使用 Scikit-Learn 生成多标签数据集

简介

在本实验中，我们将学习如何使用 Scikit-Learn 库的 make_multilabel_classification 函数生成多标签数据集。该函数生成多标签数据的随机样本，其中每个样本有两个特征的计数，这两个特征在两个类别中的每一个中分布不同。

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Skills Graph

导入所需库并定义常量

首先，我们需要导入所需的库，并定义用于生成多标签数据集的颜色和随机种子常量。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_multilabel_classification as make_ml_clf

COLORS = np.array(
    [
        "!",
        "#FF3333",  ## 红色
        "#0198E1",  ## 蓝色
        "#BF5FFF",  ## 紫色
        "#FCD116",  ## 黄色
        "#FF7216",  ## 橙色
        "#4DBD33",  ## 绿色
        "#87421F",  ## 棕色
    ]
)

## 多次调用 make_multilabel_classification 时使用相同的随机种子，以确保相同的分布
RANDOM_SEED = np.random.randint(2**10)

定义绘图函数

接下来，我们定义一个函数 plot_2d，用于绘制随机生成的多标签数据集。它接受三个参数 n_labels、n_classes 和 length。

def plot_2d(ax, n_labels=1, n_classes=3, length=50):
    X, Y, p_c, p_w_c = make_ml_clf(
        n_samples=150,
        n_features=2,
        n_classes=n_classes,
        n_labels=n_labels,
        length=length,
        allow_unlabeled=False,
        return_distributions=True,
        random_state=RANDOM_SEED,
    )

    ax.scatter(
        X[:, 0], X[:, 1], color=COLORS.take((Y * [1, 2, 4]).sum(axis=1)), marker="."
    )
    ax.scatter(
        p_w_c[0] * length,
        p_w_c[1] * length,
        marker="*",
        linewidth=0.5,
        edgecolor="black",
        s=20 + 1500 * p_c**2,
        color=COLORS.take([1, 2, 4]),
    )
    ax.set_xlabel("Feature 0 count")
    return p_c, p_w_c

此函数使用 make_multilabel_classification 函数并传入指定参数来生成数据集。然后，它使用 Matplotlib 库的 scatter 函数绘制数据集。该函数返回类别概率和特征概率。

绘制数据集

现在，我们使用 plot_2d 函数绘制随机生成的多标签数据集。我们创建一个包含两个子图的图形，并为每个子图调用 plot_2d 函数，传入不同的参数值。

_, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharex="row", sharey="row", figsize=(8, 4))
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)

p_c, p_w_c = plot_2d(ax1, n_labels=1)
ax1.set_title("n_labels=1, length=50")
ax1.set_ylabel("Feature 1 count")

plot_2d(ax2, n_labels=3)
ax2.set_title("n_labels=3, length=50")
ax2.set_xlim(left=0, auto=True)
ax2.set_ylim(bottom=0, auto=True)

plt.show()

打印类别和特征概率

最后，我们使用 plot_2d 函数返回的类别概率和特征概率，打印每个类别的类别和特征概率。

print("The data was generated from (random_state=%d):" % RANDOM_SEED)
print("Class", "P(C)", "P(w0|C)", "P(w1|C)", sep="\t")
for k, p, p_w in zip(["red", "blue", "yellow"], p_c, p_w_c.T):
    print("%s\t%0.2f\t%0.2f\t%0.2f" % (k, p, p_w[0], p_w[1]))

总结

在本实验中，我们学习了如何使用 Scikit-Learn 库的 make_multilabel_classification 函数生成多标签数据集。我们还学习了如何绘制数据集以及打印类别和特征概率。