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sklearn：multiclass与multilabel，one-vs-rest与one-vs-one

针对多类问题的分类中，具体讲有两种，即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时，每条数据仅仅对应其中一个类别，不会对应多个类别。multilabel是指分类任务中不止一个分类时，每条数据可能对应不止一个类别标签，例如一条新闻，可以被划分到多个板块。

无论是multiclass，还是multilabel，做分类时都有两种策略，一个是one-vs-​the-rest(one-vs-all)，一个是one-vs-one。这个在之前的SVM介绍中(http://blog.sina.com.cn/s/blog_7103b28a0102w07f.html)也提到过。

在one-vs-all策略中，假设有n个类别，那么就会建立n个二项分类器，每个分类器针对其中一个类别和剩余类别进行分类。进行预测时，利用这n个二项分类器进行分类，得到数据属于当前类的概率，选择其中概率最大的一个类别作为最终的预测结果。

在one-vs-one策略中，同样假设有n个类别，则会针对两两类别建立二项分类器，得到k=n*(n-1)/2个分类器。对新数据进行分类时，依次使用这k个分类器进行分类，每次分类相当于一次投票，分类结果是哪个就相当于对哪个类投了一票。在使用全部k个分类器进行分类后，相当于进行了k次投票，选择得票最多的那个类作为最终分类结果​。

​在scikit-learn框架中，分别有sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier和sklearn.multiclass.OneVsOneClassifier完成两种策略，使用过程中要指明使用的二项分类器是什么。另外在进行mutillabel分类时，训练数据的类别标签Y应该是一个矩阵，第[i,j]个元素指明了第j个类别标签是否出现在第i个样本数据中。例如，np.array([[1,0,0],[0,1,1],[0,0,0]])，这样的一条数据，指明针对第一条样本数据，类别标签是第0个类，第二条数据，类别标签是第1，第2个类，第三条数据，没有类别标签。有时训练数据中，类别标签Y可能不是这样的可是，而是类似[[2, 3, 4], [2], [0, 1, 3], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2]]这样的格式，每条数据指明了每条样本数据对应的类标号。这就需要将Y转换成矩阵的形式，sklearn.preprocessing.MultiLabelBinarizer提供了这个功能。

​ons-vs-all的multiclass例子如下：

​one-vs-one的multiclass例子如下：

https://www.cnblogs.com/taceywong/p/5932682.html

本例模拟一个多标签文档分类问题.数据集基于下面的处理随机生成:

选取标签的数目:泊松(n~Poisson,n_labels)

n次,选取类别C:多项式(c~Multinomial,theta)

选取文档长度:泊松(k~Poisson,length)

k次,选取一个单词:多项式(w~Multinomial,theta_c)

在上面的处理中,拒绝抽样用来确保n大于2,文档长度不为0.同样,我们拒绝已经被选取的类别.被同事分配给两个分类的文档会被两个圆环包围.

通过投影到由PCA和CCA选取进行可视化的前两个主成分进行分类.接着通过元分类器使用两个线性核的SVC来为每个分类学习一个判别模型.注意,PCA用于无监督降维,CCA用于有监督.

注:在下面的绘制中,"无标签样例"不是说我们不知道标签(就像半监督学习中的那样),而是这些样例根本没有标签~~~

# coding:utf-8

import numpy as np

from pylab import *

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

myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="Microsoft-Yahei-UI-Light.ttc")

mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

defplot_hyperplane(clf, min_x, max_x, linestyle, label):

# 获得分割超平面

w = clf.coef_[0]

a = -w[0] / w[1]

xx = np.linspace(min_x - 5, max_x + 5) # 确保线足够长

yy = a * xx - (clf.intercept_[0]) / w[1]

plt.plot(xx, yy, linestyle, label=label)

defplot_subfigure(X, Y, subplot, title, transform):

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])

classif = OneVsRestClassifier(SVC(kernel='linear'))

classif.fit(X, Y)

plt.subplot(2, 2, subplot)

plt.title(title,fontproperties=myfont)

zero_class = np.where(Y[:, 0])

one_class = np.where(Y[:, 1])

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=40, c='gray')

plt.scatter(X[zero_class, 0], X[zero_class, 1], s=160, edgecolors='b',

facecolors='none', linewidths=2, label=u'类别-1')

plt.scatter(X[one_class, 0], X[one_class, 1], s=80, edgecolors='orange',

facecolors='none', linewidths=2, label=u'类别-2')

plot_hyperplane(classif.estimators_[0], min_x, max_x, 'k--',

u'类别-1的\n边界')

plot_hyperplane(classif.estimators_[1], min_x, max_x, 'k-.',

u'类别-2的\n边界')

plt.xticks(())

plt.yticks(())

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 == 2:

plt.xlabel(u'第一主成分',fontproperties=myfont)

plt.ylabel(u'第二主成分',fontproperties=myfont)

plt.legend(loc="upper left",prop=myfont)

plt.figure(figsize=(8, 6))

X, Y = make_multilabel_classification(n_classes=2, n_labels=1,

allow_unlabeled=True,

random_state=1)

plot_subfigure(X, Y, 1, u"有无标签样例 + CCA", "cca")

plot_subfigure(X, Y, 2, u"有无标签样例 + PCA", "pca")

X, Y = make_multilabel_classification(n_classes=2, n_labels=1,

allow_unlabeled=False,

random_state=1)

plot_subfigure(X, Y, 3, u"没有无标签样例 + CCA", "cca")

plot_subfigure(X, Y, 4, u"没有无标签样例 + PCA", "pca")

plt.subplots_adjust(