TensorFlow 线性分类器

由于其简单和有效性，线性分类器长期以来一直是机器学习的主流技术之一。一种被广泛喜爱的机器学习框架TensorFlow为这些模型提供了完整的支持。本文介绍了TensorFlow的线性分类器，解释了它们的工作原理和如何在应用中使用它们。

理解线性分类器

使用线、平面或超平面，线性分类器将数据分成不同的类别。由于划分线是相对于输入空间的线性的，所以称为“线性”边界。二元或多元线性分类器适用于输入和输出之间大致呈线性关系的问题。

TensorFlow简介

谷歌Brain团队创建了名为TensorFlow的开源机器学习框架。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的主要优势是它可以进行高级和低级计算，让用户能够相对容易地构建复杂的机器学习模型。

使用TensorFlow实现线性分类器

为了创建一个线性分类器，TensorFlow提供了tf.estimator API，特别是tf.estimator.LinearClassifier。它包含了构建、评估、预测和使用模型所涉及的所有推理过程。

安装TensorFlow

确保首先安装TensorFlow。可以使用pip来实现：

pip install tensorflow

示例1：简单线性分类器

看一个简单的例子，我们使用线性分类器对Iris数据集进行分类。这个多元化的Iris数据集是由英国统计学家和生物学家罗纳德·费舍尔开发的。它包含每种三叶草花品种的50个样本。

首先加载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

在定义特征列之后，线性分类器将被构建：

# 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)

在这段代码中，首先定义了描述数据集中每个特征的特征列。然后，利用tf.estimator构建了线性分类器LinearClassifier。我们使用numpy_input_fn函数将数据输入分类器，然后使用.train()方法训练分类器。

示例2：评估分类器

现在我们可以评估已经训练好的分类器的性能了。为了这个示例，我们将使用Iris数据集中没有用于训练的部分数据。

# 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')

在这个例子中，我们为测试数据建立了一个新的输入功能，然后使用.evaluate()方法来评估我们分类器的精确性。

示例3：进行预测

在新的数据上，我们可以使用训练好的分类器进行预测。让我们通过使用我们的分类器预测一朵新花的品种来说明这一点：

# 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')

在这个示例中，我们使用了四个度量指标来定义一朵新的花。然后，使用我们训练过的分类器预测了这朵新花的类别。结果是预期的鸢尾花品种。