Python机器学习（sklearn）——分类模型评估与调参总结（下）
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Python机器学习（sklearn）——分类模型评估与调参总结（上）
21. 集成方法有随机森林（random forest）和梯度提升树（gradient boosted decision tree）GBDT
随机森林中树的随机化方法有两种：
（1）通过选择用于构造树的数据点
构造随机森林需要确定用于构造的树的个数
为了确保树与树之间的区别，对每棵树的数据进行自助采样
从样本数据中有放回的多次抽取（一个样本可能被抽取多次），抽取创建的新数据集要和原数据集大小相等（数据数量相同）
（2）通过选择每次划分测试集的特征
在每个节点处，算法随机选择特征的一个子集，并对其中一个特征寻找最佳测试，而不是对每个节点都寻找最佳测试。
使用参数max_features, 如果max_features= n_features，则每次考虑所有特征，即第二种随机性没用上
当max_features较大，随机森林中每棵树都会很相似（因为采用的特征基本相同）
如果max_features较小，树的差异较大，为了很好的拟合数据，每棵树的深度都应该较大。
RandomForestClassifier（n_estimators = 5,random_state = 2)#五棵树的随机森林
随机森林比单独一棵树的过拟合都要小，实际应用中，我们会用很多树（通常几百上千),从而达到决策边界更平滑的效果
一般，随机森林给出的特征重要性比单科决策树给出的可靠。
多核CPU可以设置参数n_jobs = -1来使用计算机的所有内核计算
设置不同的随机状态（或者不设置random_state参数）可以彻底改变构建的模型
如果希望结果重现，固定random_state
对于高维稀疏数据（例如文本数据）随机森林常常表现不佳，使用线性模型更为合适
随机森林需要调节的重要参数有n_estimators和max_features，还包括预剪枝选项（如max_depth）
n_estimators总是越大越好（时间内存允许的话）
max_features决定每棵树的随机性大小，较小可以降低过拟合，一般使用默认值
分类时默认值为sqrt（n_features)
对于回归默认值是n_features
22.梯度提升回归树（梯度提升机）
梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。
梯度提升树背后的主要思想是合并许多简单的模型（在这个语境中叫做弱学习器），比如深度较小的树
每棵树只能对部分数据作出好的预测，所以添加更多的树可以不断迭代提高性能
除了预剪枝和随机森林里的树的数量之外，梯度提升树的另一个重要参数是学习率（learning_rate)
用于控制每棵树纠正前一棵树错误的强度，通过增大learning_rate或n_estimators都会增加模型的复杂度
降低树的最大深度和学习率都能降低过拟合
GradientBoostingClassifier（random_state=0, max_depth=1, learning_rate=0.01)
随机森林的n_estimators越大越好
梯度提升树的n_estimators提高，模型复杂，会导致过拟合
梯度提升树的max_depth通常设置的很小，一般不超过5
由于梯度提升和随机森林两种方法在类似的数据上表现的都很好
因此一种常用的方法是先尝试随机森林，它的鲁棒性很好，如果随机森林效果很好，但是预测时间太长，选择梯度提升
梯度提升树的需要仔细调参，训练时间也长，也不适合高维稀疏数据
23.对于SVM，将数据映射到更高维空间中有两种常用方法：
（1）多项式核；在一定阶数内计算原始特征所有可能的多项式（例如features1**2， features2**5）
（2）径向基函数（RBF) 核，也叫高斯核。它考虑所有阶数的所有可能的多项式，但阶数越高，特征的重要性越小。
24.SVM调参
gamma参数，控制高斯核的宽度，它决定了点与点之间“靠近”是指多大的距离。C参数是正则化参数，与线性模型类似
它限制每个点的重要性
从小增大gamma（0.1-10），它认为点与点之间的距离不断增大，从决策边界平滑往不平滑过渡，模型越加复杂
这两个参数强烈相关，可以同时调节
C从小到大，决策边界越来越不平滑
默认情况下：C=1,gamma=1/n_features
SVM数据需要预处理（常用的是缩放到0~1之间）
常用的是（x-xmin）/（xmax-xmin）
SVM的缺点：需要预处理和小心调参，SVM模型很难检验，也难以解释
25.神经网络的非线性函数常用校正非线性（relu）或正切双曲线（tanh）
relu截断小于0的值
tanh在输入值小时接近-1，较大时接近1
有了这两种非线性函数，神经网络可以学习比线性模型复杂得多的函数
多层感知机（MLP )，也称为普通前馈神经网络，默认时，每层使用100个隐节点
默认的是relu
MLPClassifier（solver='lbfgs',random_state=0,hidden_layer_sizes=[10])
10层
如果是10层且每层10个隐节点
则hidden_layer_sizes=[10，10]
MLPClassifier中调节L2惩罚的参数是alpha（与线性回归模型相同），默认值很小（弱正则化）
控制神经网络的复杂度的方法有很多种，隐层的个数、每个隐层中的单元个数与正则化（alpha）
神经网络要求输入特征的变化范围相似，最理想的情况是均值为0，方差为1
我们必须对数据进行缩放达到这一要求
StandardScaler可以达到数据处理要求
迭代次数参数MLPClassifier（max_iter = 1000,random_state=0)
功能强大的神经网络经常需要很长的训练时间
神经网络的调参常用方法是，首先创建一个大到足以过拟合的网络，确保这个网络可以对任务进行学习
然后通过缩小网络或者增大alpha来增强正则化，从而提高泛化性能
如何学习模型或用来学习参数的算法，由solver参数设定
默认为'adam',在大多数情况下效果很好，但是对数据的缩放相当敏感（需要将数据缩放为均值为0，方差为1）
'lbfgs'的鲁棒性很好，大型数据集和大型模型上时间较长
更高级的'sgd'
初学者建议使用前两种
sklearn中有两个函数可用于获取分类器的不确定性估计：decision_function和predict_proba
大多数分类器都至少有其中一个函数，很多分类器这两个都有
predict_proba的结果是：
每行的第一个元素是第一个类别的估计概率，第二个元素是第二个类别的估计概率
predict_proba输出的是概率，在0~1之间，两个类别的元素之和始终为1
decision_function每一列对应每个类别的确定度分数，分数越高类别的可能性越大
26.如何选择合适的模型：
KNN
适用于小型数据集，容易解释
线性模型
非常可靠的首选算法，适用于非常大的数据集，也适合高维数据
朴素贝叶斯
只适用于分类问题，比线性模型速度还快，适用于非常大的数据集或者高维数据
精度通常要低于线性模型
决策树
速度很快，不需要数据放缩，可以可视化，容易解释
随机森林
几乎总是比单棵决策树表现好，鲁棒性好，不需要数据放缩，不适用于高维数据
梯度提升决策树
精度通常比随机森林略高，但是训练速度比随机森林慢，预测速度比随机森林快，需要的内存少，比随机森林需要调的参数多
SVM
对于特征含义相似的中等大小的数据集很强大，需要数据缩放，对参数敏感
神经网络
可以构建非常复杂的模型，特别是大型数据集，对数据缩放敏感，对参数选取敏感，大型网络需要很长的训练时间
面对数据集，先从简单的模型开始，比如线性回归、朴素贝叶斯、KNN，看看能得到的结果
对数据理解加深后，可以考虑更复杂的模型
如随机森林、梯度提升决策树、SVM、神经网络
参考文献：Introduction to Machine Learning with Python
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