TensorFlow 中的线性分类器

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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。一个名为 TensorFlow 的流行机器学习框架为这些模型提供了全面的支持。本文介绍了 TensorFlow 的线性分类器，解释了它们的工作原理以及如何在应用程序中使用它们。

了解线性分类器

线性分类器使用直线、平面或超平面将数据划分为不同的类别。由于分割线相对于输入空间是线性的，因此称为“线性”边界。二元或多类线性分类器应用于输入和输出之间关系大致线性的问题。

TensorFlow：简要概述

TensorFlow 是一个开源机器学习框架，由 Google Brain 团队创建。它提供了一个完整的工具、库和社区资源生态系统，用于构建机器学习算法和模型。TensorFlow 的主要优势在于它能够进行高级和低级计算，这使得用户能够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

首先确保 TensorFlow 已安装。使用 pip 来完成此操作

pip install tensorflow

示例 1：简单的线性分类器

让我们来看一个简单的示例，其中我们使用线性分类器对 Iris 数据集进行分类。Iris 多变量数据集是由英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 开发的。它包含三种鸢尾花物种的 50 个样本。

首先让我们加载 Iris 数据集，然后导入所需的库 -

import tensorflow as tf
from sklearn import datasets

# Load Iris dataset
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

定义特征列后，我们将构建线性分类器

# Define feature columns
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column('x', shape=X.shape[1:])]

# Build linear classifier
classifier = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns=feature_columns, n_classes=3)

# Define input function
input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn(
   x={'x': X},
   y=y,
   num_epochs=None,
   shuffle=True
)

# Train the classifier
classifier.train(input_fn=input_fn, steps=5000)

此代码中的特征列首先被定义，它们描述了数据集中每个特征的数据类型。然后，我们使用 tf.estimator.LinearClassifier 构建线性分类器。我们使用 numpy_input_fn 函数将我们的数据馈送到分类器，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。在这个例子中，我们将使用 Iris 数据集的一部分，这些数据我们没有用于训练 -

# Define the test inputs
test_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn(
   x={'x': X_test},
   y=y_test,
   num_epochs=1,
   shuffle=False
)

# Evaluate accuracy
accuracy_score = classifier.evaluate(input_fn=test_input_fn)['accuracy']

print(f'\nTest Accuracy: {accuracy_score}\n')

在此示例中，我们为测试数据创建了一个新的输入函数，然后使用 .evaluate() 方法评估分类器的准确性。

示例 3：进行预测

我们可以使用我们训练过的分类器对新数据进行预测。让我们通过使用我们的分类器预测新花的种类来演示这一点

# New flower data
new_flower = np.array([[5.1, 3.3, 1.7, 0.5]], dtype=float)

# Define the input function for predictions
predict_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn(
   x={'x': new_flower},
   num_epochs=1,
   shuffle=False
)

# Get the predictions
predictions = list(classifier.predict(input_fn=predict_input_fn))
predicted_class = predictions[0]['class_ids'][0]

print(f'\nPredicted Iris Class: {predicted_class}\n')

在此示例中，我们使用四个度量标准来定义一朵新花。然后，我们使用训练过的分类器预测新花的类别。结果是预测的鸢尾花种类。

结论

线性分类器是最简单但最有效的机器学习模型之一，尤其是在处理线性可分数据时。通过提供一种简单而灵活的方法来创建线性分类器，TensorFlow 的 tf.estimator API 使得在您自己的应用程序中使用这些模型变得更加容易。

在这篇文章中，介绍了线性分类器的概念，并使用 TensorFlow 演示了如何使用它们。我们讨论了如何构建分类器、评估其有效性和使用新数据进行预测。这些示例显示了构建和应用线性分类器的基本步骤。

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用于准备它的方法，例如特征选择和数据归一化。始终使用测试集评估分类器，以获得对分类器性能的有意义的理解。

TensorFlow 是一款非常强大的工具，它提供了一系列功能来构建复杂的机器学习模型。这仅仅是它对线性分类器的支持的冰山一角。随着您进行更多的研究，您将发现各种最先进的方法和技术来构建可靠且有效的机器学习模型。