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1>理解监督学习
2>OpenCV中的监督学习
3>使用评分函数评估模型性能
1>理解监督学习
标签：
在简单线性回归中，标签是我们要预测的事物，即因变量y。标签可以是未来的房价、图片中显示的物种以及其他任何事物。
特征：
在简单线性回归中，特征是输入变量，即自变量X。简单的机器学习项目可能会使用单个特征，而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征，按如下方式指定：
在垃圾邮件检测器的例子中，特征可能包括：
- 发件人的地址。
- 发送电子邮件的时段。
- 电子邮件文本中的字词。
监督学习的目标是要预测一些数据的标签或者目标值，故监督学习可以划分为两种形式：
- 分类：使用数据来预测类别的这些监督学习就叫作分类。比如：预测一张图像中是否包含一只狗或一只猫。在这里，数据的标签就是类别，只能是其中一类或者是另一类，而不可能是两类的混合结果。当只有两种选择时，就叫作二分类或者二值分类。当多于两类时，比如：预测第二天的天气，就叫作多类分类。
- 回归：使用数据预测真实值的这些监督学习就叫作回归。比如：当我们预测股票价值的时候，并不像预测股票的类别那样，回归的目标是尽可能准确地去预测目标值。
2>OpenCV中的监督学习
在OpenCV中构建一个机器学习模型总是遵照下面的逻辑：
- 初始化：通过名字调用模型来创建一个模型的空实例。
- 设置参数：如果模型需要一些参数，可以通过设值函数进行设置。
- 训练模型：每个模型必须提供一个叫作train的类函数，用于让模型拟合一些数据。
- 预测新的标签：每个模型必须提供一个叫作predict的类函数，用于让模型预测新数据的标签。
- 评估模型：每个模型必须提供一个叫作calcError的类函数，用于评估模型的性能。
3>使用评分函数评估模型性能
在二值分类的任务中，有几种不同的方法来评估分类的效果，一些常见的指标如下所示：
- 准确率（accuracy_score）：正例和负例中预测正确的数量占总数量的比例。比如：在把图片分为猫或者狗的类别时，准确率表示的就是那些被正确分为包含猫或者狗的图片的比例。
- 精确率（precision_score）：预测为正例的样本中预测正确的比例。比如：在所有预测包含猫的图片中，真正包含猫的图片的比例。
- 召回率（recall_score）：实际为正例的样本中预测正确的比例。比如：在所有实际包含猫的图片中，已经被正确识别为猫的图片的比例。
打开一个新的IPython会话：
ipython用一些只包含0或者1的类标签来模拟，首先，把随机数生成器的种子设置为固定值：
import numpy as np
np.random.seed(42)通过在0~(2-1)的范围内随机取整数的方式，生成5个不是0就是1的随机标签：
y_true=np.random.randint(0, 2, size=5)
y_true
#结果：array([0, 1, 0, 0, 0])假设有一个尝试预测类标签的分类器，为了方便说明，我们假设这个分类器并不准确，并且总是预测标签1：
y_pred=np.ones(5, dtype=np.int32)
y_pred
#结果：array([1, 1, 1, 1, 1])计算准确率（两种方法）：
np.sum(y_true==y_pred)/len(y_true)
#结果：0.2
from sklearn import metrics
metrics.accuracy_score(y_true, y_pred)
#结果：0.2混淆矩阵：
| 预测结果（True/False） | 真实情况 | ||
| 正例（Positive） | 负例（Negative） | ||
| 正例 | TP（真正例） | FN（假负例） | |
| 负例 | FP（假正例） | TN（真负例） | |
计算TP（真正例，即我们预测为1，标签也为1）：
true_a_positive=(y_true==1)
pred_a_positive=(y_pred==1)
true_positive=np.sum(pred_a_positive*true_a_positive)
true_positive
#结果：1计算TN（真负例，即我们预测为0，标签也为0）：
true_negative=np.sum((y_pred==0)*(y_true==0))
true_negative
#结果：0false_positive=np.sum((y_pred==1)*(y_true==0))
false_positive
#结果：4计算FN（假负例，即我们预测为0，但标签为1）：
false_negative=np.sum((y_pred==0)*(y_true==1))
false_negative
#结果：0为确保没有出错，再计算一次准确率：
accuracy=(true_positive+true_negative)/len(y_true)
accuracy
#结果：0.2计算精确率：
precision=true_positive/(true_positive+false_positive)
precision
#结果：0.2用scikit-learn来检查我们的数学结果：
metrics.precision_score(y_true, y_pred)
#结果：0.2计算召回率：
recall=true_positive/(true_positive+false_negative)
recall
#结果：1.0用scikit-learn来检查我们的数学结果：
metrics.recall_score(y_true, y_pred)
#结果：1.0使用均方误差、可释方差和R方值的相关评分函数对回归器评分：
- mean_squared_error（均方误差）：各数据预测值与真实值之差的平方和的平均数，均方误差的值越接近0，表示预测值与真实值的分散分布程度越相近。
- explained_variance_score（可释方差）：可释方差的值越接近1，表示预测值与真实值的分散分布程度越相近。
- r2_score（R方值）：
也被称作决定系数，决定系数越接近1，表示预测值与真实值的分散分布程度越相近。
创建另一个模拟数据集，在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：
x=np.linspace(0, 10, 100)真实的数据总是会包含噪声，为了遵照这一事实，我们在目标值y_true上添加噪声，该操作通过在sin函数上添加噪声来实现：
y_true=np.sin(x)+np.random.rand(x.size)-0.5这里使用NumPy中的rand函数来添加[0,1)范围内的噪声，并减去0.5，让噪声以0为中心。
预测y值：
y_pred=np.sin(x)使用Matplotlib对它进行可视化处理：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
%matplotlib
plt.plot(x, y_pred, linewidth=4, label='model')
plt.plot(x, y_true, 'o', label='data')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(loc='lower left')
使用均方误差来判定模型的好坏：
mse=np.mean((y_true-y_pred)**2)
mse
#结果：0.08531839480842378用scikit-learn来检查我们的数学结果：
metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)
#结果：0.08531839480842378使用可释方差来判定模型的好坏：
fvu=np.var(y_true-y_pred)/np.var(y_true)
fvu
#结果：0.163970326266295
fve=1.0-fvu
fve
#结果：0.836029673733705用scikit-learn来检查我们的数学结果：
metrics.explained_variance_score(y_true, y_pred)
#结果：0.08531839480842378使用决定系数来判定模型的好坏：
r2=1.0-mse/np.var(y_true)
r2
#结果：0.8358169419264746用scikit-learn来检查我们的数学结果：
metrics.r2_score(y_true, y_pred)
#结果：0.8358169419264746不以x的值为基础而预测y的值的常数模型，其值总是为0：
metrics.r2_score(y_true, np.mean(y_true)*np.ones_like(y_true))
#结果：0.0最后
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