掌握Python 机器学习读书笔记 9 （流水线 && 算法保存）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了掌握Python 机器学习读书笔记 9 （流水线 && 算法保存）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

cha14 流水线

在机器学习里可以看到有一些必要的步骤，这些步骤是可以作为workflow 自动化的。而且流水线可以对每个fold来进行处理，这样很大程度避免了数据泄露。这也是为什么使用流水线的原因。

14.1 数据准备和建模的流水线

使用机器学习的时候很容易落入一个陷阱，就是泄露你的训练数据到测试数据。为了不陷入这个陷阱，你需要严格的把训练和测试数据分开。比如一种情况，你在做正则化和标准化给整个数据集的时候，很可能把整个数据集进行了处理。这是不对的，因为包括了训练和测试数据。 Pipeline 流水线会在这个地方帮助到你，就是说在标准化的时候可以严格的作用在每fold上，而不是互相干扰。如下例：

其实从例子你看不到内在的这个处理，这个是具体实现的时候

# Create a pipeline that standardizes the data then creates a model
from pandas import read_csv
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# load data
filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'
names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']
dataframe = read_csv(filename, names=names)
array = dataframe.values
X = array[:,0:8]
Y = array[:,8]
# create pipeline
estimators = []
estimators.append(('standardize', StandardScaler()))
estimators.append(('lda', LinearDiscriminantAnalysis()))
model = Pipeline(estimators)
# evaluate pipeline
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7)
results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold)
print(results.mean())

# 0.773462064252

14.2 特征抽取和建模流水线

特征抽取是另外一个很容易数据泄露的过程。比如数据准备的时候，特征抽取过程必须限定在你的训练数据里面。而Pipeline流水线提供了一个FeatureUnion的方法帮你. 它可以把几种特征抽取放在一起然后得到更大的一组特征。而且更为重要的是，它会作为在每一个fold上，而不是全部。

这个过程有四个部分：

用PCA 来做特征抽取
用统计选择来做特征抽取
特征联合
做逻辑回归

# Create a pipeline that extracts features from the data then creates a model
from pandas import read_csv
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.pipeline import FeatureUnion
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
# load data
filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'
names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']
dataframe = read_csv(filename, names=names)
array = dataframe.values
X = array[:,0:8]
Y = array[:,8]
# create feature union
features = []
features.append(('pca', PCA(n_components=3)))
features.append(('select_best', SelectKBest(k=6)))
feature_union = FeatureUnion(features)
# create pipeline
estimators = []
estimators.append(('feature_union', feature_union))
estimators.append(('logistic', LogisticRegression()))
model = Pipeline(estimators)
# evaluate pipeline
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7)
results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold)
print(results.mean())

# 0.776042378674

14.3 其他

1. Data Leakage定义

存在和利用这种倒‘因’为‘果’的feature的现象，叫数据竞赛中的Data Leakage。

这里的Data Leakage 跟其他场合说的数据安全数据泄漏完全不一样。从字面上理解，我们说的Data Leakage不是数据泄漏，而是因果关系的纰漏，是由于数据准备过程中出现的失误，使模型沿着有纰漏的，甚至是颠倒的因果关系进行预测，但得到极好的预测结果。

案例 Chris老师就举过一个非常经典的例子。在处理电信用户流失的时候，用原有的数据集轻轻松松就可以把AUC达到0.99以上。这让人非常警惕。于是Chris老师仔细查看了一下模型和数据，原来数据中有一个权重极高的feature是“3个月内的缴费纪录”。很多流失用户的账户内，这个feature的值是0。再进一步，他跟会计核实了一下，在会计记账中，这个feature 代表的是用户已经流失后的三个月的缴费纪录，那肯定就是0了。这是典型的因果关系颠倒。

竞赛选手们肯定希望自己能够找到Data Leakage, 这样排名就可以大幅度提升。但对于竞赛主办方，或者实际工作中的数据科学家，则要千方百计识别Data Leakage，要不然比赛会被引入歧途，还会影响日常工作质量。

refer to 1 data leakage http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/54633475

17 保存和使用你的算法

这章是告诉大家如何保存你的算法，然后如何实际使用。通过本章的学习，你可以知道

序列化算法的重要性
使用pickle来序列化和反序列化学习模型
使用joblib来序列化和反序列化学习模型

17.1 使用pickle来持久化你的算法

# Save Model Using Pickle
from pandas import read_csv
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from pickle import dump
from pickle import load
filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'
names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']
dataframe = read_csv(filename, names=names)
array = dataframe.values
X = array[:,0:8]
Y = array[:,8]
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state=7)
# Fit the model on 33%
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
# save the model to disk
filename = 'finalized_model.sav'
dump(model, open(filename, 'wb'))
# some time later...
# load the model from disk
loaded_model = load(open(filename, 'rb'))
result = loaded_model.score(X_test, Y_test)
print(result)

# 0.755905511811

17.2 使用joblib来持久化你的算法

# Save Model Using joblib
from pandas import read_csv
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.externals.joblib import dump
from sklearn.externals.joblib import load
filename = 'pima-indians-diabetes.data.csv'
names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']
dataframe = read_csv(filename, names=names)
array = dataframe.values
X = array[:,0:8]
Y = array[:,8]
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state=7)
# Fit the model on 33%
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)

# save the model to disk
filename = 'finalized_model.sav'
dump(model, filename)
# some time later...
# load the model from disk
loaded_model = load(filename)
result = loaded_model.score(X_test, Y_test)
print(result)

# 0.755905511811

两种办法没有看出啥区别，就是包不同： joblib 是scikitlearn里面提供的，而pickle 则是单独的一个。