一、概述

機器學習算法在近幾年大數據點燃的熱火熏陶下已經變得被人所“熟知”，就算不懂得其中各算法理論，叫你喊上一兩個著名算法的名字，你也能昂首挺胸脫口而出。當然了，算法之林雖大，但能者還是有限，能適應某些環境並取得較好效果的算法會脫穎而出，而表現平平者則被歷史所淡忘。隨著機器學習社區的發展和實踐驗證，這群脫穎而出者也逐漸被人所認可和青睞，同時獲得了更多社區力量的支持、改進和推廣。

以最廣泛的分類算法為例，大致可以分為線性和非線性兩大派別。線性算法有著名的邏輯回歸、樸素貝葉斯、最大熵等，非線性算法有隨機森林、決策樹、神經網絡、核機器等等。線性算法舉的大旗是訓練和預測的效率比較高，但最終效果對特征的依賴程度較高，需要數據在特征層面上是線性可分的。因此，使用線性算法需要在特征工程上下不少功夫，盡量對特征進行選擇、變換或者組合等使得特征具有區分性。而非線性算法則牛逼點，可以建模復雜的分類面，從而能更好的擬合數據。

那在我們選擇了特征的基礎上，哪個機器學習算法能取得更好的效果呢？誰也不知道。實踐是檢驗哪個好的不二標準。那難道要苦逼到寫五六個機器學習的代碼嗎？No，機器學習社區的力量是強大的，碼農界的共識是不重復造輪子！因此，對某些較為成熟的算法，總有某些優秀的庫可以直接使用，省去了大夥調研的大部分時間。

基於目前使用python較多，而python界中遠近聞名的機器學習庫要數scikit-learn莫屬了。這個庫優點很多。簡單易用，接口抽象得非常好，而且文檔支持實在感人。本文中，我們可以封裝其中的很多機器學習算法，然後進行一次性測試，從而便於分析取優。當然了，針對具體算法，超參調優也非常重要。

二、Scikit-learn的python實踐

2.1、Python的準備工作

Python一個備受歡迎的點是社區支持很多，有非常多優秀的庫或者模塊。但是某些庫之間有時候也存在依賴，所以要安裝這些庫也是挺繁瑣的過程。但總有人忍受不了這種繁瑣，都會開發出不少自動化的工具來節省各位客官的時間。其中，個人總結，安裝一個python的庫有以下三種方法：

1）Anaconda

這是一個非常齊全的python發行版本，最新的版本提供了多達195個流行的python包，包含了我們常用的numpy、scipy等等科學計算的包。有了它，媽媽再也不用擔心我焦頭爛額地安裝一個又一個依賴包了。Anaconda在手，輕松我有！下載地址如下：http://www.continuum.io/downloads

2）Pip

　　可參考:http://www.cnblogs.com/kylinsblog/p/7754697.html

使用過Ubuntu的人，對apt-get的愛只有自己懂。其實對Python的庫的下載和安裝可以借助pip工具的。需要安裝什麽庫，直接下載和安裝一條龍服務。在pip官網https://pypi.python.org/pypi/pip下載安裝即可。未來的需求就在#pip install xx 中。

SaintKings-Mac-mini:nlp saintking$ pip install sklearn

3）源碼包

如果上述兩種方法都沒有找到你的庫，那你直接把庫的源碼下載回來，解壓，然後在目錄中會有個setup.py文件。執行#python setup.py install 即可把這個庫安裝到python的默認庫目錄中。

2.2、Scikit-learn的測試

scikit-learn已經包含在Anaconda中。也可以在官方下載源碼包進行安裝。本文代碼裏封裝了如下機器學習算法，我們修改數據加載函數，即可一鍵測試：

classifiers = {‘NB‘:naive_bayes_classifier,   
                  ‘KNN‘:knn_classifier,  
                   ‘LR‘:logistic_regression_classifier,  
                   ‘RF‘:random_forest_classifier,  
                   ‘DT‘:decision_tree_classifier,  
                  ‘SVM‘:svm_classifier,  
                ‘SVMCV‘:svm_cross_validation,  
                 ‘GBDT‘:gradient_boosting_classifier  
    }  

train_test.py

#!usr/bin/env python  
#-*- coding: utf-8 -*-  
  
import sys  
import os  
import time  
from sklearn import metrics  
import numpy as np  
import cPickle as pickle  
  
reload(sys)  
sys.setdefaultencoding(‘utf8‘)  
  
# Multinomial Naive Bayes Classifier  
def naive_bayes_classifier(train_x, train_y):  
    from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB  
    model = MultinomialNB(alpha=0.01)  
    model.fit(train_x, train_y)  
    return model  
  
  
# KNN Classifier  
def knn_classifier(train_x, train_y):  
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  
    model = KNeighborsClassifier()  
    model.fit(train_x, train_y)  
    return model  
  
  
# Logistic Regression Classifier  
def logistic_regression_classifier(train_x, train_y):  
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression  
    model = LogisticRegression(penalty=‘l2‘)  
    model.fit(train_x, train_y)  
    return model  
  
  
# Random Forest Classifier  
def random_forest_classifier(train_x, train_y):  
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=8)  
    model.fit(train_x, train_y)  
    return model  
  
  
# Decision Tree Classifier  
def decision_tree_classifier(train_x, train_y):  
    from sklearn import tree  
    model = tree.DecisionTreeClassifier()  
    model.fit(train_x, train_y)  
    return model  
  
  
# GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) Classifier  
def gradient_boosting_classifier(train_x, train_y):  
    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier  
    model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=200)  
    model.fit(train_x, train_y)  
    return model  
  
  
# SVM Classifier  
def svm_classifier(train_x, train_y):  
    from sklearn.svm import SVC  
    model = SVC(kernel=‘rbf‘, probability=True)  
    model.fit(train_x, train_y)  
    return model  
  
# SVM Classifier using cross validation  
def svm_cross_validation(train_x, train_y):  
    from sklearn.grid_search import GridSearchCV  
    from sklearn.svm import SVC  
    model = SVC(kernel=‘rbf‘, probability=True)  
    param_grid = {‘C‘: [1e-3, 1e-2, 1e-1, 1, 10, 100, 1000], ‘gamma‘: [0.001, 0.0001]}  
    grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, n_jobs = 1, verbose=1)  
    grid_search.fit(train_x, train_y)  
    best_parameters = grid_search.best_estimator_.get_params()  
    for para, val in best_parameters.items():  
        print para, val  
    model = SVC(kernel=‘rbf‘, C=best_parameters[‘C‘], gamma=best_parameters[‘gamma‘], probability=True)  
    model.fit(train_x, train_y)  
    return model  
  
def read_data(data_file):  
    import gzip  
    f = gzip.open(data_file, "rb")  
    train, val, test = pickle.load(f)  
    f.close()  
    train_x = train[0]  
    train_y = train[1]  
    test_x = test[0]  
    test_y = test[1]  
    return train_x, train_y, test_x, test_y  
      
if __name__ == ‘__main__‘:  
    data_file = "mnist.pkl.gz"  
    thresh = 0.5  
    model_save_file = None  
    model_save = {}  
      
    test_classifiers = [‘NB‘, ‘KNN‘, ‘LR‘, ‘RF‘, ‘DT‘, ‘SVM‘, ‘GBDT‘]  
    classifiers = {‘NB‘:naive_bayes_classifier,   
                  ‘KNN‘:knn_classifier,  
                   ‘LR‘:logistic_regression_classifier,  
                   ‘RF‘:random_forest_classifier,  
                   ‘DT‘:decision_tree_classifier,  
                  ‘SVM‘:svm_classifier,  
                ‘SVMCV‘:svm_cross_validation,  
                 ‘GBDT‘:gradient_boosting_classifier  
    }  
      
    print ‘reading training and testing data...‘  
    train_x, train_y, test_x, test_y = read_data(data_file)  
    num_train, num_feat = train_x.shape  
    num_test, num_feat = test_x.shape  
    is_binary_class = (len(np.unique(train_y)) == 2)  
    print ‘******************** Data Info *********************‘  
    print ‘#training data: %d, #testing_data: %d, dimension: %d‘ % (num_train, num_test, num_feat)  
      
    for classifier in test_classifiers:  
        print ‘******************* %s ********************‘ % classifier  
        start_time = time.time()  
        model = classifiers[classifier](train_x, train_y)  
        print ‘training took %fs!‘ % (time.time() - start_time)  
        predict = model.predict(test_x)  
        if model_save_file != None:  
            model_save[classifier] = model  
        if is_binary_class:  
            precision = metrics.precision_score(test_y, predict)  
            recall = metrics.recall_score(test_y, predict)  
            print ‘precision: %.2f%%, recall: %.2f%%‘ % (100 * precision, 100 * recall)  
        accuracy = metrics.accuracy_score(test_y, predict)  
        print ‘accuracy: %.2f%%‘ % (100 * accuracy)   
  
    if model_save_file != None:  
        pickle.dump(model_save, open(model_save_file, ‘wb‘))  

四、測試結果

本次使用mnist手寫體庫進行實驗：http://deeplearning.net/data/mnist/mnist.pkl.gz。共5萬訓練樣本和1萬測試樣本。

　　 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

　　鏈接: https://pan.baidu.com/s/1dEKHD8d 密碼: 83b9

代碼運行結果如下：

reading training and testing data...  
******************** Data Info *********************  
#training data: 50000, #testing_data: 10000, dimension: 784  
******************* NB ********************  
training took 0.287000s!  
accuracy: 83.69%  
******************* KNN ********************  
training took 31.991000s!  
accuracy: 96.64%  
******************* LR ********************  
training took 101.282000s!  
accuracy: 91.99%  
******************* RF ********************  
training took 5.442000s!  
accuracy: 93.78%  
******************* DT ********************  
training took 28.326000s!  
accuracy: 87.23%  
******************* SVM ********************  
training took 3152.369000s!  
accuracy: 94.35%  
******************* GBDT ********************  
training took 7623.761000s!  
accuracy: 96.18%  

在這個數據集中，由於數據分布的團簇性較好（如果對這個數據庫了解的話，看它的t-SNE映射圖就可以看出來。由於任務簡單，其在deep learning界已被認為是toy dataset），因此KNN的效果不賴。GBDT是個非常不錯的算法，在kaggle等大數據比賽中，狀元探花榜眼之列經常能見其身影。三個臭皮匠賽過諸葛亮，還是被驗證有道理的，特別是三個臭皮匠還能力互補的時候！

還有一個在實際中非常有效的方法，就是融合這些分類器，再進行決策。例如簡單的投票，效果都非常不錯。建議在實踐中，大家都可以嘗試下。

Python機器學習庫scikit-learn實踐