机器学习分类算法体系详解

1. sklearn转换器和预估器

3.1.1 转换器 - 特征工程的父类

实例化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()

fit_transform()
- fit()：计算每列的均值和标准差
- transform()：执行标准化 (x - mean) / std
```
x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train)
x_test_scaled = scaler.transform(x_test)
```

3.1.2 估计器(sklearn机器学习算法的实现)

实例化

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

模型训练

knn.fit(x_train, y_train)  # 生成模型

模型评估

直接比对预测值与真实值

y_pred = knn.predict(x_test)
accuracy = (y_pred == y_test).mean()

计算准确率
```
score = knn.score(X_test, y_test)
```

2. K-近邻算法

3.2.1 核心原理

K值选择：
- k=1：易受异常点影响
- k=样本数：退化为多数表决
距离公式：
- 欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离

3.2.2 案例：鸢尾花分类

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler


def knn_iris():
    """
    鸢尾花数据集
    :return:
    """
    # 1. 加载数据集
    iris = load_iris()

    # 2. 数据集划分
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

    # 3. 特征工程 标准化
    transfer = StandardScaler()
    x_train = transfer.fit_transform(x_train)  # fit_transform训练集
    x_test = transfer.transform(x_test)  # transform测试集

    # 4. KNN 算法预估
    estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
    estimator.fit(x_train, y_train)

    # 5. 模型评估
    # 方法一: 直接比对真实值和预测值
    y_predict = estimator.predict(x_test)
    print("y_predict:\n", y_predict)
    print("直接比对真实值和预测值:\n", y_test == y_predict)

    # 方法二: 计算准确率
    score = estimator.score(x_test, y_test)
    print("准确率: \n", score)
    return None


if __name__ == '__main__':
    knn_iris()

3.2.3 总结

优点：简单易实现，无需训练
缺点：计算量大，需手动调参
适用场景：小数据集（几千~几万样本）

3.2.4 案例：预测facebook签到位置

facebook_sample.py

3. 模型选择与调优

3.3.1 交叉验证

K折交叉验证：将数据分为K份，轮流作为验证集

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=5)

3.3.2 网格搜索调参

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'n_neighbors': [1,3,5,7,9]}
grid = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)
grid.fit(X, y)
print(grid.best_params_)  # 输出最优参数

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import GridSearchCV


# noinspection DuplicatedCode
def knn_iris_grid_search_cv():
    """
    鸢尾花数据集 KNN算法 网格搜索
    :return:
    """
    # 1. 加载数据集
    iris = load_iris()

    # 2. 数据集划分
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22)

    # 3. 特征工程 标准化
    transfer = StandardScaler()
    x_train = transfer.fit_transform(x_train)  # fit_transform训练集
    x_test = transfer.transform(x_test)  # transform测试集

    # 4. KNN 算法预估
    estimator = KNeighborsClassifier()

    # 加入网格搜索与交叉验证
    # 参数准备
    param_grid = {"n_neighbors": [1, 3, 5, 7, 9, 11]}
    estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_grid, cv=10)
    estimator.fit(x_train, y_train)

    # 5. 模型评估
    # 方法一: 直接比对真实值和预测值
    y_predict = estimator.predict(x_test)
    print("y_predict:\n", y_predict)
    print("直接比对真实值和预测值:\n", y_test == y_predict)

    # 方法二: 计算准确率
    score = estimator.score(x_test, y_test)
    print("准确率: \n", score)

    # 6. 获取最佳参数
    print("最佳参数: \n", estimator.best_params_)
    print("最佳结果: \n", estimator.best_score_)
    print("最佳估计器: \n", estimator.best_estimator_)
    print("交叉验证结果: \n", estimator.cv_results_)
    return None


if __name__ == '__main__':
    knn_iris_grid_search_cv()

4. 朴素贝叶斯算法详解

3.4.1、核心原理与公式

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。其核心公式为：

$$ P(Y|X) = \frac{P(X|Y) \cdot P(Y)}{P(X)}
$$

贝叶斯定理：计算后验概率 $P(Y|X)$（给定特征 $X$ 时类别 $Y$ 的概率）。
朴素假设：特征 $X = (x_1, x_2, ..., x_n)$ 在给定类别 $Y$ 下条件独立，即：

P(X|Y) = \prod_{i=1}^n P(x_i|Y)

这一假设简化了计算，但牺牲了部分准确性。

3.4.2、分类决策规则

通过比较后验概率选择最大概率的类别：

$$ \hat{y} = \arg\maxY P(Y) \prod{i=1}^n P(x_i|Y)
$$

由于分母 (P(X)) 对所有类别相同，实际计算中可忽略。

3.4.3、示例与计算步骤

案例：天气预测是否打球
数据集：

天气	温度	湿度	风速	是否打球
晴朗	炎热	高	弱	否
晴朗	炎热	高	强	否
多云	炎热	高	弱	是
...	...	...	...	...

预测新样本：天气=晴朗，温度=凉爽，湿度=正常，风速=强

计算先验概率：
- $P(是) = 6/10 = 0.6$
- $P(否) = 4/10 = 0.4$
计算条件概率（拉普拉斯平滑）：
- $P(晴朗|是) = (2+1)/(6+3) = 0.333$
- $P(凉爽|是) = (3+1)/(6+3) = 0.444$
后验概率比较：
- $P(是|特征) \propto 0.6 \times 0.333 \times 0.444 \times ... \approx 0.022$
- $P(否|特征) \propto 0.4 \times 0.75 \times 0.25 \times ... \approx 0.0094$
- 结论：预测为“是”。

3.4.4、优缺点分析

优点：

计算高效，适合高维数据（如文本）。
对小规模数据表现良好，对缺失值不敏感。

缺点：

特征独立性假设通常不成立，可能影响准确性。
对输入数据分布偏差敏感（需平滑处理）。

3.4.5、代码实现（Python）

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
model = GaussianNB()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测与评估
print("准确率:", model.score(X_test, y_test))

3.4.6、应用场景

文本分类：垃圾邮件过滤、情感分析。
医学诊断：基于症状预测疾病。
推荐系统：用户行为建模。

3.4.7、扩展：拉普拉斯平滑

为避免零概率问题，对条件概率进行平滑：

$$ P(x_i|Y) = \frac{\text{count}(x_i,Y) + α}{\text{count}(Y) + α \cdot N} $$

其中 $α=1$为平滑参数，$N$ 为特征可能取值数。
通过上述分析可见，朴素贝叶斯虽假设简单，但在实际应用中常因高效性和鲁棒性表现出色。理解其数学基础与适用场景是合理使用的关键。

3.4.8 总结

优点：计算高效，适合文本分类
缺点：依赖特征独立性假设

5. 决策树算法详解

3.5.1、核心原理与结构

决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，通过递归划分特征空间实现分类或回归任务。其核心结构包括：

根节点：起始节点，包含全部数据。
内部节点：特征测试节点（如“年龄≥30？”）。
叶节点：最终决策结果（如“批准贷款”）。

工作原理：
从根节点开始，根据特征取值选择分支，递归划分数据集，直到满足停止条件（如纯度达标或达到最大深度）。

3.5.2、关键算法与公式

ID3算法（信息增益）
- 熵（Entropy）：衡量数据不确定性，其中 $p_i$ 为类别 $i$ 的概率。
- 信息增益：选择使熵减少最多的特征
  示例：贷款数据集中，“信贷情况”的信息增益最高，优先作为根节点。
C4.5算法（信息增益率）
解决 $ID3$ 偏向多值特征的问题：，其中 $H_A(D)$为特征 $A$ 的熵，避免选择取值过多的特征。
CART算法（基尼指数）
- 基尼指数：衡量数据不纯度,值越小，数据越纯净。$CART$ 支持分类（基尼指数）和回归（均方误差）任务。(sklearn 默认选择)

3.5.3、构建步骤与示例

案例：贷款审批预测
数据集包含特征：年龄、收入、信用评分、是否有房。
步骤：

计算根节点熵：
总样本15个，批准9个，拒绝6个。
选择最优特征：
- 计算各特征信息增益（如“信贷情况”增益0.179最高）。
- 若特征为连续值（如收入），需找到最佳分割点（如收入≥50k）。
递归构建子树：
- 根节点为“信贷情况”，分支为“一般”“好”“非常好”。
- 子节点继续选择最优特征（如“有房”），直至叶节点纯度达标。

生成树结构：

根节点：信贷情况 ≥ 一般？  
├─ 是 → 叶节点：批准（准确率90%）  
└─ 否 → 内部节点：有房？  
   ├─ 是 → 叶节点：批准  
   └─ 否 → 叶节点：拒绝

3.5.4、优缺点分析

优点：

可解释性强：规则直观，如“收入≥50k且信用好→批准”。
处理混合数据：支持数值和类别特征，无需标准化。
特征重要性明确：自动筛选关键特征（如“有房”比“年龄”更重要）。

缺点：

易过拟合：树过深时对噪声敏感，需剪枝（预剪枝/后剪枝）。
不稳定：数据微小变化可能导致结构剧变。
偏向多值特征：ID3算法易受高基数特征影响。

3.5.5、剪枝策略

预剪枝：
- 提前停止分裂（如最大深度=3、最小样本分裂数=5）。
- 优点：计算快，避免欠拟合风险。
- 缺点：可能过早停止，损失精度。
后剪枝：
- 先生成完整树，再自底向上剪除冗余分支。
- 使用损失函数 $C_α(T) = C(T) + α|T|$，平衡误差与复杂度。
- 优点：泛化能力更强，适合小数据集。

3.5.6、鸢尾花代码示例（Python）

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier


def decision_tree_iris():
    """
    鸢尾花数据集 决策树算法
    :return:
    """
    # 1) 加载数据集
    iris = load_iris()

    # 2) 数据集划分
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22)

    # 3) 特征工程

    # 4) 决策树算法预估
    estimator = DecisionTreeClassifier(criterion="gini", max_depth=None, random_state=None)
    estimator.fit(x_train, y_train)

    # 5) 模型评估
    # 方法一: 直接比对真实值和预测值
    y_predict = estimator.predict(x_test)
    print("直接比对真实值和预测值:\n", y_test == y_predict)

    # 方法二: 计算准确率
    score = estimator.score(x_test, y_test)
    print("准确率: \n", score)
    return None


if __name__ == '__main__':
    decision_tree_iris()

3.5.7、应用场景

分类任务：
- 医疗诊断（根据症状预测疾病）。
- 金融风控（评估贷款违约风险）。
回归任务：
- 房价预测（基于面积、地段等特征）。
- 销售额估算（根据广告投入、季节因素）。

通过特征选择、树结构优化和剪枝策略，决策树在可解释性与性能间取得平衡，是理解复杂数据关系的有力工具。

3.5.8、泰坦尼克号--特殊示例

titanic_sample.py

6. 随机森林算法详解

3.6.1、核心原理与公式

随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习和决策树的算法，通过组合多棵树的预测结果提升模型性能。其核心包含三个关键点：

Bagging（自助采样）
从原始数据集中有放回地随机抽取样本（约63.2%的数据用于训练单棵树），生成多个子数据集。
公式：

$$ \text{Bootstrap采样} = \text{随机选择} \ N \ \text{个样本（允许重复）} $$
随机特征选择
每个节点分裂时，仅从全部特征中随机选择 $m$ 个候选特征（通常 $m = \sqrt{\text{总特征数}}$），避免树间高度相似。
集成策略
- 分类任务：多数投票（Majority Voting）
- 回归任务：预测均值（Mean Averaging）

3.6.2、算法步骤与示例

案例：鸢尾花分类

数据集包含4个特征（花萼长/宽、花瓣长/宽）和3个类别（Setosa、Versicolour、Virginica）。

步骤：

生成多棵决策树
- 每棵树使用不同的Bootstrap样本训练。
- 节点分裂时随机选择2个特征（总特征数=4）。
预测新样本
- 输入样本
- 每棵树独立预测类别，最终通过投票确定结果。

Python代码实现：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split


# noinspection DuplicatedCode
def random_forest_iris():
    """
    鸢尾花数据集 随机森林算法
    :return:
    """
    # 1) 加载数据集
    iris = load_iris()

    # 2) 数据集划分
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22)

    # 3) 特征工程

    # 4) 随机森林算法预估
    estimator = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=22, max_features="sqrt")  # n_estimators: 树的数量
    # 加入网格搜索与交叉验证
    param_grid = {"n_estimators": [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]}
    estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_grid, cv=10)
    estimator.fit(x_train, y_train)

    # 5) 模型评估
    # 方法一: 直接比对真实值和预测值
    y_predict = estimator.predict(x_test)
    print("y_predict:\n", y_predict)
    print("直接比对真实值和预测值:\n", y_test == y_predict)

    # 方法二: 计算准确率
    score = estimator.score(x_test, y_test)
    print("准确率: \n", score)

    # 6. 获取最佳参数
    print("最佳参数: \n", estimator.best_params_)
    print("最佳结果: \n", estimator.best_score_)
    print("最佳估计器: \n", estimator.best_estimator_)
    print("交叉验证结果: \n", estimator.cv_results_)


if __name__ == '__main__':
    random_forest_iris()

3.6.3、关键特性与优势

特性	说明
抗过拟合	通过随机采样和特征选择降低方差，避免单棵树过拟合。
并行化训练	各树独立训练，支持多线程加速（`n_jobs`参数）。
特征重要性评估	基于特征在分裂时的贡献度（如基尼指数下降）自动排序。
处理缺失值	通过替代分裂机制（Surrogate Splits）自动处理缺失数据。

3.6.4、超参数调优

参数	作用	推荐范围
`n_estimators`	树的数量，影响模型稳定性	100-500
`max_depth`	单树最大深度，防止过拟合	5-30
`max_features`	节点分裂时考虑的特征数	`sqrt`（分类）、`log2`
`min_samples_split`	内部节点分裂所需最小样本数	2-20
`bootstrap`	是否使用自助采样	`True`（默认）

网格搜索示例：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 200],
    'max_depth': [5, 10, None],
    'max_features': ['sqrt', 'log2']
}
grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print("最佳参数:", grid_search.best_params_)

3.6.5、优缺点分析

优点：

高准确性：集成多棵树减少噪声影响，优于单棵决策树。
鲁棒性：对缺失值、异常值不敏感，适合复杂数据。
特征洞察：直接输出特征重要性，辅助特征工程。

缺点：

计算成本高：树数量多时训练耗时，内存占用大。
可解释性弱：集成结果难以追溯单棵树决策路径。
偏差问题：对简单数据可能过拟合（需调整max_depth）。

3.6.6、应用场景

分类任务：
- 金融风控：信用评分、欺诈检测（如信用卡交易异常识别）。
- 医疗诊断：基于症状预测疾病（如癌症类型分类）。
回归任务：
- 房价预测：结合房屋面积、地段等特征。
- 销量估算：根据广告投入、季节因素预测销量。
特征工程：
- 自动筛选关键特征（如电商用户行为分析）。

3.6.7、扩展：随机森林的变种

Extra Trees（极端随机树）
- 节点分裂时随机选择特征和切分点，进一步降低方差。
Isolation Forest（孤立森林）
- 专用于异常检测，通过随机分割快速隔离异常点。
Quantile Regression Forests
- 支持分位数预测，适用于不确定性量化。

3.6.8、与梯度提升树（GBDT）对比

特性	随机森林	梯度提升树（如XGBoost）
训练方式	并行独立训练多棵树	串行训练，每棵树修正前序错误
偏差-方差权衡	主要降低方差	同时降低偏差和方差
参数敏感性	相对低（默认参数效果较好）	高（需精细调参如学习率、树深度）
适用场景	快速原型开发、高维数据	高精度需求、中小规模数据

总结

随机森林通过Bagging和随机特征选择实现高效集成，在多数场景下表现出色。其优势在于抗过拟合和特征可解释性，但需注意计算成本和模型复杂度。对于需要更高精度的任务，可结合梯度提升树进一步优化。

3.6.9、泰坦尼克号--特殊示例

titanic_sample_random_forest.py

附：算法对比

算法	优点	缺点	适用场景
KNN	无需训练，简单直观	计算量大，需调参	小数据集
朴素贝叶斯	高效，适合文本	特征独立性假设	文本分类
决策树	可解释性强	易过拟合	结构化数据分类
随机森林	高准确率，抗过拟合	计算成本高	大数据集，高维特征

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