preface：做着最近的任务，对数据处理，做些简单的提特征，用机器学习算法跑下程序得出结果，看看哪些特征的组合较好，这一系列流程必然要用到很多函数，故将自己常用函数记录上。应该说这些函数基本上都会用到，像是数据预处理，处理完了后特征提取、降维、训练预测、通过混淆矩阵看分类效果，得出报告。
1.输入
从数据集开始，提取特征转化为有标签的数据集，转为向量。拆分成训练集和测试集，这里不多讲，在上一篇博客中谈到用StratifiedKFold()函数即可。在训练集中有data和target开始。
2.处理
def my_preprocessing(train_data):
from sklearn import preprocessing
X_normalized = preprocessing.normalize(train_data ,norm = "l2",axis=0)#使用l2范式，对特征列进行正则
return X_normalized
def my_feature_selection(data, target):
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
data_new = SelectKBest(chi2, k= 50).fit_transform(data,target)
return data_new
def my_PCA(data):#data without target, just train data, withou train target.
from sklearn import decomposition
pca_sklearn = decomposition.PCA()
pca_sklearn.fit(data)
main_var = pca_sklearn.explained_variance_
print sum(main_var)*0.9
import matplotlib.pyplot as plt
n = 15
plt.plot(main_var[:n])
plt.show()
def clf_train(data,target):
from sklearn import svm
#from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = svm.SVC(C=100,kernel="rbf",gamma=0.001)
clf.fit(data,target)
#clf_LR = LogisticRegression()
#clf_LR.fit(x_train, y_train)
#y_pred_LR = clf_LR.predict(x_test)
return clf
def my_confusion_matrix(y_true, y_pred):
from sklearn.metrics import confusion_matrix
labels = list(set(y_true))
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels = labels)
print "confusion_matrix(left labels: y_true, up labels: y_pred):"
print "labels\t",
for i in range(len(labels)):
print labels[i],"\t",
print
for i in range(len(conf_mat)):
print i,"\t",
for j in range(len(conf_mat[i])):
print conf_mat[i][j],'\t',
print
print
def my_classification_report(y_true, y_pred):
from sklearn.metrics import classification_report
print "classification_report(left: labels):"
print classification_report(y_true, y_pred)
my_preprocess()函数：
主要使用sklearn的preprocessing函数中的normalize()函数，默认参数为l2范式，对特征列进行正则处理。即每一个样例，处理标签，每行的平方和为1.
my_feature_selection()函数：
使用sklearn的feature_selection函数中SelectKBest()函数和chi2()函数，若是用词袋提取了很多维的稀疏特征，有必要使用卡方选取前k个有效的特征。
my_PCA()函数：
主要用来观察前多少个特征是主要特征，并且画图。看看前多少个特征占据主要部分。
clf_train()函数：
可用多种机器学习算法，如SVM, LR, RF, GBDT等等很多，其中像SVM需要调参数的，有专门调试参数的函数如StratifiedKFold()（见前几篇博客）。以达到最优。
my_confusion_matrix()函数：
主要是针对预测出来的结果，和原来的结果对比，算出混淆矩阵，不必自己计算。其对每个类别的混淆矩阵都计算出来了，并且labels参数默认是排序了的。
my_classification_report()函数：
主要通过sklearn.metrics函数中的classification_report()函数，针对每个类别给出详细的准确率、召回率和F-值这三个参数和宏平均值，用来评价算法好坏。另外ROC曲线的话，需要是对二分类才可以。多类别似乎不行。
主要参考sklearn官网
补充拓展：[sklearn] 混淆矩阵——多分类预测结果统计
调用的函数：confusion_matrix(typeTrue, typePred)
typeTrue：实际类别，list类型
typePred：预测类别，list类型
结果如下面的截图：
第i行：实际为第i类，预测到各个类的样本数
第j列：预测为第j类，实际为各个类的样本数
true↓ predict→
以上这篇python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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