【ML-SVM案例学习】SVM多目标属性分类问题

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前言

【ML-SVM案例学习】会有十种SVM案例，供大家用来学习。本章实现SVM多目标属性分类问题。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、源码分析

1.引入库

代码如下（示例）：

import time
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.datasets import make_multilabel_classification
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cross_decomposition import CCA

2.产生随机的x的值

代码如下（示例）：

## 设置属性防止中文乱码
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
def plot_hyperplane(clf, min_x, max_x, linestyle, label):
    ## 这里的clf可以就看做是一个svm分类器
    ## 获取一个线性核的情况下的参数系数值
    w = clf.coef_[0]
    a = -w[0] / w[1]
    ## 产生随机的x的值
    xx = np.linspace(min_x - 5, max_x + 5)
    ## 计算y值
    yy = a * xx - (clf.intercept_[0]) / w[1]
    plt.plot(xx, yy, linestyle, label=label)
   

3.进行模型训练及图表展示

## 进行模型训练及图表展示
def plot_subfigure(X, Y, subplot, title, transform):
    ## 进行特征降维; 为了只有两个维度
    if transform == "pca":
        X = PCA(n_components=2).fit_transform(X)
    elif transform == "cca":
        X = CCA(n_components=2).fit(X, Y).transform(X)
    else:
        raise ValueError

    min_x = np.min(X[:, 0])
    max_x = np.max(X[:, 0])

    min_y = np.min(X[:, 1])
    max_y = np.max(X[:, 1])

    ## 多分类使用OneVsRestClassifier进行多个目标的分类问题的专门算法API
    classif = OneVsRestClassifier(SVC(kernel='linear'))
    classif.fit(X, Y)
    
    print (title,"准确率:", classif.score(X, Y))

    ## 画图
    plt.subplot(2, 2, subplot)
    plt.title(title)

    zero_class = np.where(Y[:, 0])
    one_class = np.where(Y[:, 1])
    ## 画出所有样本点，大小40，颜色灰色
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=40, c='gray')
    ## 画出类别1的数据
    plt.scatter(X[zero_class, 0], X[zero_class, 1], s=160, edgecolors='b',
               facecolors='none', linewidths=2, label=u'类别1')
    ## 画出类别2的数据
    plt.scatter(X[one_class, 0], X[one_class, 1], s=80, edgecolors='orange',
               facecolors='none', linewidths=2, label=u'类别2')

    ## 画出分割线（并获取对应类别的决策/预测估计函数）
    plot_hyperplane(classif.estimators_[0], min_x, max_x, 'k--', u'类别1边界')
    plot_hyperplane(classif.estimators_[1], min_x, max_x, 'r-.', u'类别2边界')
    
    ## 设置没有坐标轴内容
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())

    ## 设置取值范围
    plt.xlim(min_x - .5 * max_x, max_x + .5 * max_x)
    plt.ylim(min_y - .5 * max_y, max_y + .5 * max_y)
    if subplot == 4:
        ## 最后一个图表进行label展示
        plt.xlabel(u'第一主成分析')
        plt.ylabel(u'第二主成分析')
        plt.legend(loc="lower right")

4.产生一个多分类问题的原始数据，

plt.figure(figsize=(12, 7), facecolor='w')

## 产生一个多分类问题的原始数据，样本数量100，特征属性30，预测类别两个，每个类别的label数为2，允许存在不属于任何类别的示例
X, Y = make_multilabel_classification(n_samples=100, n_features=30,
                                      n_classes=2, n_labels=2,
                                      allow_unlabeled=True, # 运行生成第三个类别的数据
                                      return_indicator=True,
                                      random_state=28)

5.进行模型训练及数据展示

## 进行模型训练及数据展示
plot_subfigure(X, Y, 1, u"包含不确定类别样本数据 + CCA", "cca")
plot_subfigure(X, Y, 2, u"包含不确定类别样本数据 + PCA", "pca")

## 产生一个多分类问题的原始数据，样本数量100，特征属性30，预测类别两个，每个类别的label数为2，不允许存在不属于任何类别的示例
X, Y = make_multilabel_classification(n_samples=100,  n_features=30,
                                      n_classes=2, n_labels=2,
                                      allow_unlabeled=False,
                                      return_indicator=True,
                                      random_state=28)

6.进行模型训练及数据展示

plot_subfigure(X, Y, 3, u"不包含不确定类别样本数据 + CCA", "cca")
plot_subfigure(X, Y, 4, u"不包含不确定类别样本数据 + PCA", "pca")

## 图表展示
plt.subplots_adjust(.04, .02, .97, .94, .09, .2)
plt.show()

包含不确定类别样本数据 + CCA 准确率: 0.9
包含不确定类别样本数据 + PCA 准确率: 0.74
不包含不确定类别样本数据 + CCA 准确率: 0.98
不包含不确定类别样本数据 + PCA 准确率: 0.94

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总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了SVM多目标属性分类问题，仅供参考学习。