Tensorflow 中的线性分类器
由于其简单性和有效性，线性分类器长期以来一直是机器学习的支柱。一个广受欢迎的机器学习框架 TensorFlow 为这些模型提供了完整的支持。本文介绍了 TensorFlow 的线性分类器，解释了它们的运行方式以及如何在您的应用程序中使用它们。
了解线性分类器
线性分类器使用线、平面或超平面将数据划分为不同的类。由于分界线相对于输入空间是线性的，因此它被称为"线性"边界。二分类或多分类线性分类器适用于输入和输出之间的关系大致为线性的问题。
TensorFlow:简要概述
Google Brain 团队创建了称为 TensorFlow 的开源机器学习框架。对于构建机器学习算法和模型，它提供了完整的工具、库和社区资源生态系统。TensorFlow 的主要优势在于其高级和低级计算能力，让用户可以相对轻松地构建复杂的机器学习模型。
使用 TensorFlow 实现线性分类器
为了创建线性分类器，TensorFlow 提供了 tf.estimator API，特别是 tf.estimator.LinearClassifier。它包含构建、评估、预测和使用模型所涉及的所有推理。
安装 TensorFlow
确保首先安装 TensorFlow。使用 pip 实现此目的:
pip install tensorflow
示例 1:简单线性分类器
看一个简单的例子，我们使用线性分类器对 Iris 数据集进行分类。英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 开发了多元 Iris 数据集。它包含三种鸢尾花品种各 50 个样本。
让我们先加载鸢尾花数据集，然后导入所需的库 −
import tensorflow as tf from sklearn import datasets # 加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target
定义特征列后，将构建线性分类器:
# 定义特征列
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column('x', shape=X.shape[1:])]
# 构建线性分类器
classifier = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns=feature_columns, n_classes=3)
# 定义输入函数
input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={'x': X},
y=y,
num_epochs=None,
shuffle=True
)
# 训练分类器
classifier.train(input_fn=input_fn, steps=5000)
此代码中的特征列首先被定义，这些特征列描述了数据集中每个特征的数据类型。然后，利用 tf.estimator，我们构造线性分类器.LinearClassifier。我们使用 numpy_input_fn 函数将数据输入分类器，然后使用.train() 方法训练分类器。
示例 2:评估分类器
现在分类器已经过训练，我们可以评估其性能。我们将利用 Iris 数据集中未用于训练的部分来作为此示例 -
# 定义测试输入
test_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={'x': X_test},
y=y_test,
num_epochs=1,
shuffle=False
)
# 评估准确率
accuracy_score = classifier.evaluate(input_fn=test_input_fn)['accuracy']
print(f'\nTest Accuracy: {accuracy_score}\n')
在此示例中，我们为测试数据建立了一个新的输入函数，然后使用.evaluate() 方法评估分类器的准确率。
示例 3:进行预测
对于新数据，我们可以使用经过训练的分类器进行预测。让我们通过使用分类器预测新花的种类来说明这一点:
# 新花数据
new_flower = np.array([[5.1, 3.3, 1.7, 0.5]], dtype=float)
# 定义预测的输入函数
predict_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={'x': new_flower},
num_epochs=1,
shuffle=False
)
# 获取预测
predictions = list(classifier.predict(input_fn=predict_input_fn))
predicted_class = predictions[0]['class_ids'][0]
print(f'\n预测的鸢尾花类别:{predicted_class}\n')
在此示例中，我们使用了四个指标来定义一种新花。然后使用我们训练过的分类器预测新花的类别。结果是预期的鸢尾花种类。
结论
最直接但最有效的机器学习模型之一是线性分类器，尤其是在处理线性可分数据时。通过提供一种简单且适应性强的方法来创建线性分类器，TensorFlow 的 tf.estimator API 使在您自己的应用程序中使用这些模型变得更加简单。
在本文中，介绍了线性分类器的概念，并使用 TensorFlow 演示了如何使用它们。我们讨论了如何开发分类器、评估其功效以及如何使用新数据生成预测。这些示例展示了开发和应用线性分类器的基本过程。
请记住，结果的质量在很大程度上取决于您使用的数据集以及您用于准备数据集的方法，例如特征选择和数据规范化。要获得有关分类器性能的有意义的想法，请始终使用测试集对其进行评估。
TensorFlow 是一种非常强大的工具，它提供了广泛的功能来创建复杂的机器学习模型。就其对线性分类器的支持而言，这只是冰山一角。随着研究的深入，您将发现各种用于创建可靠、有效的机器学习模型的前沿方法和策略。
