二分类 选择随机梯度下降模型、训练一个二分类器，预测是不是数字5 y_train_5 = (y_train == 5) y_test_5 = (y_test == 5) from sklearn.linear_model 多分类 一些算法（比如，随机森林，朴素贝叶斯）可以直接处理多类分类问题 其他一些算法（比如 SVM 或 线性分类器）则是严格的二分类器 但是：可以可以把二分类用于多分类当中 上面的数字预测： 一个方法是 你需要训练N*(N-1)/2个分类器。选出胜出的分类器 OvO主要优点是：每个分类器只需要在训练集的部分数据上面进行训练。 可以看出，数字被错误的预测成3、8、9的较多 把3和5的预测情况拿出来分析 def plot_digits(instances, images_per_row=10, **options): size 如果你画一个 3，连接处稍微向左偏移，分类器很可能将它分类成5。反之亦然。换一个说法，这个分类器对于图片的位移和旋转相当敏感。
上市公司新闻文本分析与分类预测 基本步骤如下： 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上，爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文） 从Tushare上获取沪深股票日线数据 （或导出到CSV文件） 实时抓取新闻数据，判断与该新闻相关的股票有哪些，利用上一步的结果，对与某支股票相关的所有历史新闻文本（已贴标签）进行文本分析（构建新的特征集），然后利用SVM（或随机森林）分类器对文本分析结果进行训练 （如果已保存训练模型，可选择重新训练或直接加载模型），最后利用训练模型对实时抓取的新闻数据进行分类预测 开发环境Python-v3(3.6)： gensim==3.2.0 jieba==0.39 scikit-learn 计算文本相似度 打印词云 * 文本挖掘（text_mining.py） 从新闻文本中抽取特定信息，并贴上新的文本标签方便往后训练模型 从数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本 将贴好标签的历史新闻进行分类训练 ，利用训练好的模型对实时抓取的新闻文本进行分类预测 * 新闻爬取（crawler_cnstock.py，crawler_jrj.py，crawler_nbd.py，crawler_sina.py，crawler_stcn.py
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无量纲化 特征选择lasso 模型 方法1：生存模型 方法2：logistics 结果 网页服务 网页服务地址 确定研究目标 研究目标Y：手术后是否复 特征因素X：40个因素特征 模型方法：属于分类 data = data.train, palette = "#2E9FDF", ggtheme = theme_minimal(), legend = "none") # 2.2预测概率值 type="response") data.train$recurrence_prediction<-ifelse(data.train$p_prediction>=0.5,1,0) # 4.测试集预测
2018年9月19日笔记 kaggle网站手写数字分类的比赛链接：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 注册账号后才能参加kaggle比赛，本文作者成绩前 理解下面一段代码，请阅读本文作者的另外一篇文章《基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类》，链接：https://www.jianshu.com/p/a652f1cb95b4 import mnist_cnn_model/mnist_cnn.ckpt load model successful train accuracy:1.0000 test accuracy:1.0000 5.模型预测 numpy as np y = np.vstack([y1, y2, y3, y4, y5, y6]) y_argmax = np.argmax(y, 1) y_argmax.shape print('预测值的形状 ', fileName) 上面一段代码的运行结果如下： 特征矩阵的形状： (28000, 784) 预测值的形状： (28000,) 预测结果已经保存到文件 kaggle_commit3.csv
导读：上一期推荐算法｜FM模型预测多分类原理简介中介绍了FM进行多分类预测的原理，这一篇我们就来看下如何通过python实现。 ): n, m = np.shape(digits) #样本数和特征数 c = labels.drop_duplicates().shape[0] #分类的类别数
2.2.2 商业市场 逻辑回归模型也用于预测在给定的过程中，系统或产品的故障可能性，还用于市场营销应用程序，例如预测客户购买产品或中止订购的倾向等。 在经济学中它可以用来预测一个人选择进入劳动市场的可能性，而商业应用则可以用来预测房主拖欠抵押贷款的可能性。 2.2.3 其他延申 条件随机字段是逻辑回归到顺序数据的扩展，用于自然语言处理。 逻辑回归模型现在同样是很多分类算法的基础组件，比如 分类任务中基于GBDT算法+LR逻辑回归的信用卡交易反欺诈，CTR(点击通过率)预估等，其好处在于输出值自然地落在0和1之间，并且有概率意义。 但同时由于其本质是一个线性的分类器，所以不能应对较为复杂的情况。 并且通过实验的方式证明为什么逻辑回归最好只是用于二分类，而对于多分类，逻辑回归得出的分类情况会下降。
1 从二分类到多分类 我们先来回顾一下根据训练好的参数得到二分类结果的过程。 图二：根据训练好的模型参数得到样本多分类结果过程 因为最终要根据三组概率的大小比较结果，得出样本最终所属的类别，因此多分类模型中使用的激活函数要保证每个二分类预测结果间的可比较性，softmax就是多分类问题中常用的激活函数之一 即对每个样本x都会计算得到C个结果，对应该样本预测为相应类别的概率。 交叉熵表达式为： 其中，y为真实分类结果向量，p为预测概率。 4 FM与softmax多分类预测推导原理 综上，我们可以得到FM与softmax结合，并计算得到交叉熵的整个链路： 图三：FM多分类并计算出交叉熵过程 其中， 接下来就是要求参数的偏导，即：
昨天看到他的分享的两篇关于朴素贝叶斯分类预测的文章，整理了一下分享给给大家，文章已做部分修改！ 封面.jpg 朴素贝叶斯分类时，最好取对数变相乘为相加，防止预测结果溢出。 可能出现的badcase就是明明训练语料X类目下没有词语t，而系统就将文本预测为X类目。解决方法就时改相乘为取对数相加。 HanLP的朴素贝叶斯分类计算没有用对数相加的方法，而是直接用的概率相乘，很有可能溢出。 对上述内容做一些更正，HanLP的朴素贝叶斯是按照概率取对数相加做的。 由于用PyHanLP没法看到预测概率的计算过程，所以还是把Python的分类预测代码改为Java代码调式看一下。 不过从PyHanLP的预测输出概率值来看，不太像是取了对数相加得到的，因为都是0-1之间的数值，这一看就是概率值。 �}��3^ݔ
机器学习和模式分类 预测建模是建立一个能够进行预测的模型的通用概念。通常情况下，这样的模型包括一个机器学习算法，以便从训练数据集中学习某些属性做出这些预测。 预测建模可以进一步分成两个子集：回归和模式分类。回归模型基于变量和趋势之间的关系的分析，以便做出关于连续变量的预测，如天气预报的最高温度的预测。 与回归模型不同，模式分类的任务是分配离散的类标签到特定的observation作为预测的结果。回到上面的例子：在天气预报中的模式分类任务可能是一个晴天、雨天或雪天的预测。 灵敏度（同查全率）和精密性用来评估二元分类问题中的“真阳性率”：也就是对“阳性/真”预测准确的概率（比如，当试图预测某种疾病的时候，如果一个病人长了这种病，那么正确的预测出这个人长了这种病，就是“阳性/ 特异性描述了二元分类问题中的“真阴性率”：这指的是对“假/阴性”情况作出正确预测的概率（例如，在试图预测疾病时，对一个健康者，没有预测到疾病，就是这种情况）。 ?
介绍 这篇文章里，我们使用python + numpy实现一个线性分类器，使用mnist的数据集对线性分类器进行训练与预测。文章会详细介绍线性分类器的实现细节包括，前向传播，反向传播实现。 ： 这里实现的线性分类器很简单，首先将输入拉平为一个向量，我们使用一个权重矩阵乘以该输入得到输出向量，使用softmax得到 不同类别的分数，最终挑选分数最大的类别作为当前输入所属类别的预测结果。 ），softmax这里会将所有在上一步得到的值缩放到大于0 的范围，然后给每个分类计算一个0-1的值，所有分类的值总和为1 image.png 前向传播 有个上述的分类器结构，我们的前向传播就很好理解了 tmp, axis=1) 主要三个函数： forward：对于输入X，首先通过dot 方法左乘 权重矩阵W ，之后 加上偏置量 B 得到输出z softmax： z经过softmax得到最终的每个类别的预测分数 train_algo： 1> 首先对输入x执行预测函数predict，输出y_pred 2> 根据上面dloss的公式，计算dz 3> 使用np.outer函数，根据链式法则，计算损失对
One-Hot编码； 第7行代码定义变量batch_size的值为100； 第8、9行代码中placeholder中文叫做占位符，将每次训练的特征矩阵X和预测目标值y赋值给变量X_holder和y_holder 第1行代码定义形状为784*10的权重矩阵Weights； 第2行代码定义形状为1*10的偏置矩阵biases； 第3行代码定义先通过矩阵计算，再使用激活函数softmax得出的每个分类的预测概率predict_y ； 第4行代码定义损失函数loss，多分类问题使用交叉熵作为损失函数。 交叉熵的函数如下图所示，其中p(x)是实际值，q(x)是预测值。 ? 5.如何进一步提高模型准确率，请阅读本文作者的另一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》，链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家分享一个新的kaggle案例：基于随机森林模型（RandomForest）的心脏病人预测分类。 后面会对部分属性的特征重要性进行探索 模型得分验证 关于混淆矩阵和使用特异性（specificity）以及灵敏度（sensitivity）这两个指标来描述分类器的性能： # 模型预测 y_predict 考虑一个二分类的情况，类别为1和0，我们将1和0分别作为正类（positive）和负类（negative），根据实际的结果和预测的结果，则最终的结果有4种，表格如下： [008i3skNgy1gywz1b80yhj30fx040t8w.jpg ] 常见的评价指标： 1、ACC：classification accuracy，描述分类器的分类准确率 计算公式为：ACC=(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN) 2、BER：balanced P3：预测准确率高达82%，更多的影响因素在sel_male=0，thalach=143等 通过对比不同的患者，我们是可以观察到不同病人之间的预测率和主要影响因素。
预测模型与机器学习专用数据库 UCI Machine Learning Repository - UCI机器学习库显然是最著名的数据库，也是寻找与机器学习知识库相关数据集最常去的地方之一。 UCI机器学习库包含超过350个数据集，其标签分类包括域、目的（分类、回归）。你可以使用这些过滤器找到你所需要的数据集。 文本分类数据库 Spam - Non-Spam - 一个有趣的数据集，你需要构建一个分类器将 SMS 分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 Twitter Sentiment Analysis - 该数据集包含超过 157 万条分类过的推文，正面情绪标记为1，负面情绪标记为0。 Awesome Public Datasets - GitHub 库，包含按域分类的数据集的完整列表。数据集在各个域中被整齐地分类。但是，没有关于库本身的数据集的描述。
0.打开jupyter notebook 在桌面新建文件夹风力发电机叶片结冰分类预测，按钮如下图所示： ? image.png 在文件夹风力发电机叶片结冰分类预测中打开PoweShell。 在文件夹中按住Shift键的情况下，点击鼠标右键，出现如下图所示： ? image.png 3.5 下采样 因为预测目标值为正常的样本远远多于预测目标值为故障的样本，所以对预测目标值为正常的样本做下采样。 precision_recall_fscore_support import numpy as np def eval_model(y_true, y_pred, labels): # 计算每个分类的 image.png 预测目标值为0的样本标签值是故障； 预测目标值为1的样本标签值是正常； 预测目标值为2的样本标签值为无效。 所以保留标签值时故障和正常的样本，去除无效样本。
我们对Logistics回归很熟悉，预测变量y为二分类变量，然后对预测结果进行评估，会用到2*2 Matrix，计算灵敏度、特异度等及ROC曲线，判断模型预测准确性。 答案：macro-average and micro-average 接下来，我们将介绍如何建立模型预测三分类变量，及对模型准确性进行评估。 1.模型构建 我们根据 iris数据集中的 Species三分类变量，建立多元回归模型，根据花的特征预测Species种类，其中我们添加xv新变量； 首先我们对 iris数据集进行拆分成 Training 2.观测值VS预测值-Matrix 构建完模型fit1后，需要对testing 数据进行预测，然后我们创建一个真实值与预测值的矩阵。 但是需要分几个步骤进行： 我们原来的预测值输出是Species的分类结果，这部分我们需要输出对各种类别的概率值。
；参数可选: ovr(默认)、multinomial；这两种方式在二元分类问题中，效果是一样的；在多元分类问题中，效果不一样 # ovr: one-vs-rest， 对于多元分类的问题，先将其看做二元分类 ，分类完成后，再迭代对其中一类继续进行二元分类 # multinomial: many-vs-many（MVM），对于多元分类问题，如果模型有T类，我们每次在所有的T类样本里面选择两类样本出来，不妨记为 数据预测 # a. 使用标准化模型进行预测数据格式化（归一化） X_test = ss.transform(X_test) # b. 结果数据预测 Y_predict = lr.predict(X_test) # c. 数据预测 # a.
此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型，模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST 数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 安装tensorflow命令：pip install tensorflow 行代码表示模型迭代训练1001次； 第2行代码表示从训练集中随机选出过200个样本； 第3行代码表示模型训练，每运行1次此行代码则模型训练一次； 第4-10行代码表示每隔100次训练，打印模型的预测准确率 ； 第5-6行代码是计算准确率在tensorflow中的表达； 第7行代码表示从测试集中随机选出2000个样本； 第8行代码表示计算模型在训练集上的预测准确率，赋值给变量tran_accuracy ； 第9行代码表示计算模型在测试集上的预测准确率，赋值给变量test_accuracy； 第10行代码打印步数、训练集预测准确率、测试集预测准确率。
前言 在上一期的《手把手教你如何由浅入深地理解线性SVM模型》中我们分享了线性SVM模型的来龙去脉，得到很多读者朋友的点赞和支持，本期我们继续分享SVM模型的其他知识，即两个实战的案例，分别用于解决分类问题和预测问题 02 分类问题的解决 本实战部分所使用的数据集是关于手体字母的识别，当一个用户在设备中写入某个字母后，该设备就需要准确地识别并返回写入字母的实际值。 很显然，这是一个分类问题，即根据写入字母的特征信息（如字母的宽度、高度、边际等）去判断其属于哪一种字母。 接下来利用SVM模型对该数据集的因变量做分类判断。 进而可以说明，在利用SVM模型解决分类或预测问题时，需要对模型的参数做必要的优化。 04 结语 OK，本文的案例实战分享就到这里，如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。
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