• 用于Python降维的线性判别分析

    减少预测模型的输入变量数称为降维。

    较少的输入变量可以产生更简单的预测模型，该模型在对新数据进行预测时可能具有更好的性能。

    线性判别分析（简称LDA）是一种用于多类分类的预测建模算法。它还可以用作降维技术，提供训练数据集的投影，以最好地按分配的类将示例分开。

    使用线性判别分析进行降维的能力通常会让大多数从业者感到惊讶。

    在本教程中，您将了解如何在开发预测模型时使用 LDA 进行降维。

    完成本教程后，您将了解：

    • 降维涉及减少建模数据中输入变量或列的数量。
    • LDA 是一种多类分类技术，可用于自动执行降维。
    • 如何评估使用 LDA 投影作为输入并使用新的原始数据进行预测的预测模型。

    教程概述

    本教程分为四个部分;它们是：

    1. 降维
    2. 线性判别分析
    3. LDA Scikit-Learn API
    4. LDA维数的工作示例

    降维

    降维是指减少数据集的输入变量数量。

    如果数据是使用行和列表示的，例如在电子表格中，则输入变量是作为输入提供给模型以预测目标变量的列。输入变量也称为要素。

    我们可以将表示 n 维特征空间上维度的数据列和数据行视为该空间中的点。这是对数据集的有用几何解释。

    在具有 k 个数值属性的数据集中，您可以将数据可视化为 k 维空间中的点云......

    — 第 305 页，数据挖掘：实用机器学习工具和技术，第 4 版，2016 年。

    在特征空间中具有大量维度可能意味着该空间的体积非常大，反过来，我们在该空间中的点（数据行）通常代表一个小且不具代表性的样本。

    这可能会极大地影响机器学习算法的性能，这些算法适合具有许多输入特征的数据，通常被称为“维度的诅咒”。

    因此，通常需要减少输入要素的数量。这减少了特征空间的维数，因此称为“降维”。

    降维的一种流行方法是使用线性代数领域的技术。这通常称为“特征投影”，使用的算法称为“投影方法”。

    投影方法旨在减少特征空间中的维度数量，同时保留数据中观察到的变量之间最重要的结构或关系。

    在处理高维数据时，通过将数据投影到捕获数据“本质”的低维子空间来降低维数通常是有用的。这称为降维。

    — 第 11 页，机器学习：概率视角，2012 年。

    然后，可以将生成的数据集（投影）用作训练机器学习模型的输入。

    从本质上讲，原始特征不再存在，新特征是从与原始数据不直接可比的可用数据构建的，例如没有列名。

    将来在进行预测时提供给模型的任何新数据（例如测试数据集和新数据集）也必须使用相同的技术进行投影。

    线性判别分析

    线性判别分析 （LDA） 是一种用于多类分类的线性机器学习算法。

    它不应与“潜在狄利克雷分配”（LDA）混淆，后者也是文本文档的降维技术。

    线性判别分析旨在通过类值最好地分离（或区分）训练数据集中的样本。具体而言，该模型寻求找到输入变量的线性组合，以实现类间样本的最大分离（类质心或均值）和每个类内样本的最小分离。

    ...查找预测变量的线性组合，以使组间方差相对于组内方差最大化。[...]查找预测变量的组合，这些预测变量在数据中心之间提供了最大的分离度，同时最小化了每组数据中的变异。

    — 第 289 页，应用预测建模，2013 年。

    有很多方法可以构建和解决LDA;例如，通常用贝叶斯定理和条件概率来描述LDA算法。

    在实践中，用于多类分类的LDA通常使用线性代数中的工具实现，并且与PCA一样，使用矩阵分解作为技术的核心。因此，最好在拟合LDA模型之前对数据进行标准化。

    有关如何详细计算 LDA 的详细信息，请参阅教程：

    现在我们已经熟悉了降维和LDA，让我们看看如何将这种方法与scikit-learn库一起使用。

    LDA Scikit-Learn API

    我们可以使用 LDA 来计算数据集的投影，并选择投影的多个维度或组件作为模型的输入。

    scikit-learn库提供了LinearDiscriminantAnalysis类，该类可以适应数据集，并用于将来转换训练数据集和任何其他数据集。

    例如：

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    ...
    # prepare dataset
    data = ...
    # define transform
    lda = LinearDiscriminantAnalysis()
    # prepare transform on dataset
    lda.fit(data)
    # apply transform to dataset
    transformed = lda.transform(data)

    LDA 的输出可用作训练模型的输入。

    也许最好的方法是使用管道，其中第一步是 LDA 转换，下一步是将转换后的数据作为输入的学习算法。

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    ...
    # define the pipeline
    steps = [('lda', LinearDiscriminantAnalysis()), ('m', GaussianNB())]
    model = Pipeline(steps=steps)

    如果输入变量具有不同的单位或比例，则在执行 LDA 转换之前标准化数据也是一个好主意;例如：

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    ...
    # define the pipeline
    steps = [('s', StandardScaler()), ('lda', LinearDiscriminantAnalysis()), ('m', GaussianNB())]
    model = Pipeline(steps=steps)

    现在我们已经熟悉了 LDA API，让我们看一个工作示例。

    LDA维数的工作示例

    首先，我们可以使用make_classification（） 函数创建一个包含 1，000 个示例和 20 个输入特征的合成 10 类分类问题，其中 15 个输入是有意义的。

    下面列出了完整的示例。

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    # test classification dataset
    from sklearn.datasets import make_classification
    # define dataset
    X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=7, n_classes=10)
    # summarize the dataset
    print(X.shape, y.shape)

    运行该示例将创建数据集并汇总输入和输出组件的形状。

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    (1000, 20) (1000,)

    接下来，我们可以在这个数据集上使用降维，同时拟合朴素贝叶斯模型。

    我们将使用一个管道，其中第一步执行LDA变换并选择五个最重要的维度或组件，然后在这些特征上拟合朴素贝叶斯模型。我们不需要标准化此数据集上的变量，因为所有变量在设计上都具有相同的比例。

    将使用重复分层交叉验证对管道进行评估，每次重复 3 次，每次重复 10 次。性能表示为平均分类准确度。

    下面列出了完整的示例。

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    # evaluate lda with naive bayes algorithm for classification
    from numpy import mean
    from numpy import std
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
    from sklearn.pipeline import Pipeline
    from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
    # define dataset
    X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=7, n_classes=10)
    # define the pipeline
    steps = [('lda', LinearDiscriminantAnalysis(n_components=5)), ('m', GaussianNB())]
    model = Pipeline(steps=steps)
    # evaluate model
    cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1)
    n_scores = cross_val_score(model, X, y, scoring='accuracy', cv=cv, n_jobs=-1, error_score='raise')
    # report performance
    print('Accuracy: %.3f (%.3f)' % (mean(n_scores), std(n_scores)))

    运行该示例将评估模型并报告分类准确性。

    注意：根据算法或评估过程的随机性质或数值精度的差异，您的结果可能会有所不同。请考虑运行几次示例并比较平均结果。

    在这种情况下，我们可以看到具有朴素贝叶斯的LDA变换实现了约31.4%的性能。

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    Accuracy: 0.314 (0.049)

    我们怎么知道将 20 个输入维度减少到 5 个是好的还是我们能做的最好的？

    我们没有;五是任意选择。

    更好的方法是评估具有不同输入特征数的相同变换和模型，并选择可获得最佳平均性能的特征数（降维量）。

    LDA 在降维中使用的分量数量限制在类数减去 1 之间，在这种情况下为 （10 – 1） 或 9

    下面的示例执行此实验，并汇总了每个配置的平均分类准确性。

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    # compare lda number of components with naive bayes algorithm for classification
    from numpy import mean
    from numpy import std
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
    from sklearn.pipeline import Pipeline
    from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
    from matplotlib import pyplot
     
    # get the dataset
    def get_dataset():
    X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=7, n_classes=10)
    return X, y
     
    # get a list of models to evaluate
    def get_models():
    models = dict()
    for i in range(1,10):
    steps = [('lda', LinearDiscriminantAnalysis(n_components=i)), ('m', GaussianNB())]
    models[str(i)] = Pipeline(steps=steps)
    return models
     
    # evaluate a give model using cross-validation
    def evaluate_model(model, X, y):
    cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1)
    scores = cross_val_score(model, X, y, scoring='accuracy', cv=cv, n_jobs=-1, error_score='raise')
    return scores
     
    # define dataset
    X, y = get_dataset()
    # get the models to evaluate
    models = get_models()
    # evaluate the models and store results
    results, names = list(), list()
    for name, model in models.items():
    scores = evaluate_model(model, X, y)
    results.append(scores)
    names.append(name)
    print('>%s %.3f (%.3f)' % (name, mean(scores), std(scores)))
    # plot model performance for comparison
    pyplot.boxplot(results, labels=names, showmeans=True)
    pyplot.show()

    首先运行示例将报告所选每个组件或特征数的分类精度。

    注意：根据算法或评估过程的随机性质或数值精度的差异，您的结果可能会有所不同。请考虑运行几次示例并比较平均结果。

    随着维度数量的增加，我们可以看到性能提高的总体趋势。在此数据集上，结果表明在维度数与模型的分类准确性之间进行权衡。

    结果表明，使用默认的九个组件可以在此数据集上实现最佳性能，尽管由于使用的维度较少，因此需要谨慎权衡。

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    >1 0.182 (0.032)
    >2 0.235 (0.036)
    >3 0.267 (0.038)
    >4 0.303 (0.037)
    >5 0.314 (0.049)
    >6 0.314 (0.040)
    >7 0.329 (0.042)
    >8 0.343 (0.045)
    >9 0.358 (0.056)

    将创建箱须图，用于分布每个配置的维度数的精度分数。

    我们可以看到分类准确性随着组件数量的增加而增加的趋势，限制为 9。

    LDA 分量数与分类精度的箱形图

    我们可以选择使用 LDA 变换和朴素贝叶斯模型组合作为我们的最终模型。

    这涉及在所有可用数据上拟合管道，并使用管道对新数据进行预测。重要的是，必须对此新数据执行相同的转换，这些数据通过管道自动处理。

    下面的代码提供了一个示例，说明如何拟合和使用最终模型，并对新数据进行 LDA 转换。

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    # make predictions using lda with naive bayes
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.pipeline import Pipeline
    from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
    # define dataset
    X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=7, n_classes=10)
    # define the model
    steps = [('lda', LinearDiscriminantAnalysis(n_components=9)), ('m', GaussianNB())]
    model = Pipeline(steps=steps)
    # fit the model on the whole dataset
    model.fit(X, y)
    # make a single prediction
    row = [[2.3548775,-1.69674567,1.6193882,-1.19668862,-2.85422348,-2.00998376,16.56128782,2.57257575,9.93779782,0.43415008,6.08274911,2.12689336,1.70100279,3.32160983,13.02048541,-3.05034488,2.06346747,-3.33390362,2.45147541,-1.23455205]]
    yhat = model.predict(row)
    print('Predicted Class: %d' % yhat[0])

    运行该示例会针对所有可用数据拟合管道，并对新数据进行预测。

    在这里，转换使用了 LDA 转换中九个最重要的组件，正如我们从上面的测试中发现的那样。

    提供一行包含 20 列的新数据，并自动转换为 15 个分量并馈送到朴素贝叶斯模型，以预测类标签。

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    Predicted Class: 6

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/yangwohenmai1/article/details/128054840