Question

我正在尝试在scikit-learn包中实现的不同分类器，以执行一些NLP任务。我用来执行分类的代码如下

def train_classifier(self, argcands):
        # Extract the necessary features from the argument candidates
        train_argcands_feats = []
        train_argcands_target = []

        for argcand in argcands:
            train_argcands_feats.append(self.extract_features(argcand))
            train_argcands_target.append(argcand["info"]["label"]) 

        # Transform the features to the format required by the classifier
        self.feat_vectorizer = DictVectorizer()
        train_argcands_feats = self.feat_vectorizer.fit_transform(train_argcands_feats)

        # Transform the target labels to the format required by the classifier
        self.target_names = list(set(train_argcands_target))
        train_argcands_target = [self.target_names.index(target) for target in train_argcands_target]

        # Train the appropriate supervised model
        self.classifier = LinearSVC()
        #self.classifier = SVC(kernel="poly", degree=2)

        self.classifier.fit(train_argcands_feats,train_argcands_target)

        return

def execute(self, argcands_test):
        # Extract features
        test_argcands_feats = [self.extract_features(argcand) for argcand in argcands_test]

        # Transform the features to the format required by the classifier
        test_argcands_feats = self.feat_vectorizer.transform(test_argcands_feats)

        # Classify the candidate arguments 
        test_argcands_targets = self.classifier.predict(test_argcands_feats)

        # Get the correct label names
        test_argcands_labels = [self.target_names[int(label_index)] for label_index in test_argcands_targets]

        return zip(argcands_test, test_argcands_labels)

从代码中可以看出，我正在测试支持向量机分类器的两个实现：LinearSVC和带有多项式内核的SVC。现在，为我的“问题”。使用LinearSVC时，我得到一个没有问题的分类：测试实例标有一些标签。但是，如果我使用多项式SVC，则所有测试实例都使用SAME标签进行标记。我知道一个可能的解释是，简单地说，多项式SVC不是用于我的任务的适当分类器，这很好。我只想确保我正确使用多项式SVC。

感谢您提供的所有帮助/建议。

更新根据答案中给出的建议，我已经更改了训练分类器的代码，以执行以下操作：

# Train the appropriate supervised model
parameters = [{'C': [1, 10, 100, 1000], 'gamma': [0.001, 0.0001], 'kernel': ['poly'], 'degree': [2]}]
self.classifier = GridSearchCV(SVC(C=1), parameters, score_func = f1_score)

现在我收到以下消息：

ValueError: The least populated class in y has only 1 members, which is too few. The minimum number of labels for any class cannot be less than k=3.

这与我的训练数据中类别实例的不均匀分布有关，对吧？或者我是否错误地调用了该程序？

Answer 1

在这两种情况下，您都应该使用grid search调整正则化参数C的值。你无法比较结果，否则一个好的C值可能会为另一个模型产生糟糕的结果。

对于多项式内核，您还可以网格搜索度数的最佳值（例如2或3或更多）：在这种情况下，您应该同时网格搜索C和度。

修改：

这与我的训练数据中类别实例的不均匀分布有关，对吧？或者我是否错误地调用了该程序？

检查每个类至少有3个样本，以便能够StratifiedKFold进行k == 3交叉验证（我认为这是GridSearchCV用于分类的默认CV）。如果你有更少，不要指望模型能够预测任何有用的东西。我建议每班至少100个样本（作为一个有点任意的经验法则，除非你处理少于10个特征的玩具问题，并且在类之间的决策边界有很多规律性。）
顺便说一句，请始终在问题/错误报告中粘贴完整的回溯。否则，可能没有必要的信息来诊断正确的原因。

在scikit-learn中使用带有多项式内核的支持向量分类器

1 个答案: