000 条负面评论的数据集。将数据输入 R 后：

library(RTextTools)
library(tm) 
library(glmnet)
library(ipred)
library(randomForest) 
library(data.table)

## create a column of sentiment score. 0 for negative and 1 for        
## positive. 

text_neg$pos_neg<-rep(0,1000)
text_pos$pos_neg<-rep(1,1000)

## Combine into 1 data.table and rename.

text_all<-rbind(text_neg, text_pos)
##dont forget to shuffle
set.seed(26)
text2<-text_all[sample(nrow(text_all)),]
## turn the data.frame into a document term matrix. This uses the handy 
##RTextTools wrappers and functions.

doc_matrix <- create_matrix(text2$V1, language="english", 
removeNumbers=TRUE, stemWords=TRUE, removeSparseTerms=.98)
ncol(data.frame(as.matrix(doc_matrix)))

## 2200 variables at .98 sparsity. runs pretty slow...
## create a container with the very nice RTextTools package

container <- create_container(doc_matrix, text2$pos_neg,  
trainSize=1:1700, testSize=1701:2000, virgin=FALSE)

## train the data
time_glm<-system.time(GLMNET <- train_model(container,"GLMNET"));    
time_glm #1.19
time_slda<-system.time(SLDA <- train_model(container,"SLDA"));   
time_slda #45.03
time_bag<-system.time(BAGGING <- train_model(container,"BAGGING"));   
time_bag #59.24
time_rf<-system.time(RF <- train_model(container,"RF")); time_rf #69.59

## classify with the models
GLMNET_CLASSIFY <- classify_model(container, GLMNET)
SLDA_CLASSIFY <- classify_model(container, SLDA)
BAGGING_CLASSIFY <- classify_model(container, BAGGING)
RF_CLASSIFY <- classify_model(container, RF)

## summarize results
analytics <- create_analytics(container,cbind( SLDA_CLASSIFY,  
BAGGING_CLASSIFY,RF_CLASSIFY, GLMNET_CLASSIFY))

summary(analytics)

这使用 4 种不同的方法（随机森林、GLM、SLD 和 bagging）运行了一个集成分类器。最后的合奏摘要显示

# ENSEMBLE SUMMARY
#
# n-ENSEMBLE COVERAGE   n-ENSEMBLE        RECALL
# n >= 1                1.00              0.86
# n >= 2                1.00              0.86
# n >= 3                0.89              0.89
# n >= 4                0.63              0.96

如果所有 4 种方法都同意评论是正面还是负面，那么整体的召回率是 96%。但要小心，因为有一个二元结果（2 个选择）和 4 种不同的算法，肯定会有很多一致性。

更多解释请参见RTextTools 文档。他们还用美国国会数据做了一个几乎相同的例子，我在上面的例子中或多或少地模仿了这个例子。

希望这对您有所帮助。