【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-探索核函数在不同数据集上的表现

视频作者：菜菜TsaiTsai
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关于核函数在不同数据集上的研究甚少，谷歌学术上的论文中也没有几篇是研究核函数在SVM中的运用的，更多的是关于核函数在深度学习，神经网络中如何使用。在sklearn中，也没有提供任何关于如何选取核函数的信息。
接下来我们就通过一个例子，来探索一下不同数据集上核函数的表现。我们现在有一系列线性或非线性可分的数据，我们希望通过绘制SVC在不同核函数下的决策边界并计算SVC在不同核函数下分类准确率来观察核函数的效用。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import make_circles, make_moons, make_blobs, make_classification

n_samples = 100
dataset = [
    make_moons(n_samples=n_samples, noise=0.2, random_state=0),
    make_circles(n_samples=n_samples, noise=0.2, factor=0.5, random_state=1),
    make_blobs(n_samples=n_samples, centers=2, random_state=5),
    make_classification(n_samples=n_samples, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=5)
]

Kernel = ["linear", 'poly', 'sigmoid', 'rbf']
for X,Y in dataset:
    plt.figure(figsize=(5,4))
    plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=Y,s=50,cmap="rainbow")

 

  
 

我们总共有四个数据集，四种核函数，我们希望观察每种数据集下每个核函数的表现。以核函数为列，以图像分布为行，我们总共需要16个子图来展示分类结果。而同时，我们还希望观察图像本身的状况，所以我们总共需要20个子图，其中第一列是原始图像分布，后面四列分别是这种分布下不同核函数的表现。

nrows = len(dataset)
ncols = len(Kernel) + 1

fig, axes = plt.subplots(nrows,ncols,figsize=(20,16))

[*enumerate(dataset)]
# 结果是[(索引,(样本特征集，样本标签集))]
# 因为很长这里就不展示详细什么样子了

[*enumerate(Kernel)]
---
[(0, 'linear'), (1, 'poly'), (2, 'sigmoid'), (3, 'rbf')]

fig, axes = plt.subplots(nrows,ncols,figsize=(20,16))
# 第一层循环：在不同的数据集中循环
# 我们不仅想取到元素，还想取到序号
# [*惰性对象] 能打开的还有map，zip也都是惰性对象
# list(enumerate(dataset))==[*enumerate]
for ds_cnt, (X, Y) in enumerate(dataset):
    # 在图像中的第一列，放置原数据的分布
    ax = axes[ds_cnt, 0]
    if ds_cnt == 0:
        ax.set_title("Input data") # 第一列第一行的图的标题，表示这一整列的标题
    ax.scatter(X[:,0],X[:,1],c=Y
               ,zorder=10,cmap=plt.cm.Paired,edgecolors="k"
              )
    # zorder：指定图像图层。数字越大图层越靠上
    # edgecolors：点边缘的颜色
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    
    # 第二层循环：在不同的核函数中循环
    # 从图像的第二列开始，一个个填充分列结果
    for est_idx, kernel in enumerate(Kernel):
        # 定义子图位置
        ax = axes[ds_cnt, est_idx + 1] # 行索引是不变的
        
        # 建模
        clf = SVC(kernel=kernel, gamma=2).fit(X,Y)
        score = clf.score(X,Y)
        
        # 绘制图像本身的散点图
        ax.scatter(X[:,0],X[:,1],c=Y
                   ,zorder=10,cmap=plt.cm.Paired,edgecolors="k"
                  )
        
        # 绘制支持向量
        ax.scatter(clf.support_vectors_[:,0],clf.support_vectors_[:,1],s=50
                  ,facecolors="none",zorder=10,edgecolors='k')
        # facecolors：none值即点为透明的
        # 因为我们这里想要画一个圈在支持向量上来表示支持向量的位置，而不是盖住支持向量
        
        # 绘制决策边界
        x_min, x_max = X[:,0].min() - 0.5, X[:,0].max() + 0.5
        # 在原本区间的基础上最大最小各增大0.5
        y_min, y_max = X[:,1].min() - 0.5, X[:,1].max() + 0.5
        
        # np.mgrid，合并了之前使用的np.linspace和np.meshgrid的用法
        # 一次性使用最大值和最小值来生成网格
        # 表示为[起始值:结束值:步长]，注意中间是分号，整体是方括号而不是小括号
        # 如果步长是复数，则其整数部分就是起始值和结束值之间创建的点的数量，并且结束值被包含在内
        XX, YY = np.mgrid[x_min:x_max:200j, y_min:y_max:200j]
        # 200j就是复数，这里用于指定200个点
        # 生成的XX也就是np.mgrid返回的第一个元素每一行是同一个数，YY每一列是同一个数
        Z = clf.decision_function(np.c_[XX.ravel(), YY.ravel()]).reshape(XX.shape)
        # np.c_类似np.vstack.T
        # 需要reshape是因为返回的是一维的array，而contour需要的是与XX，YY维度对应的矩阵
        
        # 填充等高线不同区域的颜色
        ax.pcolormesh(XX,YY,Z > 0, cmap=plt.cm.Paired)
        # 实际上就是区分决策边界的两侧
        
        # 绘制等高线
        ax.contour(XX,YY,Z,colors=['k','k','k'],linestyles=['--','-','--']
                   ,levels=[-1,0,1])
        ax.set_xticks([])
        ax.set_yticks([])
        
        # 将标题放在第一行的顶上
        if ds_cnt == 0:
            ax.set_title(kernel)
        
        # 为每张图添加分类的分数
        ax.text(0.95, 0.06
               ,('%.2f' %score).lstrip('0')
               ,size=15
               ,bbox=dict(boxstyle='round',alpha=0.8,facecolor='white')
               ,transform=ax.transAxes
               ,horizontalalignment='right')
        # 0.95,0.06：文字所在x，y轴的位置。这里是添加在右下角
        # 第三个参数，要添加的文字
        # %.2f保留两位小数，结果是str，而不是float
        # lstrip('0')不要显示0.xx，显示.xx，前面的对象要是str，而不是float
        # bbox:添加格子，后面的字典指定盒子的样式
        # boxstyle:格子角是圆的
        # facecolor:将分数添加一个白色的格子作为底色
        # transform=ax.transAxes：确定文字所对应的坐标轴，就是ax子图的坐标轴本身
        # horizontalalignment='right'：位于坐标轴的右侧方向
        
plt.tight_layout()
# 图像之间空格尽量小，紧缩
plt.show()
# 会报一个warning
# UserWarning: No contour levels were found within the data range.warnings.warn("No contour levels were found"
# 猜测应该是应该是第三行第四列的图，因为完全没有画决策边界（sigmoid：“开摆”）
# 对于第三行混杂的数据可以考虑决策树

 

  
 

可以观察到，线性核函数和多项式核函数在非线性数据上表现会浮动，如果数据相对线性可分，则表现不错，如果是像环形数据那样彻底不可分的，则表现糟糕。在线性数据集上，线性核函数和多项式核函数即便有扰动项也可以表现不错，可见多项式核函数是虽然也可以处理非线性情况，但更偏向于线性的功能。另外，多项式核函数多被用于图像处理之中。
Sigmoid核函数就比较尴尬了，它在非线性数据上强于两个线性核函数，但效果明显不如rbf，它在线性数据上完全比不上线性的核函数们，对扰动项的抵抗也比较弱，所以它功能比较弱小，很少被用到。
rbf，高斯径向基核函数基本在任何数据集上都表现不错，属于比较万能的核函数。
我个人的经验是，无论如何先试试看高斯径向基核函数，它适用于核转换到很高的空间的情况，在各种情况下往往效果都很不错，如果rbf效果不好，那我们再试试看其他的核函数。

几个函数单独拎出来大概展示一下是干啥的
np.mgrid

a, b = np.mgrid[1:3:3j, 2:4:3j]
print(a)
print(b)
---
[[1. 1. 1.]
 [2. 2. 2.]
 [3. 3. 3.]]
[[2. 3. 4.]
 [2. 3. 4.]
 [2. 3. 4.]]

np.c_[]和np.vstack

np.c_[[1,2,3],[2,3,4]] # 逐行连接，矩阵增长，并且转置
---
array([[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 4]])

np.vstack([[1,2,3],[2,3,4]]) # 逐行连接，矩阵增长
---
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])

(np.c_[[1,2,3],[2,3,4]] == np.vstack([[1,2,3],[2,3,4]]).T).all() # np.c_[]等价于np.vstack([]).T
---
True

格式化字符串

a = 0.01
('%.2f' %a).lstrip('0') # 去掉0.前面的0
---
'.01'

type('%.2f' %a)
---
str

记录一下生活
有个同学复读了，今年刚上大一，昨天问我一个关于间断点的填空题，她问我，这个空为啥填连续型间断点是错的
你猜它为什么叫间断点