高斯混合模型选择

简介

在本实验中，我们将学习如何使用信息论标准，通过高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，GMM）进行模型选择。模型选择涉及模型的协方差类型和组件数量。我们将使用赤池信息准则（Akaike Information Criterion，AIC）和贝叶斯信息准则（Bayes Information Criterion，BIC）来选择最佳模型。我们将通过对标准正态分布进行随机采样来生成两个组件。一个组件保持球形，但进行了平移和重新缩放。另一个组件则变形为具有更一般的协方差矩阵。

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Skills Graph

数据生成

我们通过对 numpy.random.randn 返回的标准正态分布进行随机采样，生成两个组件（每个组件包含 n_samples 个样本）。一个组件保持球形，但进行了平移和重新缩放。另一个组件则变形为具有更一般的协方差矩阵。

import numpy as np

n_samples = 500
np.random.seed(0)
C = np.array([[0.0, -0.1], [1.7, 0.4]])
component_1 = np.dot(np.random.randn(n_samples, 2), C)  ## 一般
component_2 = 0.7 * np.random.randn(n_samples, 2) + np.array([-4, 1])  ## 球形

X = np.concatenate([component_1, component_2])

可视化

我们可以使用Matplotlib来可视化不同的组件。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(component_1[:, 0], component_1[:, 1], s=0.8)
plt.scatter(component_2[:, 0], component_2[:, 1], s=0.8)
plt.title("Gaussian Mixture components")
plt.axis("equal")
plt.show()

模型训练与选择

我们将组件数量从1变化到6，并改变要使用的协方差参数类型：

• “full”：每个组件都有自己的通用协方差矩阵。
• “tied”：所有组件共享相同的通用协方差矩阵。
• “diag”：每个组件都有自己的对角协方差矩阵。
• “spherical”：每个组件都有自己的单一方差。

我们对不同的模型进行评分，并保留最佳模型（最低的BIC）。这是通过使用GridSearchCV和一个用户定义的评分函数来完成的，该函数返回负的BIC分数。最佳参数集和估计器分别存储在best_parameters_和best_estimator_中。

from sklearn.mixture import GaussianMixture
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

def gmm_bic_score(estimator, X):
    """Callable to pass to GridSearchCV that will use the BIC score."""
    ## Make it negative since GridSearchCV expects a score to maximize
    return -estimator.bic(X)

param_grid = {
    "n_components": range(1, 7),
    "covariance_type": ["spherical", "tied", "diag", "full"],
}
grid_search = GridSearchCV(
    GaussianMixture(), param_grid=param_grid, scoring=gmm_bic_score
)
grid_search.fit(X)

绘制BIC分数

我们根据网格搜索进行的交叉验证结果创建一个pandas.DataFrame。我们将BIC分数的符号重新取反，以展示最小化它的效果。我们使用seaborn来绘制BIC分数。

import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(grid_search.cv_results_)[
    ["param_n_components", "param_covariance_type", "mean_test_score"]
]
df["mean_test_score"] = -df["mean_test_score"]
df = df.rename(
    columns={
        "param_n_components": "组件数量",
        "param_covariance_type": "协方差类型",
        "mean_test_score": "BIC分数"
    }
)
df.sort_values(by="BIC分数").head()

sns.catplot(
    data=df,
    kind="bar",
    x="组件数量",
    y="BIC分数",
    hue="协方差类型"
)
plt.show()

绘制最佳模型

我们绘制一个椭圆来展示所选模型的每个高斯组件。为此，需要找到由covariances_属性返回的协方差矩阵的特征值。这些矩阵的形状取决于covariance_type：

• “full”：（n_components, n_features, n_features）
• “tied”：（n_features, n_features）
• “diag”：（n_components, n_features）
• “spherical”：（n_components,）

from matplotlib.patches import Ellipse
from scipy import linalg

color_iter = sns.color_palette("tab10", 2)[::-1]
Y_ = grid_search.predict(X)

fig, ax = plt.subplots()

for i, (mean, cov, color) in enumerate(
    zip(
        grid_search.best_estimator_.means_,
        grid_search.best_estimator_.covariances_,
        color_iter,
    )
):
    v, w = linalg.eigh(cov)
    if not np.any(Y_ == i):
        continue
    plt.scatter(X[Y_ == i, 0], X[Y_ == i, 1], 0.8, color=color)

    angle = np.arctan2(w[0][1], w[0][0])
    angle = 180.0 * angle / np.pi  ## convert to degrees
    v = 2.0 * np.sqrt(2.0) * np.sqrt(v)
    ellipse = Ellipse(mean, v[0], v[1], angle=180.0 + angle, color=color)
    ellipse.set_clip_box(fig.bbox)
    ellipse.set_alpha(0.5)
    ax.add_artist(ellipse)

plt.title(
    f"Selected GMM: {grid_search.best_params_['covariance_type']} model, "
    f"{grid_search.best_params_['n_components']} components"
)
plt.axis("equal")
plt.show()

总结

在本实验中，我们学习了如何使用信息论标准，通过高斯混合模型（GMM）进行模型选择。我们使用赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）来选择最佳模型。我们通过对标准正态分布进行随机采样生成了两个组件。一个组件保持球形，但进行了平移和重新缩放。另一个组件则进行了变形，以具有更一般的协方差矩阵。我们可视化了不同的组件，训练并选择了最佳模型，绘制了BIC分数，并绘制了最佳模型。