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从头开始做一个汽车状态分类器1 分析数据

作者: 莫烦 编辑: 莫烦 2017-12-14

学习资料:

为什么做这个实践

大家都喜欢看实践, 因为即使学了很多机器学习的知识(比如说在莫烦Python上的很多教程), 我们大多数时候碰到真正的问题却束手无策. 理论与实践结合还是太少太少了. 做这个教程的主要目的就是为了均衡你的这种学习的不平衡. 让你也能真正动手实战. 让你在实战中收获更多.

首先, 这一个汽车状态的分类器需要用到的知识有:

  • 数据的预处理 (你可以学习我的 Numpy & Pandas 来快速入门)
  • 画图可视化 (你可以通过我的 Matplotlib 来了解 Python 的这个画图神器)
  • 神经网络 (你可以学习我的 Tensorflow 或者 Pytorch 这两个主流 Python 框架的教程)

有了这些预备知识的储备, 你做完这个实战练习绝对是一件小菜一碟的事. 如果你对上面的知识还不是特别熟, 你也可以选择边往下走, 边挑着看不懂的 google 百度.

要做成怎样

这个实践很简单, 我们需要训练出来一个神经网络的分类器, 用来对数据中的类别进行分类. 其实在现实生活中, 我们有很多形式的数据, 纯数字或文本的数据是最多的. 所以我选择了这样一个分类的练习来做实战. 这种类型的分类器非常常见, 特别是在工业界, 比如通过对一个工业零件的压力等测试, 判断一个这个零件是否要更换了. 这样来最小化故障的损失. 而这个练习, 则是通过一些评估的数据来判断这辆车的状态.

最后我们的结果展示成这样. 通过对数据的分析, 加工, 然后放入神经网络学习, 让它在 test data 的识别准确率上达到 95% 以上.

我们的数据

car_classifier1-2.png

首先我们需要了解一下这一次所要用到的数据是什么. 这个车辆状况的数据是我在网上一个数据库找到的. 具体的数据描述也能在那个网页找到. 下面我来简单的说明一下.

车辆的状态分为四类: * unacc (Unacceptable 状况很差) * acc (Acceptable 状况一般) * good (Good 状况好) * vgood (Very good 状况非常好)

那我们又是通过什么来判断这辆车的状态好坏呢? * buying (购买价: vhigh, high, med, low) * maint (维护价: vhigh, high, med, low) * doors (几个门: 2, 3, 4, 5more) * persons (载人量: 2, 4, more) * lug_boot (贮存空间: small, med, big) * safety (安全性: low, med, high)

如果展示出这些数据, 我们就能清楚的看到这些数据的表示形式了.

buying maint doors persons lug_boot safety condition
vhigh vhigh 2 2 small low unacc
vhigh vhigh 2 2 small med unacc
vhigh vhigh 2 2 small high unacc

好了, 第一个问题来了, 我们能不能直接这样喂给神经网络让它学习呢? 如果你有过一些处理神经网络的经历, 你就会察觉到, 这里的数据有很多都是文字形式的, 比如 vhigh, small 等. 而神经网络能够读取的数据形式都是数字. 这可怎么办? 或者说, 我们要通过什么样的途径, 将这些文字数据转换成数字呢?

接下来我介绍两种途径, 然后谈谈每一种的优缺点.

途径一

我们观察到这些文字描述不超过几个类别, 比如在 buying 下面, 总共也就这几种情况 (vhigh, high, med, low), 那我们能不能直接将每种情况给它一个数字代替呢? 比如 (vhigh=0, high=1, med=2, low=3).

途径二

同样是类别, 如果你听说过那个手写数字 MNIST 的数据集 (可以看看这个教程), 你会发现, 0/1/2/3/4/5/6/7/8/9 这十个数字不是直传入神经网络, 而是进行了一次 onehot 的处理. 也就是将数字变成只有 0/1 的形式, 比如下面:

  • 0 -> [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
  • 1 -> [0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]
  • 2 -> [0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]
  • ...
  • 9 -> [0,0,0,0,0,0,0,0,0,1]

转换的途径一般有这两种, 那我们选哪个? 途径一非常简单, 不同的类别变成不同的数字, 但是试想这样的情况, 如果现在是红色, 蓝色, 黄色这三个类别需要转换, 如果红色=0, 蓝色=1, 黄色=2, 红色到蓝色差了1, 红色到黄色差了2, 但是在真实的世界中, 各种颜色之间真的有数量差? 红色到蓝色的差别真的比红色到黄色大? 显然不是, 所以这样的类别转换数字的途径还是存在一定的问题.

而途径二, 我们如果转换成 onehot 形式, 红黄蓝它们就没有这种距离上的差距概念, 而是每个类别都是独立, 特别的, 不能互相比较的. 这才是比较好的类别转换形式. 我觉得有必要提的是, 像(vhigh=0, high=1, med=2, low=3)这样的类别, 可能还是存在一些从高到底的顺序, 这样的类别, 理论上也是可以使用途径一. 大家到了最后可以测试一下途径一和途径二的差别. 这个实战练习, 我是基于途径二的转换.

数据预处理

了解了我们的数据, 也知道要怎么样处理数据, 我们现在用开始用 python 来处理这些数据吧. 因为网上的数据是现成的, 我们可以直接下载这个数据, 或者是通过 Python 代码来实现下载这个功能. 按耐不住, 想一次性看到所有处理数据代码的朋友点这里.

import pandas as pd
from urllib.request import urlretrieve

def load_data(download=True):
    # download data from : http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Car+Evaluation
    if download:
        data_path, _ = urlretrieve("http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/car/car.data", "car.csv")
        print("Downloaded to car.csv")

    # use pandas to view the data structure
    col_names = ["buying", "maint", "doors", "persons", "lug_boot", "safety", "class"]
    data = pd.read_csv("car.csv", names=col_names)
    return data

这个功能, 让我们可以选择下载网上的数据 (大概51KB), 这个文件将会以 car.csv 文件名保存, 或者你已经下载好了, 将 download=False 直接载入本地数据.

car_classifier1-3.png

我们同样可以输出一下每类数据类型有多少, 检验一下是否和网上的描述一致.

car_classifier1-4.png

确认无误之后, 我们就开始使用上面提到的途径二来对这些类别数据做 onehot 预处理. 好在如果你使用 pandas, 它有一个很 handy 的功能 pd.get_dummies(), 来帮你实现 onehot 形式的数据转化.

def convert2onehot(data):
    # covert data to onehot representation
    return pd.get_dummies(data, prefix=data.columns)

car_classifier1-5.png

因为转换成 onehot 之后, 屏幕放不下, 所以上面的图只显示了一部分的结果. 不过我们已经清楚地看到, 它将类别项上的 class 标记成了1, 而其他的是0. 有了这些处理好的数据, 我们就能在下一节开始训练了.

接着我们就开始继续往下面添砖加瓦吧. 看看如何搭建模型, 并且测试我们的模型.

实战:从头开始做一个汽车状态分类器

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