【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第5章( 上）支持向量机

作者：ApacheCN【翻译】   Python机器学习爱好者
Python爱好者社区专栏作者
GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF

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支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合复杂的分类，而中小型的数据集分类中很少用到。

本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。

线性支持向量机分类

SVM 的基本思想能够用一些图片来解释得很好，图 5-1 展示了我们在第4章结尾处介绍的鸢尾花数据集的一部分。这两个种类能够被非常清晰，非常容易的用一条直线分开（即线性可分的）。左边的图显示了三种可能的线性分类器的判定边界。其中用虚线表示的线性模型判定边界很差，甚至不能正确地划分类别。另外两个线性模型在这个数据集表现的很好，但是它们的判定边界很靠近样本点，在新的数据上可能不会表现的很好。相比之下，右边图中 SVM 分类器的判定边界实线，不仅分开了两种类别，而且还尽可能地远离了最靠近的训练数据点。你可以认为 SVM 分类器在两种类别之间保持了一条尽可能宽敞的街道（图中平行的虚线），其被称为最大间隔分类。

我们注意到添加更多的样本点在“街道”外并不会影响到判定边界，因为判定边界是由位于“街道”边缘的样本点确定的，这些样本点被称为“支持向量”（图 5-1 中被圆圈圈起来的点）

警告

SVM 对特征缩放比较敏感，可以看到图 5-2：左边的图中，垂直的比例要更大于水平的比例，所以最宽的“街道”接近水平。但对特征缩放后（例如使用Scikit-Learn的StandardScaler），判定边界看起来要好得多，如右图。

软间隔分类

如果我们严格地规定所有的数据都不在“街道”上，都在正确地两边，称为硬间隔分类，硬间隔分类有两个问题，第一，只对线性可分的数据起作用，第二，对异常点敏感。图 5-3 显示了只有一个异常点的鸢尾花数据集：左边的图中很难找到硬间隔，右边的图中判定边界和我们之前在图 5-1 中没有异常点的判定边界非常不一样，它很难一般化。

为了避免上述的问题，我们更倾向于使用更加软性的模型。目的在保持“街道”尽可能大和避免间隔违规（例如：数据点出现在“街道”中央或者甚至在错误的一边）之间找到一个良好的平衡。这就是软间隔分类。

在 Scikit-Learn 库的 SVM 类，你可以用C超参数（惩罚系数）来控制这种平衡：较小的C会导致更宽的“街道”，但更多的间隔违规。图 5-4 显示了在非线性可分隔的数据集上，两个软间隔SVM分类器的判定边界。左边图中，使用了较大的C值，导致更少的间隔违规，但是间隔较小。右边的图，使用了较小的C值，间隔变大了，但是许多数据点出现在了“街道”上。然而，第二个分类器似乎泛化地更好：事实上，在这个训练数据集上减少了预测错误，因为实际上大部分的间隔违规点出现在了判定边界正确的一侧。

提示

如果你的 SVM 模型过拟合，你可以尝试通过减小超参数C去调整。

以下的 Scikit-Learn 代码加载了内置的鸢尾花（Iris）数据集，缩放特征，并训练一个线性 SVM 模型（使用LinearSVC类，超参数C=1，hinge 损失函数）来检测 Virginica 鸢尾花，生成的模型在图 5-4 的右图。

import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import LinearSVC iris = datasets.load_iris() X = iris["data"][:, (2, 3)] # petal length, petal width y = (iris["target"] == 2).astype(np.float64) # Iris-Virginica svm_clf = Pipeline((        ("scaler", StandardScaler()),        ("linear_svc", LinearSVC(C=1, loss="hinge")),    )) svm_clf.fit(X_scaled, y) Then, as usual, you can use the model to make predictions: >>> svm_clf.predict([[5.5, 1.7]]) array([ 1.])

注

不同于 Logistic 回归分类器，SVM 分类器不会输出每个类别的概率。

作为一种选择，你可以在 SVC 类，使用SVC(kernel="linear", C=1)，但是它比较慢，尤其在较大的训练集上，所以一般不被推荐。另一个选择是使用SGDClassifier类，即SGDClassifier(loss="hinge", alpha=1/(m*C))。它应用了随机梯度下降（SGD 见第四章）来训练一个线性 SVM 分类器。尽管它不会和LinearSVC一样快速收敛，但是对于处理那些不适合放在内存的大数据集是非常有用的，或者处理在线分类任务同样有用。

提示

LinearSVC要使偏置项规范化，首先你应该集中训练集减去它的平均数。如果你使用了StandardScaler，那么它会自动处理。此外，确保你设置loss参数为hinge，因为它不是默认值。最后，为了得到更好的效果，你需要将dual参数设置为False，除非特征数比样本量多（我们将在本章后面讨论二元性）

非线性支持向量机分类

尽管线性 SVM 分类器在许多案例上表现得出乎意料的好，但是很多数据集并不是线性可分的。一种处理非线性数据集方法是增加更多的特征，例如多项式特征（正如你在第4章所做的那样）；在某些情况下可以变成线性可分的数据。在图 5-5的左图中，它只有一个特征x1的简单的数据集，正如你看到的，该数据集不是线性可分的。但是如果你增加了第二个特征 x2=(x1)^2，产生的 2D 数据集就能很好的线性可分。

为了实施这个想法，通过 Scikit-Learn，你可以创建一个流水线（Pipeline）去包含多项式特征（PolynomialFeatures）变换（在 121 页的“Polynomial Regression”中讨论），然后一个StandardScaler和LinearSVC。让我们在卫星数据集（moons datasets）测试一下效果。

from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures polynomial_svm_clf = Pipeline((        ("poly_features", PolynomialFeatures(degree=3)),        ("scaler", StandardScaler()),        ("svm_clf", LinearSVC(C=10, loss="hinge"))    )) polynomial_svm_clf.fit(X, y)

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