Многоэтикетная классификация документов

Введение

В этом практическом занятии демонстрируется задача классификации многонаправленных документов с использованием scikit-learn. Набор данных генерируется случайным образом по следующему процессу:

• Выбрать количество меток: n ~ Poisson(n_labels)
• N раз выбрать класс c: c ~ Multinomial(theta)
• Выбрать длину документа: k ~ Poisson(length)
• K раз выбрать слово: w ~ Multinomial(theta_c)

В этом процессе используется метод отбора с отклонением, чтобы гарантировать, что n больше 2 и длина документа никогда не равна нулю. Также отклоняются уже выбранные классы. Документы, которые относятся к обоим классам, изображаются, окруженными двумя цветными кругами.

Советы по использованию ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами при обучении, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Skills Graph

Импорт библиотек

В этом шаге мы импортируем необходимые библиотеки: numpy, matplotlib, make_multilabel_classification из sklearn.datasets, OneVsRestClassifier и SVC из sklearn.multiclass, PCA и CCA из sklearn.decomposition.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_multilabel_classification
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cross_decomposition import CCA

Определение функции для построения графиков

В этом шаге мы определяем функции plot_hyperplane и plot_subfigure. Функция plot_hyperplane используется для получения разделяющей гиперплоскости, в то время как функция plot_subfigure используется для построения подграфиков.

def plot_hyperplane(clf, min_x, max_x, linestyle, label):
    ## get the separating hyperplane
    w = clf.coef_[0]
    a = -w[0] / w[1]
    xx = np.linspace(min_x - 5, max_x + 5)  ## make sure the line is long enough
    yy = a * xx - (clf.intercept_[0]) / w[1]
    plt.plot(xx, yy, linestyle, label=label)


def plot_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)

    zero_class = np.where(Y[:, 0])
    one_class = np.where(Y[:, 1])
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=40, c="gray", edgecolors=(0, 0, 0))
    plt.scatter(
        X[zero_class, 0],
        X[zero_class, 1],
        s=160,
        edgecolors="b",
        facecolors="none",
        linewidths=2,
        label="Class 1",
    )
    plt.scatter(
        X[one_class, 0],
        X[one_class, 1],
        s=80,
        edgecolors="orange",
        facecolors="none",
        linewidths=2,
        label="Class 2",
    )

    plot_hyperplane(
        classif.estimators_[0], min_x, max_x, "k--", "Boundary\nfor class 1"
    )
    plot_hyperplane(
        classif.estimators_[1], min_x, max_x, "k-.", "Boundary\nfor class 2"
    )
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())

    plt.xlim(min_x - 0.5 * max_x, max_x + 0.5 * max_x)
    plt.ylim(min_y - 0.5 * max_y, max_y + 0.5 * max_y)
    if subplot == 2:
        plt.xlabel("First principal component")
        plt.ylabel("Second principal component")
        plt.legend(loc="upper left")

Генерация набора данных

В этом шаге мы генерируем набор данных с использованием функции make_multilabel_classification из sklearn.datasets.

X, Y = make_multilabel_classification(
    n_classes=2, n_labels=1, allow_unlabeled=True, random_state=1
)

Построение подграфиков

В этом шаге мы используем функцию plot_subfigure для построения подграфиков.

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

plot_subfigure(X, Y, 1, "With unlabeled samples + CCA", "cca")
plot_subfigure(X, Y, 2, "With unlabeled samples + PCA", "pca")

X, Y = make_multilabel_classification(
    n_classes=2, n_labels=1, allow_unlabeled=False, random_state=1
)

plot_subfigure(X, Y, 3, "Without unlabeled samples + CCA", "cca")
plot_subfigure(X, Y, 4, "Without unlabeled samples + PCA", "pca")

plt.subplots_adjust(0.04, 0.02, 0.97, 0.94, 0.09, 0.2)
plt.show()

Резюме

В этом лабаратории было показано решение задачи классификации многоэтикетных документов с использованием scikit - learn. Мы использовали функцию make_multilabel_classification для генерации набора данных и функцию plot_subfigure для построения подграфиков.