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文档简介
1、蘑菇分类案例学习李昱勇2020年12月14日 数据集概览02 特征工程03 数据预处理04 机器学习算法及实验结果05CONTENT 背景介绍01 小结061背景介绍PART ONE背景介绍案例来源蘑菇分类(Mushroom Classification)来自于加州大学UCI 机器学习数据网站1987年收集发布的一个机器学习数据集,但是最近三年在kaggle上火爆起来,成为一个经典的入门级机器学习实操训练数据集机器学习 2020秋季学期背景介绍问题提出该数据集涵盖了23个大类的有帽的蘑菇,每一种蘑菇都被标注为了 edible or poisonous ,来源于一个指南手册:The Audubo
2、n Society Field Guide to North American Mushrooms (1981)。该手册指出没有一种简单的方法来判断蘑菇是否是可食用的,比如简单的根据颜色。所以提出蘑菇分类的问题问题:机器学习 2020秋季学期2数据集概览PART TWO数据集概览数据条目该数据集总共包含了8124条数据记录,22个属性列,每条记录对应一种蘑菇的描述以及对其是否有毒的分类标签。数据的具体取值情况不存在空值许多属性列有多种可能的取值机器学习 2020秋季学期3特征工程PART THREE特征工程特征选择在该数据集中,对蘑菇的特征的描述涵盖了22个属性列,包括对其颜色、气味等方面的描
3、述,但是并非每一个特征都是“判别毒蘑菇的好特征”因此有必要进行特征的选择名称替换为了便于特征选择,首先进行了名称的替换。机器学习 2020秋季学期特征工程特征工程的方法因为22个属性列并不算特别多,使用PCA(主成分分析法)进行降维得不偿失,并且特征选择的过程会失去可解释性,或者使用定类变量的相关性判别的方法进行选择工作量较大且不直观。因此直接采用可视化分析的方法,进行人工的特征选择机器学习 2020秋季学期特征工程特征工程的方法例如在右图中,gill attachment 和 gill spacing 这两个属性列对于有毒和无毒的蘑菇之间的区分度就不大,因此这两个特征就不是“找出毒蘑菇的好特
4、征”,相应的,gill size 和gill color 在有毒和无毒蘑菇上的区分就比较明显,这两个特征可以保留。机器学习 2020秋季学期特征工程特征工程的方法经过上述的方法,我们剔除了,“cap-shape”,“cap-surface”,“cap-color”,“gill-attachment”等9个特征,使用其余的13个特征作为我们进行分类的依据属性。(可以发现帽子的颜色确实是没有区分度的)机器学习 2020秋季学期4数据预处理PART FOUR数据预处理没有空值,不需要进行空值处理数据的编码将原本的类别数据进行数字编码将特征工程中不满足条件的属性列删除哑变量编码对于一个属性取值可能有多
5、种的情况,直接用数字1-n进行编码可能会产生一些问题,例如用数字1-12表示1-12月,那么就潜在表示了12月和1月差的很远,其实离的很近,因此将不同的取值划分成不同的列,变为67个属性列机器学习 2020秋季学期5机器学习算法以及主要结果PART FIVESVM算法简介找到数据点中距离分割超平面距离最近的点(找最小)尽量使得距离超平面最近的点的距离的绝对值尽量的大(求最大)目标函数机器学习 2020秋季学期/p/28660098求解过程使用拉格朗日乘数法对于线性不可分的问题可以选取非线性的核函数来解决,高斯核函数:算法结果注意到SVM算法使用的要求,将分类标签编码为1和-1按照1:1的比例将
6、数据集随即划分为训练集和测试集不使用哑变量进行编码时,测试集分类的的结果:机器学习 2020秋季学期算法结果使用哑变量进行编码时,测试集分类的的结果达到了百分之百在训练集和测试集的划分上,是完全随机划分的,并且两部分数据集之间没有交集,因此排除了模型过拟合的可能。说明可以通过特征选择机器学习的方式来有效判别一个蘑菇是否是毒蘑菇机器学习 2020秋季学期算法结果采用朴素贝叶斯算法(还是有点危险的):机器学习 2020秋季学期采用决策树算法:6小结PART FIVE小结特征选择一定要根据数据的特点来进行方法的选择有时候不一定需要使用复杂的主成分分析法等方法来降维优秀的可视化能够事半功倍数据的预处理使用的数据编码的方式应该要与选取的机器学习算法保持一致在某属性列有多个取值可能的时候,考虑哑变量编码来消除数据结构上的误差
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