sklearn官方例子——用半监督学习做数字识别
 

什么是半监督学习

半监督学习很重要，为什么呢？因为人工标注数据成本太高，现在大家参加比赛的数据都是标注好的了，那么如果老板给你一份没有标注的数据，而且有几百万条，让你做个分类什么的，你怎么办？不可能等标注好数据再去训练模型吧，所以你得会半监督学习算法。

不过我在这里先打击大家一下，用sklearn的包做不了大数据量的半监督学习，我用的数据量大概在15000条以上就要报MemoryError错误了，这个是我最讨厌的错误。暂时我还没有解决的办法，如果同志们是小数据量，那就用这个做着玩玩吧

算法流程

假设我们有一份数据集，共330个数字，其中前十个是已知的，已经标注好了，后320个是未知的，需要我们预测出来的。

• 首先把这330个数据全部都放到半监督学习算法里，训练模型，预测那320个标签
• 然后用某种方法(看下面代码的操作)得知这320个数据里最不确定的前5个数据，对它进行人工标注，然后把它放到之前的10个数据里，现在就有15个已知数据了
• 这样循环个几次，已标注的数据就变多了，那么分类器的效果肯定也就变好了

即

• 一共330个点，都是已经标注好的了，我们把其中的320个点赋值为-1，这样就可以假装这320个点都是没有标注的了
• 训练一个只有10个标记点的标签传播模型
• 然后从所有数据中选择要标记的前五个最不确定的点,把它们(带有正确标签)放到原来的10个点中
• 接下来可以训练15个标记点(原始10个 + 5个新点)
• 重复这个过程四次，就可以使用30个标记好的点来训练模型
• 可以通过改变max_iterations将这个值增加到30以上

 

LabelSpreading是一个半监督学习模型

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from sklearn import datasets
from sklearn.semi_supervised import label_propagation
from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix# 再加下面这个，不然会报错
from scipy.sparse.csgraph import *digits = datasets.load_digits()
rng = np.random.RandomState(0)# indices是随机产生的0-1796个数字，且打乱
#indices:[1081 1707  927 ... 1653  559  684]
indices = np.arange(len(digits.data))
rng.shuffle(indices)# 取前330个数字来玩
X = digits.data[indices[:330]]
y = digits.target[indices[:330]]
images = digits.images[indices[:330]]n_total_samples = len(y) # 330
n_labeled_points = 10 # 标注好的数据共10条
max_iterations = 5 # 迭代5次#未标注的数据320条
#即[10 11 12 ... 329]
unlabeled_indices = np.arange(n_total_samples)[n_labeled_points:] f = plt.figure() # 画图用的for i in range(max_iterations):if len(unlabeled_indices) == 0:print("no unlabeled items left to label") # 没有未标记的标签了，全部标注好了breaky_train = np.copy(y)y_train[unlabeled_indices] = -1 #把未标注的数据全部标记为-1，也就是后320条数据lp_model = label_propagation.LabelSpreading(gamma=0.25,max_iter=5) # 训练模型lp_model.fit(X,y_train)predicted_labels = lp_model.transduction_[unlabeled_indices] # 预测的标签true_labels = y[unlabeled_indices] # 真实的标签print('**************************')print(predicted_labels)print(true_labels)print('**************************')cm = confusion_matrix(true_labels,predicted_labels,labels = lp_model.classes_)print("iteration %i %s" % (i,70 * "_")) # 打印迭代次数print("Label Spreading model: %d labeled & %d unlabeled (%d total)"% (n_labeled_points,n_total_samples-n_labeled_points,n_total_samples))print(classification_report(true_labels,predicted_labels))print("Confusion matrix")print(cm)# 计算转换标签分布的熵# lp_model.label_distributions_作用是Categorical distribution for each itempred_entropies = stats.distributions.entropy(lp_model.label_distributions_.T)# 选择分类器最不确定的前5位数字的索引# 首先计算出所有的熵，也就是不确定性，然后从320个中选择出前5个熵最大的# numpy.argsort(A)提取排序后各元素在原来数组中的索引。具体情况可看下面#  np.in1d 用于测试一个数组中的值在另一个数组中的成员资格，返回一个布尔型数组。具体情况可看下面uncertainty_index = np.argsort(pred_entropies)[::1]uncertainty_index = uncertainty_index[np.in1d(uncertainty_index,unlabeled_indices)][:5] # 这边可以确定每次选前几个作为不确定的数，最终都会加回到训练集# 跟踪我们获得标签的索引delete_indices = np.array([])# 可视化前5次的结果if i < 5:f.text(.05,(1 - (i + 1) * .183),'model %d\n\nfit with\n%d labels' %((i + 1),i*5+10),size=10)for index,image_index in enumerate(uncertainty_index):# image_index是前5个不确定标签# index就是0-4image = images[image_index]# 可视化前5次的结果if i < 5:sub = f.add_subplot(5,5,index + 1 + (5*i))sub.imshow(image,cmap=plt.cm.gray_r)sub.set_title("predict:%i\ntrue: %i" % (lp_model.transduction_[image_index],y[image_index]),size=10)sub.axis('off')# 从320条里删除要那5个不确定的点# np.where里面的参数是条件，返回的是满足条件的索引delete_index, = np.where(unlabeled_indices == image_index)delete_indices = np.concatenate((delete_indices,delete_index))unlabeled_indices = np.delete(unlabeled_indices,delete_indices)# n_labeled_points是前面不确定的点有多少个被标注了n_labeled_points += len(uncertainty_index)f.suptitle("Active learning with label propagation.\nRows show 5 most""uncertain labels to learn with the next model")
plt.subplots_adjust(0.12,0.03,0.9,0.8,0.2,0.45)
plt.show()

 

参考：

https://www.jianshu.com/p/a21817a81890