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Python 中的实用数据挖掘

来源：互联网 发布：声明一维数组大小 编辑：程序博客网 时间：2024/05/19 13:58

本文是 2014 年 12 月我在布拉格经济大学做的名为‘ Python 数据科学’讲座的笔记。欢迎通过 @RadimRehurek 进行提问和评论。

本次讲座的目的是展示一些关于机器学习的高级概念。该笔记中用具体的代码来做演示，大家可以在自己的电脑上运行（需要安装 IPython，如下所示）。

本次讲座的听众需要了解一些基础的编程（不一定是 Python），并拥有一点基本的数据挖掘背景。本次讲座不是机器学习专家的“高级演讲”。

这些代码实例创建了一个有效的、可执行的原型系统：一个使用“spam”（垃圾信息）或“ham”（非垃圾信息）对英文手机短信（”短信类型“的英文）进行分类的 app。

Python

整套代码使用 Python 语言。 python 是一种在管线（pipeline）的所有环节（I/O、数据清洗重整和预处理、模型训练和评估）都好用的通用语言。尽管 python 不是唯一选择，但它灵活、易于开发，性能优越，这得益于它成熟的科学计算生态系统。Python 庞大的、开源生态系统同时避免了任何单一框架或库的限制（以及相关的信息丢失）。

IPython notebook，是 Python 的一个工具，它是一个以 HTML 形式呈现的交互环境，可以通过它立刻看到结果。我们也将重温其它广泛用于数据科学领域的实用工具。
想交互运行下面的例子（选读）？
1. 安装免费的 Anaconda Python 发行版，其中已经包含 Python 本身。
2. 安装“自然语言处理”库——TextBlob：安装包在这。
3. 下载本文的源码（网址：http://radimrehurek.com/data_science_python/data_science_python.ipynb 并运行：$ ipython notebook data_science_python.ipynb
4. 观看 IPython notebook 基本用法教程 IPython tutorial video 。
5. 运行下面的第一个代码，如果执行过程没有报错，就可以了。
 
端到端的例子：自动过滤垃圾信息
In [1]:

第一步：加载数据，浏览一下

让我们跳过真正的第一步（完善资料，了解我们要做的是什么，这在实践过程中是非常重要的），直接到 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/SMS+Spam+Collection 下载 demo 里需要用的 zip 文件，解压到 data 子目录下。你能看到一个大概 0.5MB 大小，名为 SMSSpamCollection 的文件：

这份文件包含了 5000 多份 SMS 手机信息（查看 readme 文件以获得更多信息）：
In [2]:
5574
文本集有时候也称为“语料库”，我们来打印 SMS 语料库中的前 10 条信息：
In [3]:
我们看到一个 TSV 文件（用制表符 tab 分隔），它的第一列是标记正常信息（ham）或“垃圾文件”（spam）的标签，第二列是信息本身。
这个语料库将作为带标签的训练集。通过使用这些标记了 ham/spam 例子，我们将训练一个自动分辨 ham/spam 的机器学习模型。然后，我们可以用训练好的模型将任意未标记的信息标记为 ham 或 spam。

learning model

我们可以使用 Python 的 Pandas 库替我们处理 TSV 文件（或 CSV 文件，或 Excel 文件）：
In [4]:
我们也可以使用 pandas 轻松查看统计信息：
In [5]:
 out[5]:
  
message
label  hamcount4827unique4518topSorry, I’ll call laterfreq30spamcount747unique653topPlease call our customer service representativ…freq4
这些信息的长度是多少：
In [6]:
In [7]:
Out[7]:
download
In [8]:
Out[8]:
哪些是超长信息？
In [9]:
spam 信息与 ham 信息在长度上有区别吗？
In [10]:
Out[10]:
 download (1)
太棒了，但是我们怎么能让电脑自己识别文字信息？它可以理解这些胡言乱语吗？

 

第二步：数据预处理

这一节我们将原始信息（字符序列）转换为向量（数字序列）；

这里的映射并非一对一的，我们要用词袋模型（bag-of-words）把每个不重复的词用一个数字来表示。

与第一步的方法一样，让我们写一个将信息分割成单词的函数：
In [11]:
这还是原始文本的一部分:
In [12]:
Out[12]:
这是原始文本处理后的样子：
In [13]:
Out[13]:
自然语言处理（NLP）的问题：
  1. 大写字母是否携带信息？
  2. 单词的不同形式（“goes”和“go”）是否携带信息？
  3. 叹词和限定词是否携带信息？

换句话说，我们想对文本进行更好的标准化。

我们使用 textblob 获取 part-of-speech (POS) 标签：

In [14]:
Out[14]:
并将单词标准化为基本形式 (lemmas)：
In [15]:
Out[15]:

 

这样就好多了。你也许还会想到更多的方法来改进预处理：解码 HTML 实体（我们上面看到的 &amp 和 &lt）；过滤掉停用词 (代词等)；添加更多特征，比如所有字母大写标识等等。

 

第三步：数据转换为向量

现在，我们将每条消息（词干列表）转换成机器学习模型可以理解的向量。

用词袋模型完成这项工作需要三个步骤：

1.  对每个词在每条信息中出现的次数进行计数（词频）；
2. 对计数进行加权，这样经常出现的单词将会获得较低的权重（逆向文件频率）；
3. 将向量由原始文本长度归一化到单位长度（L2 范式）。

每个向量的维度等于 SMS 语料库中包含的独立词的数量。

In [16]:

这里我们使用强大的 python 机器学习训练库 scikit-learn (sklearn)，它包含大量的方法和选项。

我们取一个信息并使用新的 bow_tramsformer 获取向量形式的词袋模型计数:

In [17]:
In [18]:

message 4 中有 9 个独立词，它们中的两个出现了两次，其余的只出现了一次。可用性检测，哪些词出现了两次？

In [19]:

整个 SMS 语料库的词袋计数是一个庞大的稀疏矩阵：

In [20]:

最终，计数后，使用 scikit-learn 的 TFidfTransformer 实现的 TF-IDF 完成词语加权和归一化。

In [21]:

单词 “u” 的 IDF（逆向文件频率）是什么？单词“university”的 IDF 又是什么？

In [22]:

将整个 bag-of-words 语料库转化为 TF-IDF 语料库。

In [23]:
有许多方法可以对数据进行预处理和向量化。这两个步骤也可以称为“特征工程”，它们通常是预测过程中最耗时间和最无趣的部分，但是它们非常重要并且需要经验。诀窍在于反复评估：分析模型误差，改进数据清洗和预处理方法，进行头脑风暴讨论新功能，评估等等。

第四步：训练模型,检测垃圾信息

我们使用向量形式的信息来训练 spam/ham 分类器。这部分很简单，有很多实现训练算法的库文件。

这里我们使用 scikit-learn，首先选择 Naive Bayes 分类器：

In [24]:

我们来试着分类一个随机信息：

In [25]:

太棒了！你也可以用自己的文本试试。

有一个很自然的问题是：我们可以正确分辨多少信息？

In [26]:
In [27]:
In [28]:
Out[28]:
 download (2)
我们可以通过这个混淆矩阵计算精度（precision）和召回率（recall），或者它们的组合（调和平均值）F1：
In [29]:

有相当多的指标都可以用来评估模型性能，至于哪个最合适是由任务决定的。比如，将“spam”错误预测为“ham”的成本远低于将“ham”错误预测为“spam”的成本。

 

第五步：如何进行实验？

在上述“评价”中，我们犯了个大忌。为了简单的演示，我们使用训练数据进行了准确性评估。永远不要评估你的训练数据。这是错误的。

这样的评估方法不能告诉我们模型的实际预测能力，如果我们记住训练期间的每个例子，训练的准确率将非常接近 100%，但是我们不能用它来分类任何新信息。

一个正确的做法是将数据分为训练集和测试集，在模型拟合和调参时只能使用训练数据，不能以任何方式使用测试数据，通过这个方法确保模型没有“作弊”，最终使用测试数据评价模型可以代表模型真正的预测性能。

In [30]:
按照要求，测试数据占整个数据集的 20%（总共 5574 条记录中的 1115 条），其余的是训练数据（5574 条中的 4459 条）。

让我们回顾整个流程，将所有步骤放入 scikit-learn 的 Pipeline 中:

In [31]:
实际当中一个常见的做法是将训练集再次分割成更小的集合，例如，5 个大小相等的子集。然后我们用 4 个子集训练数据，用最后 1 个子集计算精度（称之为“验证集”）。重复5次（每次使用不同的子集进行验证），这样可以得到模型的“稳定性“。如果模型使用不同子集的得分差异非常大，那么很可能哪里出错了（坏数据或者不良的模型方差）。返回，分析错误，重新检查输入数据有效性，重新检查数据清洗。

在这个例子里，一切进展顺利：

In [32]:

得分确实比训练全部数据时差一点点（ 5574 个训练例子中，准确性 0.97），但是它们相当稳定：

In [33]:

我们自然会问，如何改进这个模型？这个得分已经很高了，电动叉车 但是我们通常如何改进模型呢？

Naive Bayes 是一个高偏差-低方差的分类器（简单且稳定，不易过度拟合）。与其相反的例子是低偏差-高方差（容易过度拟合）的 k 最临近（kNN）分类器和决策树。Bagging（随机森林）是一种通过训练许多（高方差）模型和求均值来降低方差的方法。

 

换句话说：

  • 高偏差 = 分类器比较固执。它有自己的想法，数据能够改变的空间有限。另一方面，也没有多少过度拟合的空间（左图）。
  • 低偏差 = 分类器更听话，但也更神经质。大家都知道，让它做什么就做什么可能造成麻烦（右图）。
In [34]:
In [35]:
Out[35]:
 download (3)
 （我们对数据的 64% 进行了有效训练：保留 20% 的数据作为测试集，保留剩余的 20% 做 5 折交叉验证 = > 0.8*0.8*5574 = 3567个训练数据。）

随着性能的提升，训练和交叉验证都表现良好，我们发现由于数据量较少，这个模型难以足够复杂/灵活地捕获所有的细微差别。在这种特殊案例中，不管怎样做精度都很高，这个问题看起来不是很明显。

关于这一点，我们有两个选择：

  1. 使用更多的训练数据，增加模型的复杂性；
  2. 使用更复杂（更低偏差）的模型，从现有数据中获取更多信息。

在过去的几年里，随着收集大规模训练数据越来越容易，机器越来越快。方法 1 变得越来越流行（更简单的算法，更多的数据）。简单的算法（如 Naive Bayes）也有更容易解释的额外优势（相对一些更复杂的黑箱模型，如神经网络）。

了解了如何正确地评估模型，我们现在可以开始研究参数对性能有哪些影响。

第六步：如何调整参数？

到目前为止，我们看到的只是冰山一角，还有许多其它参数需要调整。比如使用什么算法进行训练。

上面我们已经使用了 Navie Bayes，但是 scikit-learn 支持许多分类器：支持向量机、最邻近算法、决策树、Ensamble 方法等…

我们会问：IDF 加权对准确性有什么影响？消耗额外成本进行词形还原（与只用纯文字相比）真的会有效果吗？

让我们来看看：

In [37]:
In [38]:

（首先显示最佳参数组合：在这个案例中是使用 idf=True 和 analyzer=split_into_lemmas 的参数组合）

快速合理性检查

In [39]:

predict_proba 返回每类（ham，spam）的预测概率。在第一个例子中，消息被预测为 ham 的概率 >99%，被预测为 spam 的概率 <1%。如果进行选择模型会认为信息是 ”ham“：

In [40]:

在训练期间没有用到的测试集的整体得分：

In [41]:
这是我们使用词形还原、TF-IDF 和 Navie Bayes 分类器的 ham 检测 pipeline 获得的实际预测性能。

让我们尝试另一个分类器：支持向量机（SVM）。SVM 可以非常迅速的得到结果，它所需要的参数调整也很少（虽然比 Navie Bayes 稍多一点），在处理文本数据方面它是个好的起点。

In [42]:
In [43]:

因此，很明显的，具有 C=1 的线性核函数是最好的参数组合。

再一次合理性检查：

In [44]:
In [45]:

这是我们使用 SVM 时可以从 spam 邮件检测流程中获得的实际预测性能。

第七步：生成预测器

经过基本分析和调优，真正的工作（工程）开始了。

生成预测器的最后一步是再次对整个数据集合进行训练，以充分利用所有可用数据。当然，我们将使用上面交叉验证找到的最好的参数。这与我们开始做的非常相似，但这次深入了解它的行为和稳定性。在不同的训练/测试子集进行评价。

最终的预测器可以序列化到磁盘，以便我们下次想使用它时，可以跳过所有训练直接使用训练好的模型：

In [46]:

加载的结果是一个与原始对象表现相同的对象：

In [47]:

生产执行的另一个重要部分是性能。经过快速、迭代模型调整和参数搜索之后，性能良好的模型可以被翻译成不同的语言并优化。可以牺牲几个点的准确性换取一个更小、更快的模型吗？是否值得优化内存使用情况，或者使用 mmap 跨进程共享内存？

请注意，优化并不总是必要的，要从实际情况出发。

还有一些需要考虑的问题，比如，生产流水线还需要考虑鲁棒性（服务故障转移、冗余、负载平衡）、监测（包括异常自动报警）、HR 可替代性（避免关于工作如何完成的“知识孤岛”、晦涩/锁定的技术、调整结果的黑艺术）。现在，开源世界都可以为所有这些领域提供可行的解决方法，由于 OSI 批准的开源许可证，今天展示的所有工具都可以免费用于商业用途。

其他实用概念

数据稀疏性

在线学习，数据流

用于内存共享的 mmap，系统“冷启动”负载时间

可扩展性、分布式（集群）处理

无监督学习

大多数数据没有结构化。了解这些数据，其中没有自带的标签（不然就成了监督学习！）。

我们如何训练没有标签的内容？这是什么魔法？

分布假设“在类似语境中出现的词倾向于具有相似的含义”。上下文=句子，文档，滑动窗口……

查看 google 关于无监督学习的 word2vec 在线演示。简单的模型、大量数据（Google 新闻，1000 亿词，没有标签）。

下一步做什么？

这个 notebook 的静态版本（非交互版本）的 HTML，地址： http://radimrehurek.com/data_science_python （你可能已经在看了，但以防万一）

交互式 notebook 源文件在 GitHub 上，
http://radimrehurek.com/data_science_python/data_science_python.ipynb（见上面的安装说明）。

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