Apache Ignite机器学习：多类别分类原理与实践-优快云博客

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Apache Ignite机器学习：多类别分类原理与实践

ignite Apache Ignite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ignite15/ignite

多类别分类概述

在机器学习领域，多类别分类（Multiclass Classification）是指将实例划分到三个或更多类别中的任务。与二元分类不同，多类别分类需要更复杂的策略来处理多个类别之间的关系。

Apache Ignite作为内存计算平台，其机器学习组件提供了高效的多类别分类实现，特别适合处理大规模数据集。

One-vs-Rest策略原理

Apache Ignite目前支持最流行的多类别分类方法——One-vs-Rest（一对多）策略。该策略的核心思想是：

为每个类别训练一个独立的二元分类器
将目标类别的样本作为正例，其他所有类别的样本作为负例
最终构建N个分类器（N为类别总数）

在内部实现上，Ignite会使用同一数据集，但为每个分类器动态调整标签。这种方法的优势在于可以复用现有的二元分类算法。

预测机制

MultiClassModel采用软间隔（soft-margin）技术进行预测：

对于输入向量，所有N个分类器都会给出预测结果
模型会选择最适合该向量的类别标签
最终返回置信度最高的类别作为预测结果

实战示例

下面我们通过一个玻璃分类的实例来演示Ignite中多类别分类的实现。该示例使用UCI的Glass数据集，包含3个类别：

1：building_windows_float_processed（建筑窗户浮法处理）
3：vehicle_windows_float_processed（车辆窗户浮法处理）
7：headlamps（前照灯）

特征包括：钠(Na)、镁(Mg)、铝(Al)、钡(Ba)、铁(Fe)的含量。

// 创建OneVsRest训练器，使用线性SVM作为基础分类器
OneVsRestTrainer<SVMLinearClassificationModel> trainer
    = new OneVsRestTrainer<>(new SVMLinearClassificationTrainer()
        .withAmountOfIterations(20)      // 设置迭代次数
        .withAmountOfLocIterations(50)    // 设置本地迭代次数
        .withLambda(0.2)                 // 正则化参数
        .withSeed(1234L)                  // 随机种子
    );

// 训练模型
MultiClassModel<SVMLinearClassificationModel> mdl = trainer.fit(
    ignite,                             // Ignite实例
    dataCache,                          // 数据缓存
    new DummyVectorizer<Integer>().labeled(0)  // 特征提取器
);

// 进行预测
double prediction = mdl.predict(inputVector);