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机器学习应用开发的典型步骤

2021-10-12 20:33:19 作者：互联网

1.数据采集和标记

2.特征选择

1.数据采集和标记

先采集数据，再将数据进行标记

作用：尽可能多的采集的不同的数据，防止出现偶然性，使得采集到的数据具有代表性，才能保证最终训练出来的模型的准确性。

2.特征选择

选择合适的特征，将数据保存为样本个数x特征个数格式

3.数据清洗

在采集数据完后，对数据进行数据清洗，即把采集到的、不适合用来做机器学习训练的数据进行预处理，从而转化为适合机器学习的数据

作用：防止在训练数据特征的时候计算量过大。为了减少计算量，也为了模型的稳定性

4.模型选择

对于不同的数据集，选择不同的模型有不同的效率。因此在选择模型要考虑很多的因素，从众多的因素中找到一个最适合模型，同时这个模型要使结果模拟评分达到最高。

5.模型训练

在进行模型训练之前，要将数据集划分为训练数据集和测试数据集，再利用划分好的数据集进行模型训练，最后得到我们训练出来的模型参数

6.模型测试

用上面训练出来的模型预测测试数据集，然后将预测出来的结果与真正的结果进行比较，最后比较出来的结果即为模型的准确度

7.模型保存与加载

当我们训练出一个满意的模型后可以将模型进行保存，这样当我们再一次需要使用此模型时可以直接利用此模型进行预测，不用再一次进行模型训练。

8.实例（手写数字识别）

(此实例跳过数据清洗与模型选择，数据是sklearn库里自带的，已经处理好了。此实例已经确定了模型，直接进行模型训练即可)

1.数据采集和标记

导入相关的包

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

导入数据（sk-learn库中自带了一些数据集，此处使用的就是手写数字识别图片的数据）

# 导入sklearn库中datasets模块
from sklearn import datasets
# 利用datasets模块中的函数load_digits()进行数据加载
digits = datasets.load_digits()

把数据所代表的图片显示出来

# 把数据所代表的图片显示出来
images_and_labels = list(zip(digits.images, digits.target))
plt.figure(figsize=(8, 6))
for index, (image, label) in enumerate(images_and_labels[:8]):
    plt.subplot(2, 4, index + 1)
    plt.axis('off')
    plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')
    plt.title('Digit: %i' % label, fontsize=20);

2.特征选择

# 将数据保存为 样本个数x特征个数 格式的array对象 的数据格式进行输出
# 数据已经保存在了digits.data文件中
print("shape of raw image data: {0}".format(digits.images.shape))
print("shape of data: {0}".format(digits.data.shape))

shape of raw image data: (1797, 8, 8)
shape of data: (1797, 64)

3.模型训练

将数据划分为训练数据集和测试数据集

# 把数据分成训练数据集和测试数据集（此处将数据集的百分之二十作为测试数据集）
from sklearn.model_selection import train_test_split
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.20, random_state=2);

进行模型训练

# 训练完成后clf对象就会包含我们训练出来的模型参数，可以使用这个模型对象来进行预测

# 使用支持向量机来训练模型
from sklearn import svm
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100., probability=True)
# 使用训练数据集Xtrain和Ytrain来训练模型
clf.fit(Xtrain, Ytrain);

4.模型测试

评估模型的准确度

# 评估模型的准确度(此处默认为true，直接返回正确的比例，也就是模型的准确度)
from sklearn.metrics import accuracy_score
# predict是训练后返回预测结果，是标签值。
Ypred = clf.predict(Xtest);
accuracy_score(Ytest, Ypred)

0.9777777777777777

模型评分

# 用训练好的模型在测试集上进行评分（0~1）1分代表最好
clf.score(Xtest, Ytest)

0.9777777777777777

查看具体情况

"""
将测试数据集里的部分图片显示出来
图片的左下角显示预测值，右下角显示真实值
"""
# 查看预测的情况
fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(8, 8))
fig.subplots_adjust(hspace=0.1, wspace=0.1)

for i, ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(Xtest[i].reshape(8, 8), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')
    ax.text(0.05, 0.05, str(Ypred[i]), fontsize=32,
            transform=ax.transAxes,
            color='green' if Ypred[i] == Ytest[i] else 'red')
    ax.text(0.8, 0.05, str(Ytest[i]), fontsize=32,
            transform=ax.transAxes,
            color='black')
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])

此处测试集出现问题，显示出预测所有的可能性

# Xtest[4] 的各种可能性
clf.predict_proba(Xtest[4].reshape(1, -1))

array([[0.00430518, 0.02350992, 0.01561862, 0.01075997, 0.03301238,
        0.02790444, 0.00478012, 0.15184996, 0.58209275, 0.14616666]])

5.模型保存与加载

模型保存

# 保存模型参数
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, 'digits_svm.pkl');

模型加载

# 导入模型参数，直接进行预测
clf = joblib.load('digits_svm.pkl')
Ypred = clf.predict(Xtest);
clf.score(Xtest, Ytest)

0.9777777777777777

6.上述sk-learn模型以及模型参数

1.划分数据集

 train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.20, random_state=2);
 
 """
test_size：可以为浮点、整数或None，默认为None
①若为浮点时，表示测试集占总样本的百分比
②若为整数时，表示测试样本样本数
③若为None时，test size自动设置成0.25

train_size：可以为浮点、整数或None，默认为None
①若为浮点时，表示训练集占总样本的百分比
②若为整数时，表示训练样本的样本数
③若为None时，train_size自动被设置成0.75

random_state：可以为整数、RandomState实例或None，默认为None
①若为None时，每次生成的数据都是随机，可能不一样
②若为整数时，每次生成的数据都相同
"""

2.模型评估

# 评估模型的准确度(此处默认为true，直接返回正确的比例，也就是模型的准确度)
from sklearn.metrics import accuracy_score

"""
sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)
normalize：默认值为True，返回正确分类的比例；如果为False，返回正确分类的样本数
"""

3.predict与predict_proba的区别

# predict是训练后返回预测结果，是标签值。
Ypred = clf.predict(Xtest);

# predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组，n 表示测试集中样本的个数， 第 i 行 j列的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。

# Xtest[4] 的各种可能性
clf.predict_proba(Xtest[4].reshape(1, -1))

4.导入数据

# 导入sklearn库中datasets模块
from sklearn import datasets

5.使用支持向量机进行模型训练

# 使用支持向量机来训练模型
from sklearn import svm
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100., probability=True)

6.模型评估准确度

# 评估模型的准确度(此处默认为true，直接返回正确的比例，也就是模型的准确度)
from sklearn.metrics import accuracy_score

7.保存模型参数

# 保存模型参数
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, 'digits_svm.pkl');

标签：digits,典型,机器,训练,步骤,模型,数据,clf,sklearn
来源： https://blog.csdn.net/qq_51167531/article/details/120731258