TowardsDataScience-博客中文翻译-2022-六-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2022（六）

原文：TowardsDataScience

协议：CC BY-NC-SA 4.0

独一无二的 Python Itertools 指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-guide-to-python-itertools-like-no-other-454da1ddd5b8

通过动画 gif 使你对这个惊人的库的理解具体化，并学*如何编写更优雅的代码

照片由埃琳娜·鲁梅在 Unsplash 拍摄

目录

1. 简介
2. itertools.product()
3. ITER tools . permutations()
4. ITER tools . combinations()
5. ITER tools . combinations _ with _ replacement()
6. itertools.count()
7. itertools.cycle()
8. itertools.repeat()
9. itertools.accumulate()
10. itertools.chain()
11. itertools.compress()
12. itertools.dropwhile()
13. itertools.takewhile()
14. ITER tools . filter false()
15. itertools.starmap()
16. itertools.tee()
17. ITER tools . zip _ longest()
18. itertools.pairwise()
19. itertools.groupby()
20. itertools.islice()
21. 结论

介绍

itertools是 Python 中用于处理可重复项的内置模块。它提供了许多快速、节省内存的方法来循环遍历 iterables，以获得不同的预期结果。这是一个强大但被低估的模块，每个数据科学家都应该知道，以便用 Python 编写干净、优雅和可读的代码。

虽然有大量关于itertools及其功能的资源，但它们通常专注于代码，使得不熟悉的读者很难立即理解每个方法的内部工作原理。本文采用了一种不同的方法——我们将使用动画 gif 带您浏览每一个itertools方法，以说明它们实际上是如何工作的。希望这个指南能帮助你更好地想象和理解如何使用itertools。

注意:因为我们采用了这种方法，许多动画插图被故意过度简化，以帮助读者理解。例如，如果 GIF 中的输出显示为“ABC”，并不意味着代码输出是字符串“ABC”。而是代表代码输出， *[('A', 'B', 'C')]* 。同样， *itertools* 方法通常返回一个生成器(它不会立即显示结果元素)作为输出。然而，在 gif 中，我们将输出表示为将输出包装在 *list()* 函数后得到的结果。

说到这里，让我们开始行动吧！

itertools.product()

itertools.product()是一种组合迭代器，给出给定可迭代列表的笛卡尔积。每当您在代码中嵌套了 for 循环时，都是使用itertools.product()的好机会。

图 itertools.product()`的动画演示

要计算 iterable 与其自身的乘积，可以用可选的repeat参数指定重复的次数。

ITER tools . per mutations()

给你一个 iterable 的所有可能的排列，即没有重复元素的所有可能的排序。

图 itertools.permutations()`的动画演示

ITER tools . combinations()

对于给定的 iterable，itertools.combinations()返回长度为 r 且没有重复元素的所有可能组合。

图 itertools.combinations()`的动画演示

图 3 中的 GIF 假定了r=3，因此返回了('A','B','C')的唯一组合。如果r=2，itertools.combinations('ABC', 2)将返回[('A','B'), ('A','C'),('B','C')]。

ITER tools . combinations _ with _ replacement()

对于给定的 iterable，itertools.combinations_with_replacement()返回长度为 r 的所有可能组合，每个元素允许重复多次。

图 4:ITER tools . combinations _ with _ replacement()的动画演示

itertools.count()

itertools.count()返回给定一个输入数的均匀间隔值，直到无穷大。因此，它被称为“无限迭代器”。默认情况下，这些值将平均间隔 1，但这可以用step参数设置。

图 itertools.count()的动画演示

itertools.cycle()

itertools.cycle()是另一个无限迭代器，它连续“循环”遍历一个可迭代对象，产生一个无限序列。

图 itertools.cycle()的动画演示

itertools.repeat()

itertools.repeat()是第三种无限迭代器，它一遍又一遍地重复一个可迭代对象，产生一个无限序列，除非指定了times。比如itertools.repeat('ABC', times=3)会产生['ABC', 'ABC', 'ABC']。

图 itertools.repeat()`的动画演示

itertools.accumulate()

itertools.accumulate()生成一个迭代器，它累加 iterable 中每个元素的总和。

图 itertools.accumulate()'的动画演示

默认情况下，它通过加法或串联进行累加。您还可以使用带有两个参数的func参数来指定一个定制函数。例如，itertools.accumulate('ABCD', func=lambda x, y: y.lower()+x)会产生['A', 'bA', 'cbA', 'dcbA']。

itertools.chain()

itertools.chain()获取多个可迭代对象，并将它们链接在一起，生成一个可迭代对象。

图 itertools.chain()`的动画演示

与此稍有不同的是itertools.chain.from_iterable()，它接受一个 iterables 中的一个 iterable，并将它的单个元素链接在一个 iterable 中。因此，itertools.chain.from_iterable([‘ABC’, ‘DEF’])将产生与itertools.chain(‘ABC’, ‘DEF’)相同的结果，即[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’, ‘F’]。

itertools.compress()

itertools.compress()基于布尔值的一个可迭代项过滤另一个可迭代项(称为“选择器”)。结果 iterable 将只包含来自输入 iterable 的元素，这些元素的位置对应于选择器的True值。

图 itertools.compress()的动画演示

itertools.dropwhile()

在itertools.dropwhile中，您“删除”条件为True的“while”元素，并在条件第一次变为False后“获取”元素。

图 11:ITER tools . drop while()的动画演示

对于图 10 所示的例子:

• 第一要素:条件为True —下降
• 第二元素:条件为True —下降
• 第三个元素:条件为False —保持所有元素

itertools.takewhile()

itertools.takewhile()以相反的方式工作——在条件第一次变成False之后，您“取”元素“而”条件是True并且“放”元素。

图 12:ITER tools . take while()的动画演示

对于图 11 所示的例子:

• 第一个元素:条件为True —保持
• 第二元素:条件为True —保持
• 第三个元素:条件为False——从此丢弃所有元素

ITER tools . filter false()

itertools.filterfalse()顾名思义，只有在条件为False的情况下，才保持输入的元素是可迭代的。

图 13:ITER tools . filter false()`的动画演示

itertools.starmap()

通常，您可以使用map将一个函数映射到一个 iterable，比如一个列表。例如，map(lambda x: x*x, [1, 2, 3, 4])会产生[1, 4, 9, 16]。但是，如果你有一个 iterables 的 iterable，比如一个元组列表，并且你的函数需要使用内部 iterable 的每个元素作为参数，你可以使用itertools.starmap()。

图 14:ITER tools . star map()`的动画演示

如果你感兴趣，可以看看下面这篇由 Indhumathy Chelliah 撰写的文章，这篇文章详细分析了map和starmap之间的区别:

https://betterprogramming.pub/exploring-map-vs-starmap-in-python-6bcf32f5fa4a

itertools.tee()

给定一个 iterable，itertools.tee()产生多个独立的迭代器，由它的n参数指定。

图 15:ITER tools . tee()`的动画演示

ITER tools . zip _ longest()

内置的zip()函数接受多个可迭代对象作为参数，并返回一个迭代器，我们可以用它来生成一系列由每个可迭代对象中的元素组成的元组。它要求输入的 iterables 长度相等。对于不同长度的可重复项，zip()会导致一些信息的丢失。例如，zip(‘ABCD’, ‘12’)将只返回[(‘A’, ‘1’), (‘B’, ‘2’)]。

itertools.zip_longest()减轻了这种限制。它的行为与zip()完全相同，除了它基于最长的输入 iterable“压缩”。默认情况下，不匹配的元素用None填充，除非使用fillvalue参数指定。

图 16:ITER tools . tee()`的动画演示

itertools.pairwise()

在 Python 3.10 中新引入的itertools.pairwise()从一个输入 iterable 生成连续的重叠对。如果您有一个可迭代的对象，比如一个列表或一个字符串，并且您想用一个包含两个元素的滚动窗口来迭代它，这是非常有用的。

图 itertools.pairwise()'的动画演示

这是奖金！如果你还没有使用 Python 3.10，你可以定义自己的pairwise函数(致谢: Rodrigo )。

>>> from itertools import tee
>>> def pairwise(it):
>>>    """Mimicks `itertools.pairwise()` method in Python 3.10."""
>>>     prev_, next_ = tee(it, 2) # Split `it` into two iterables.
>>>     next(next_) # Advance once.
>>>     yield from zip(prev_, next_) # Yield the pairs.

itertools.groupby()

给定一个输入 iterable，itertools.groupby()返回连续的键和相应组的 iterable。

图 18:ITER tools . group by()的动画演示

默认情况下，itertools.groupby()会在每次键值改变时生成一个中断或新组。对于图 17 中的例子，它将单个“A”(绿色)分组为一个单独的组，而不是将 4 个“A”分组在一起。如果期望的行为是根据 iterable 中的唯一元素进行分组，那么首先需要对输入 iterable 进行排序。

itertools.islice()

itertools.islice()是一个迭代器，在给定start、stop 和step 参数的情况下，返回输入 iterable 中所需的元素。

图 19: ITER tools . is lice()的动画演示

您可能会想，“使用常规索引切片也可以做到这一点！”。比如‘AAABBACCC’[1:8:2]会返回‘ABAC’。事实证明，itertools.islice()和常规的索引切片是有区别的:

1. 常规索引切片支持 start、stop 和 step 的负值，但itertools.islice()不支持。
2. 常规索引切片创建了一个新的可迭代对象，而itertools.islice()创建了一个迭代现有可迭代对象的交互器。
3. 由于前面的原因，itertools.islice()更节省内存，尤其是对于大的可重复项。

结论

恭喜你走到这一步！这是大量的 gif，但我希望它们能帮助你更好地欣赏令人惊叹的itertools库，并且你正在编写优雅的 Python 代码！

如果你觉得这篇文章有用，请在评论中告诉我。我也欢迎讨论、问题和建设性反馈。以下是更多相关资源，可进一步加深您的理解:

1. 的官方文档[itertools](https://docs.python.org/3/library/itertools.html#)
2. Python 中的 Iterables vs 迭代器由 Giorgos Myrianthous
3. 高级 Python: Itertools 库——Python 语言的瑰宝作者法尔哈德·马利克
4. 你应该如何——为什么——使用 Python 生成器

在你走之前

如果你对类似的内容感兴趣，可以看看我下面列出的其他文章。通过媒体关注我，或者通过 LinkedIn 或 Twitter 联系我。祝您愉快！

https://betterprogramming.pub/7-lesser-known-python-tips-to-write-elegant-code-fa06476e3959 https://betterprogramming.pub/demystifying-look-ahead-and-look-behind-in-regex-4a604f99fb8c

Python 的 Dunder 方法指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-guide-to-pythons-dunder-methods-3b8104fce335

Python 背后的魔力

克里斯·里德在 Unsplash 上拍摄的照片

Python 有几个神奇的方法——你通常会听到从业者称之为 dunder 方法(我将它们互换使用)。这些方法执行一个称为操作符重载的过程: 向操作符 提供超出预定义含义的扩展含义。我们使用操作重载将自定义行为添加到我们的类中，这样我们就可以将它们与 Python 的操作符和内置函数一起使用。

想到一个更笨的方法的最简单的方法是作为你的实现和 Python 解释器之间的契约。合同的一个条款涉及 Python 在某些给定的情况下在幕后执行一些动作(例如，试图向自定义类添加一个整数)。

Dunder 方法以两个下划线开始和结束:您可能遇到的最流行的方法是__init__()方法。我们在一个类中创建了__init__()方法，这样我们就可以用该类的特定属性来初始化该类— 在Python 3面向对象编程入门中了解更多关于面向对象编程的信息。

但是__init__()只是几种魔法方法中的一种。在本文中，我们将介绍您可能遇到的不同类型的 dunder 方法以及它们的作用。

字符串表示方法

每当我们在 Python 中创建新对象时，我们都会隐式地创建一个相关的对象，因为所有的类都继承自Object。在Object中定义的方法被我们新创建的类继承，并在各种情况下使用，比如打印一个对象。

**class** Car: 
    passcar = Car()**print**(car)"""
<__main__.Car object at 0x7f53e19a8d90>
"""

上面的代码是怎么知道要打印什么的？简单。Python 中所有类的父类Object，有一个名为__repr__()(发音为 dunder repper)的 dunder 方法；当我们调用print()语句时，它从我们的Car对象调用__repr__()方法，该对象是从父类Object继承的，并将一个值返回给主程序。

但是子类可以覆盖父类。我们所要做的就是在子类中创建一个同名的方法——在 继承:在 Python 中了解更多关于继承的知识。

**class** Car: 
    **def** __repr__(self):
        **return** f"{self.__class__.__qualname__}"

car = Car()**print**(car)"""
Car
"""

我们还可以使用__str__()(发音为 stir) dunder 方法来创建一个字符串表示。__str__()方法返回一个人类可读的字符串，该字符串提供了关于对象的更多有见地的信息。

注意 :我们的对象没有太多的变化，所以我们将使用与 *__repr__()* 中相同的信息。

**class** Car: 
    **def** __str__(self):
        **return** f"{self.__class__.__qualname__}"

car = Car()**print**(car)"""
Car
"""

如果__str__()丢失，__repr__()方法将作为备份行为。因此，当您调用print()时，它首先查找__str__()以查看它是否已被定义，否则它调用__repr__()。

数学方法

当我们创建表达式时，我们使用称为操作符的特殊符号。如果我们希望在一个表达式中使用操作数，那么它必须有一个数学方法，操作符可以用它来计算表达式。如果不创建 math dunder 方法，Python 会引发类型错误。

**class** RandomNumbers: 
    **def** __init__(self, a, b): 
        self.a = a 
        self.b = b

set_a = RandomNumbers(2, 4)
set_b = RandomNumbers(3, 5)**print**(set_a + set_b)"""
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 9, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'RandomNumbers' and 'RandomNumbers'
"""

当然，我们可以简单地在我们的类中创建一个add_random_numbers()方法，但是解决这个问题的更好的方法是使用__add__() dunder 方法——这样，我们可以对我们的RandomNumbers对象使用+操作符。

**class** RandomNumbers: 
    **def** __init__(self, a, b): 
        self.a = a 
        self.b = b

    **def** __add__(self, other):
        # Only permit RandomNumber objects to be added
        **if not** isinstance(other, RandomNumbers): 
            **return** NotImplemented

        **return** RandomNumbers(other.a + self.a, other.b + self.b)

    **def** __repr__(self):
        **return** f"{self.__class__.__qualname__}({self.a}, {self.b})"

set_a = RandomNumbers(2, 4)
set_b = RandomNumbers(3, 5)**print**(set_a + set_b)"""
RandomNumbers(5, 9)
"""

当一个RandomNumbers对象位于+操作符的左侧时，Python 将调用__add__()方法:+操作符右侧的方法作为other参数传递给__add__()方法。

在我们的例子中，我们防止我们的对象添加不是RandomNumber实例的对象。让我们来看另一种方法，它允许我们将数字与整数相乘:

**class** RandomNumbers: 
    **def** __init__(self, a, b): 
        self.a = a 
        self.b = b

    **def** __add__(self, other):
        **if not** **isinstance**(other, RandomNumbers):
            **return NotImplemented**

        **return** RandomNumbers(other.a + self.a, other.b + self.b)

    **def** __mul__(self, other): 
        if not isinstance(other, int): 
            **return NotImplemented** 

        **return** RandomNumbers(self.a * other, self.b * other)

    **def** __repr__(self):
        return f"{self.__class__.__qualname__}({self.a}, {self.b})"

set_a = RandomNumbers(2, 4)**print**(set_a * 3)"""
RandomNumbers(6, 12)
"""

同样，请注意RandomNumbers实例位于*操作符的左侧。如果我们把它移到右边会发生什么？

-- snip -- set_a = RandomNumbers(2, 4)**print**(3 * set_a)"""
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 23, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'int' and 'RandomNumbers'
"""

Python 引发了一个类型错误。

出现这种情况的原因是，当对象位于数学运算符的左侧时，会调用 math dunder 方法。如果你想扩展这个功能，那么你也可以调用右边的对象，那么你必须定义 reverse dunder 方法。

让我们用乘法的例子来证明这一点:

**class** RandomNumbers:
    **def** __init__(self, a, b): 
        self.a = a 
        self.b = b

    **def** __add__(self, other):
        **if not** **isinstance**(other, RandomNumbers):
            **return** NotImplemented

        **return** RandomNumbers(other.a + self.a, other.b + self.b)

    **def** __mul__(self, other): 
        **i**f **not isinstance**(other, int): 
            **return** NotImplemented 

        **return** RandomNumbers(self.a * other, self.b * other)

    **def** __rmul__(self, other): 
        **return** self.__mul__(other)

    **def** __repr__(self):
        **return** f"{self.__class__.__qualname__}({self.a}, {self.b})"

set_a = RandomNumbers(2, 4)**print**(3 * set_a)"""
RandomNumbers(6, 12)
"""

问题解决了。

这只是两种类型的邓德方法，但是有几种——你可以在这里找到它们的列表。如果你对提升你的 Python 技能感兴趣，我建议你查看一下数据营提供的 Python 技能和职业轨迹。

感谢阅读。

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R 对象索引指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-guide-to-r-objects-indexing-936a4adcb38b

让我们学*如何操作不同的 R 对象并从中检索数据

照片由mak sym Kaharlytskyi@ unsplash . com 拍摄

【免责声明:此帖子包含一些我的 Udemy 课程的附属链接】

当你学*一门语言时，特别是当它们是为处理数据而定制的时候，你很容易对你将要学*的所有新的数据结构和复杂性感到困惑。学*如何处理每种语言的对象可能会非常令人沮丧——特别是如果您正在从另一个框架迁移，这可能是一个很大的挑战，因为您可能会有某些*惯不适合您正在学*的新语言。

关于 R，如果您以前从未使用过数据框结构，或者您没有使用过专门为数据分析而设计的编程语言，那么索引对象和检索您想要的数据一开始可能看起来有点令人生畏，特别是因为在这种语言中有大量关于维度和类型的对象。

在这篇文章中，我想带你了解一些关于 R 中索引的最重要的概念——在文章的最后，你将能够:

• 在 R 的上下文中区分单维和多维对象；
• 随心所欲地查询数据框；
• 现在，如何从 R 语言中最重要的对象中提取任何元素的子集。

简而言之，在这篇文章的最后，你应该会对不同的 R 对象非常熟悉，我希望这会给你的 R 之旅带来巨大的推动。

开始吧！

向量索引

向量是一维的，单一类型的对象，我们可以在语言中找到。它们被认为是最基本的元素，也是最不容易混淆的。

例如，让我们考虑包含一年中 12 个不同月份的特定区域的平均温度的向量:

temperatures <- c(12.9, 13.2, 15.0, 19.2, 21.4, 24.5, 29.5, 24.2, 20.5, 14.5, 10.2, 9.8)

是时候介绍 R 中最简单的索引方法了——数字索引！

这是在 R 对象中索引元素的最著名的方法之一——如果您是通过 Python 学*这种语言，R 索引从 1 开始，这是一个显著的不同。

假设我们想要获得数字12.9，在我们的temperatures向量中可用的第一个temperature。我们如何做到这一点？

让我们看看:

temperatures[1]

[]是我们的索引锚。通过在 R 中的任何对象附*使用它们，我们打开了索引的可能性，并让 R 知道我们想要从我们的对象中提取某些元素。

上面的代码将产生12.9，这是我们在temperatures获得的第一个温度。这非常简单，因为我们使用[]让 R 知道我们想要索引我们的对象，并且我们在方括号内传递一个1来检索第一个元素。

如果我们只能做到这一点，R 语言将会变得极其乏味。如果我们想要多个温度呢？

我们有两种选择——使用切片或向索引提供一个向量。

从切片开始，我们可以传递一个格式为i:j的索引，从元素i到元素j进行索引。

好的，让我来分解一下——例如，假设我们希望在向量中包含第二、第三和第四个月的温度，我们可以使用:

temperatures[2:4]

这将产生13.2, 15.0, 19.2，这是我们试图达到的三个温度。同样，我们传递方括号内的数字(格式为i:j)。这些方括号将成为 r 中大多数索引的标准。

所以对于temperatures[2:4]，我们实际上是在问 R:请给我检索一下temperatures向量中从第二个到第四个元素的元素。

切片只适用于连续的元素(即相邻的元素)。如果我们想要提取某些单独的元素，例如第一、第三和第八个元素，该怎么办？

在这种情况下，我们可以将向量直接传递到方括号中:

temperatures[c(1,3,8)]

在我们的索引中传递一个c(1,3,8)，我们从temperatures向量中选取第一、第三和第八个元素，即值12.9, 15.0, 24.2。使用向量来索引是最灵活的方式来索引我们想要的任何向量中的元素——对我们想要选取的元素的数量没有限制，也没有像切片中那样的额外限制。

当然，唯一的挫折是，如果我们通过一个不存在的位置，例如，请求第 1、第 3 和第 20 个元素:

temperatures[c(1,3,20)]

该代码的结果元素是:

12.9 15.0   NA

由于没有第 20 个位置(我们的向量只有 12 个元素)，R 将返回给我们NA(不可用)信息。请注意，R 不会抛出任何错误，它只是通过结果让你知道这个元素在向量中根本不存在。

除了数字索引，我们还有命名索引。这很重要，因为我们通常不知道对象中的数据在什么位置。例如，如果我们有一个包含 1000 个客户年龄的向量，我怀疑没有人能记住哪个客户属于哪个年龄。

虽然在我们的temperatures例子中，我们知道，根据常识，我们向量的第一个月是一月，第二个月是二月，等等。

但是，如果我们想在向量中明确地说明这一点，有什么方法可以做到吗？

是啊！我们只需用每个职位的名称值给temperatures分配一个名称属性:

names(temperatures) <- c('Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec')

就索引而言，这打开了一个可能性的新世界！现在，我们能够依靠名称来检索元素—例如，检查一月的温度非常简单:

temperatures['Jan']

这将输出一月份的温度信息:

Jan 
12.9

然而，就指数而言，有一个主题是反复出现的。尽管我们使用名字来索引对象，T2 仍然存在！

您能猜到我们如何使用命名版本索引多个元素吗？

temperatures[c('Jan','Mar')]

只需将向量中可用的两个值传递给我们的索引，我们就能够使用多索引来提取信息:

Jan  Mar 
12.9 15.0

爽！让我们把这个变得更有趣一点。我们已经了解了索引向量的基础知识，以及如何索引一个只包含一个维度的对象。

但是如果我们有一个包含不止一个维度(例如行和列)的对象呢？

接下来，让我们学*如何索引多维对象！

矩阵索引

让我创建一个两行两列的简单矩阵:

matrix_example <- matrix(
  data = c(1000,122,-500,-15),
  nrow = 2,
  ncol = 2
)

现在，我们的矩阵是完全无名的(意味着行和列没有名称属性):

示例矩阵—作者图片

以任意值为例，我们如何从上面的矩阵中获取值 1000？我们可以利用我们在这篇文章的前一部分学到的知识吗？

我们可以，但是我们必须深入研究如何使用多索引对象。

索引这些对象实际上很简单——我们依靠逗号向我们著名的[]添加一个新的位置元素。

让我用代码解释一下:

matrix_example[1,1]

上面的代码选择矩阵的第一行和第一列。

在逗号的左侧，我们有一个行索引器，它从第一维度(行)中选择数据—如果我们只有左侧的数据，那么我们是在处理一个维对象！

在逗号的右侧，我们有第二维度的索引位置(在本例中是列)。根据这个解释，你能猜出我们如何索引第一行第二列吗？

matrix_example[1,2]

没错，只需在逗号的右边提供索引 2，我们就可以索引第二列，在本例中是值-500。

如果我们能够用这种逻辑提取某些元素，是否有可能从一个维度中选择所有元素——例如，从第一列中选择所有行？

是的，就像将“维度”留空一样简单！在上面的例子中，如果我们想从第一个列中选择所有行，我们需要将行索引器留空:

matrix_example[,1]

这实际上与我们描述过的句子相吻合:

• 所有行->索引器在第一维上都保持空白。
• 第一列的->索引器在第二维度上为 1。

这将输出两个值，1000和122，所有值都来自第一列。

如果我们想要相反的，第 1 行的所有列呢？你能猜出我们如何做这件事吗？

matrix_example[1,]

是的，我们只是镜像我们的索引！

这将输出第 1 行两列的值1000和-500。

与单维对象一样，在处理多维时，我们也有命名的索引版本。

假设上面的数据与两个人的income和expenses有关。根据这个想法命名我们的维度:

rownames(matrix_example) <- c('John','May')
colnames(matrix_example) <- c('Income','Expenses')

我们的矩阵现在有如下外观:

带有姓名的示例矩阵—按作者分类的图片

通过名字索引是可能的，甚至在多维度的水平上！例如，如果我想要约翰的收入，我只需键入:

matrix_example['John','Income']

Thsi 输出1000，约翰的收入值！所以基本上，逻辑是一样的:

• 我想要检索的行名是John，所以我将该名称传递到逗号的左侧，即第一维度。
• 我想要检索的列名是Income，所以我将这个名称传递给逗号右边的第二维。

如果我们想要费用，那很简单:

matrix_example['John','Expenses']

但是..如果我们想要约翰和梅的收入呢？因为我们只有两个人，所以可以将行索引器留空。但是，如果矩阵中有更多的个体，我们将使用以前使用过的相同策略—传递一个向量来索引多个元素:

matrix_example[c('John','May'),'Income']

这将输出以下内容:

John  May 
1000  122

酷！我们能够毫无问题地索引多个元素。仅仅通过扩展我们的向量索引知识，我们就能够从一个看起来更复杂的对象中提取数据。

矩阵实际上是数组的一个子集——一种只有二维的特殊类型。

但是..数组可以不止是 2D，我们可以用同样的逻辑索引它们吗？接下来看看吧！

数组索引

数组可以将我们的数据扩展到二维以上，进入张量领域。

最酷的是我们索引背后的逻辑保持不变！让我创建一个三维数组，扩展我们上面看到的数据:

array_example <- array(
  data = c(1000,122,-500,-15, 200,250,-200,-30),
  dim = c(2,2,2)
)

如果我们打印array_example，我们将在控制台上看到以下数组:

, , 1[,1] [,2]
[1,] 1000 -500
[2,]  122  -15, , 2[,1] [,2]
[1,]  200 -200
[2,]  250  -30

那么现在，我们如何从上面的数组中获得值-200?

良好的..应用同样的逻辑！谁说我们必须使用单个逗号？我们可以用另一个逗号来扩展索引器！

array_example[1, 2, 2]

所以基本上，我们要说的是:

• 在第一个逗号的左侧，我们有行索引器，第一维。
• 在逗号之间，我们有列索引器，第二维。
• 在第二个逗号的右边，我们有“矩阵”索引器，第三维。

当然，随着我们维度数量的增加，这开始变得有点混乱和难以想象。

但是，上面的代码将输出-200，来自第一行，第二列，第二个矩阵的值。

对于任何 n 维数组，逻辑将继续是这样的(使用逗号打开新的维度)。到目前为止，我们所学的一切(空索引、传递向量)也适用于数组。

当然，我们也可以向数组中添加名称—例如，让我们假设第三个维度与 John 和 May 两个不同月份的收入和支出相关:

dimnames(array_example) <- list(
  c('John','May'),
  c('Income','Expenses'),
  c('Jan2022','Feb2022')
)

打印我们的array_example会给我们以下内容:

, , Jan2022 Income Expenses
John   1000     -500
May     122      -15, , Feb2022 Income Expenses
John    200     -200
May     250      -30

到目前为止，按名称索引这些对象也与我们看到的其他对象相似。如果我们想要约翰 2022 年 1 月的收入:

array_example['John','Income','Jan2022']

上面的代码将输出1000，期望值。该指数的工作方式如下:

• John被用作第一维度的行索引器。
• Income被用作第二维度的列索引器。
• Jan2022被用作矩阵索引器，第三维度。

你能猜出如何获得 2022 年 2 月 May 的费用吗？

array_example[‘May’,’Expenses’,’Feb2022']

超级容易！

到目前为止，我们只处理过当时接受单一类型的对象。例如，对于向量、矩阵或数组，我们不能在同一个对象中混合整数和字符串元素——这是数据分析的一大缺点。

要做到这一点，我们需要依靠其他对象，如列表或数据框——它们非常强大，也在索引方面开辟了新的可能性，接下来让我们来探索它们！

列表索引

让我们首先创建一个包含与一个虚构学生Anne相关的数据的列表:

list_example <- list(
 name = ‘Anne’,
 grades = c(‘A’,’C’,’C’,’A’),
 GPA = 3.2
)

上面的列表包含三个不同的对象:

• 包含值Anne的名为name的字符元素
• 一个名为grades的字符向量，包含值A,C,C,A
• 名为GPA的数值元素，包含值3.2

索引这些元素可以使用我们的旧的[](尽管有很大的挫折)——假设我们想要访问第二个对象grades，我们可以在这里使用数字索引:

list_example[2]

命名索引在这里也可以使用——当我们创建列表时，我们会自动将元素分配给我们的名称，因此我们可以使用:

list_example['grades']

不过，这些指数存在一个问题。如果我们看到上面两条指令的输出，我们会看到:

$grades
[1] "A" "C" "C" "A"

看到输出上面的$grades了吗？这意味着我们只访问这个对象的“表示”,而不是对象本身。我知道这看起来有点奇怪，但是这将阻止我们访问底层元素(大多数情况下，这是您想要做的)。

例如，假设我想通过使用一个法向量索引来访问第一级(A)——在尝试新的索引之前，我将把检索到的元素(grades)保存到一个名为grades_vector的新对象中:

grades_vector = list_example['grades']

如果我们从list_example中检索一个向量到grades_vector中，我应该能够使用我们已经学过的索引来访问该对象中的元素，对吗？毕竟这是一个向量！

让我们看看:

grades_vector[1]

这将输出:

$grades
[1] "A" "C" "C" "A"

嗯..很奇怪，对吧？我们期望只检索到grades_vector的第一个元素。发生了什么事？

这与我之前所说的有关，在列表索引上使用 **[]** 只会检索底层对象的一个 meta 表示。要访问对象本身，我们有两种方法——使用双方括号或美元符号符号！让我们看看两者，从双方括号开始:

grades_vector = list_example[['grades']]

现在，事情有点不同了。让我们再次尝试索引我们的grades_vector:

grades_vector[1]

我们现在输出A！双方括号符号对数字索引和命名索引都有效。请记住，这是索引list类型对象的特殊情况，与我们到目前为止所学的其他对象无关！

此外，我们还可以使用美元符号符号从列表中检索元素:

list_example$grades

这将输出:

[1] "A" "C" "C" "A"

美元符号符号只适用于列表索引的命名版本。使用美元符号符号，访问对象的一个元表示的问题不会发生。

由于列表的灵活性和强大功能，当涉及到索引时，列表也有其自身的复杂性——简而言之:

• 使用[]只会访问对象的一个表示，阻止我们访问底层元素。
• 使用[[]]可以让我们访问列表对象中的底层元素。
• 使用$是我们可以在列表对象上使用的索引器的一个特例，但是它只对我们的索引的命名版本起作用。

我们还要学*另一个对象，也可以说是最著名的 R 对象——R 数据框。

在底层，R 将数据帧存储为列表，但它们也是二维对象(类似于矩阵)。该组合将在其索引中表示出来！让我们看看，下一个。

数据帧索引

由于它们是二维对象，数据框在索引时实际上类似于矩阵。它们比后者有优势，因为它们可以保存多种数据类型。

让我们以iris数据帧为例，我将在我的环境中将其保存为iris_df:

iris_df <- iris

Iris_Df 预览—作者图片

假设我们想要选取第一行第三列，其中包含值1.4——使用我们从矩阵中获得的知识:

iris_df[1,3]

我们在矩阵中看到的规则同样适用于这里。但是..这似乎不是处理数据框的最实用的方式。

此外，还记得美元符号吗？在数据框中，它们可用于选择整列，例如:

iris_df$Species

上面的代码输出数据框中这一列的所有值。就这么简单！由于数据帧(底层)是一个list元素的集合，使用$就好像我们在处理一个包含多个向量的列表。

关于索引数据框，仍然缺少一些东西。通常，当我们索引类似于表的对象时，我们希望执行某种类型的过滤或列子集，对吗？—如果您曾经使用过 SQL，您会非常清楚我在说什么！

你认为我们如何索引上面数据框中的所有Species集合？下面是一个例子:

iris_df[iris_df$Species == 'setosa',]

让我们慢慢来看最后一条指令，因为它包含了我们到目前为止还没见过的新概念。

• 在上面的代码中，我们仍然通过使用一个,来维护第一和第二维索引的逻辑。
• 专注于iris_df$Species == 'setosa'，我们到底在这里做什么？我们使用$从Species获取所有值，并检查这些值是否等于setosa。在这段代码中，R 将输出一个包含TRUE或FALSE的向量，这取决于该植物是否为setosa。
• 接下来，进入一个我们从未见过的很酷的魔术。如果我们将向量TRUE和FALSE传递给索引器，R 将只选择找到TRUE的元素——在上面的例子中，我们实际上是在声明“请检索所有Species等于setosa的索引”。
• 我们在哪里应用这个条件？看看我们如何在逗号前应用它，这意味着我们在过滤行索引(第一维)。
• 因为逗号的右边是空白的，我们从第二维度带来了什么元素呢？良好的..所有人！

运行上面的代码将返回一个有 50 行的新 dataframe 我们原来的iris_df中的setosas的数量！

你能猜到我是如何在应用上述条件的同时只选择Sepal.Width的吗？

iris_df[iris_df$Species == 'setosa','Sepal.Width']

没错——只需将该名称添加到第二维索引中即可！如果我想要两个子集Sepal.Width和Sepal.Length呢？一个载体来救援！

iris_df[iris_df$Species == ‘setosa’,c(‘Sepal.Width’, ‘Sepal.Length’)]

如你所见，数据框索引融合了我们在这篇文章中学到的一些概念。在我们离开之前，让我向您展示我们如何在索引上使用更多的条件，假设我想检索setosa和virginica花:

iris_df[(iris_df$Species == 'setosa') | (iris_df$Species == 'virginica'),]

我现在使用的是 r 中的 OR 运算符|，这个|使我能够访问更高级的属性，比如选择所有属于setosa或virginica的花。注意我是如何在索引器中的逗号前做所有事情的！这是为什么呢？因为，在这种情况下，我们总是在行上工作！

感谢你花时间阅读这篇文章！我希望我已经澄清了您关于 R 索引的一些问题，并且您现在能够更有效地使用不同的 R 对象。

我已经详细描述了 R 中关于索引的最重要的元素，但是有几个概念我没有提到，特别是关于库的。例如，作为这篇文章的后续，我提出的一个建议是自己研究如何索引dplyr包中的对象，这是最重要的数据争论 R 包之一。

我在 Udemy 上建立了一个R入门和一个 数据科学学*训练营 。这两个课程都是为初学者量身定做的，我希望你能在我身边！

绝对初学者的 R 编程课程 —图片由作者提供

https://medium.com/membership/@ivopbernardo

R 系列应用指南-第 1 部分

原文：https://towardsdatascience.com/a-guide-to-the-apply-family-in-r-part-1-a4073c0dad3e

lapply、sapply、apply 和 tapply 函数

迈克·科诺诺夫在 Unsplash 上拍摄的照片

R 中的 apply-family 是 R 中的一个内置包，它允许您在探索和分析数据时避免循环。我发现 apply-functions 对于在 r 中处理数据非常有用。它们允许你编写简短有效的代码。起初，我对不同的应用功能有点困惑，不知道何时以及如何使用哪一个。使用哪一种取决于数据的结构，在某种程度上，还取决于您希望输出的结构。在本指南第 1 部分中，我将详细介绍每个应用函数，并展示它们是如何工作的，以帮助您避免任何混淆。本指南的第 2 部分展示了一些应用功能的实际应用。

https://medium.com/@andreagustafsen/a-guide-to-the-apply-family-in-r-part-2-227da1c1bc92

本指南还以 jupyter 笔记本和 pdf 文件的形式出现在本 GitHub repo 中。

本指南中涵盖的应用功能有:

• lapply() :循环遍历一个列表，并对该列表的每个元素应用一个函数(lapply 返回一个列表)。
• sapply() :简化结果的 lapply 版本(如果可能的话，sapply 返回一个向量或矩阵)。
• 在数组的页边(行或列)上应用😦)循环，这对于获取矩阵或高维数组的摘要很有用。
• tapply() :“表格应用”的简称。对向量的子集应用函数。
• 侧栏:匿名函数:在*apply 函数中使用的函数

拉普利()

lapply()需要三个参数:

• x一个列表
• FUN一个函数
• ...可用于向函数传递参数

如果x不是一个列表，它将被强制为一个列表，并且lapply总是返回一个列表。

示例:循环遍历一个包含三个元素的列表， a ， b 和 c，并取每个元素的平均值。

*# Create a list of three vectors*
my_list **<-** (list(a **=** 1**:**100, b **=** rnorm(100, 10, 4), c **=** rnorm(100, 20, 5)))Output:$a
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
[20] 20

$b
 [1] 11.126883  9.486250  4.888522 17.979359 10.488388
 [6] 11.386035  9.533153 11.840724  6.894381  9.320159
[11]  8.011970  5.168468 11.168965  5.949377  7.602794
[16]  3.415012  9.000652  8.590869 11.081774  5.504183

$c
 [1] 27.71358 22.78353 21.27341 14.18033 19.44619 21.22942
 [7] 19.80918 24.49109 24.79348 20.92665 22.03669 23.37730
[13] 28.31326 11.24070 17.55119 22.98123 18.12479 18.27029
[19] 25.84009 13.60632

我们现在可以使用lapply()来寻找每个列表的平均值。

*# Take the mean of each vector*
lapply(my_list, mean)Output:$a
[1] 50.5

$b
[1] 10.8271

$c
[1] 20.0546

示例: R 将在向量 x 上循环，并为每次循环生成 x 个随机正态变量。

*# Create vector (1, 2, 3, 4, 5)*
x **<-** 1**:**5

*# Generate a list with five elements, each containing x number of random normal variables*
lapply(x, rnorm)Output:[[1]]
[1] -0.392326

[[2]]
[1] -0.4011685  0.2915179

[[3]]
[1] -1.0637220 -0.1090642  0.1463136

[[4]]
[1] -0.91545274  1.66578574  0.48180671 -0.08540264

[[5]]
[1]  1.0197346  1.2672367 -0.2227637  0.7901403  0.4313318

例子续:我们可以通过将函数的参数传递给...参数来指定函数的参数。因此，如果我们想要指定我们上面生成的随机数的 man 和标准差，我们可以简单地将平均值和 sd 传递给...参数。

*# Create vector (1, 2, 3, 4, 5)* x **<-** 1**:**5*# Generate numbers from the normal distribution with mean 10 and sd 2*
lapply(x, rnorm, mean **=** 10, sd **=** 2) *#default is mean = 0 and sd = 1*Output:[[1]]
[1] 9.978319

[[2]]
[1]  7.501266 12.984743

[[3]]
[1] 10.87127 10.20457 10.63069

[[4]]
[1] 8.652868 7.390537 9.390650 7.895302

[[5]]
[1] 10.655694 12.378678  7.262178 13.547734  6.125808

侧栏:匿名函数

*apply家族函数大量使用了匿名函数，所以在我们进入下一个应用函数之前，我想为那些不熟悉的人解释一下匿名函数。

如果我们想应用一个在 R 中不存在的函数，我们需要直接在 apply 函数中编写自己的函数。

示例:假设我们有两个矩阵，我们想要提取特定的行或列，我们可以通过传递匿名函数来实现。

*# Create a list of two matrices*
mat_list **<-** list(matrix(1**:**4, nrow **=** 2), matrix(1**:**9, nrow **=** 3)) Output:[[1]]
     [,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4

[[2]]
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6    9

这里，我们通过将匿名函数function(row2) row2[2,]添加到lapply()函数中，从每个矩阵中提取第二行。

# Using an anonymous function in lapply()
lapply(mat_list, function(row2) row2[2,])Output:[[1]]
[1] 2 4

[[2]]
[1] 2 5 8

萨普利()

与lapply唯一不同的是sapply总是尽量简化结果。lapply函数的输出总是一个列表。sapply中的输出将是:

• 如果结果是一个每个元素长度为 1 的列表:输出是一个向量
• 如果结果是一个列表，其中每个元素都是长度大于 1 的向量:则输出是一个矩阵
• 否则一个列表

例子:结果是一个向量。
取列表中每个元素的平均值。

*# This function gives two elements of length 1, result as a vector*
my_list **<-** (list(a **=** 1**:**10, b **=** 11**:**20, c **=** 21**:**30, d **=** 31**:**40))
sapply(my_list, mean)Output: a    b    c    d 
 5.5 15.5 25.5 35.5

示例:结果是一个矩阵
从列表中的每个元素提取第一列。

*# Create three 2x2 matrices*
mat3 **<-** list(matrix(1**:**4, 2, 2), matrix(5**:**8, 2, 2), matrix(9**:**12, 2, 2))[[1]]
     [,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4

[[2]]
     [,1] [,2]
[1,]    5    7
[2,]    6    8

[[3]]
     [,1] [,2]
[1,]    9   11
[2,]   10   12 *# Using an anonymous function. sapply gives three vectors of equal length 2, result is a matrix*
sapply(mat3, function(col1) col1[, 1])[,1] [,2] [,3]
[1,]    1    5    9
[2,]    2    6   10

应用()

用于在数组的边距上计算函数(最常用于矩阵的行或列或高维数组)。

*# Show arguments for apply*
args(apply)Output:
function (X, MARGIN, FUN, ..., simplify = TRUE)

参数 MARGIN 指定应该保留哪个边距。MARGIN=1 在行上循环，MARGIN=2 在列上循环。

*# 10x5 matrix of random variables from the uniform dist between 1 and 10*
my_uniform_mat **<-** matrix(runif(50, 1, 10), nrow **=** 10, ncol **=** 5) [,1]     [,2]    [,3]     [,4]     [,5]
 [1,] 9.807216 6.332778 5.966729 9.176292 6.185254
 [2,] 5.874502 2.430018 4.512795 4.094072 1.192640
 [3,] 7.030518 8.663532 7.566979 8.009686 8.510568
 [4,] 3.012011 7.210664 3.890397 7.204866 7.544637
 [5,] 2.586223 2.420773 1.039854 9.737979 9.016665
 [6,] 4.423740 2.240283 1.934197 7.976354 8.697875
 [7,] 2.302334 1.734337 4.326069 4.121796 2.230787
 [8,] 2.085405 1.386700 6.370785 3.052539 6.207375
 [9,] 8.385375 7.476500 7.475415 7.098384 2.844853
[10,] 8.135351 3.386021 5.700849 9.158787 9.694943*# Means for all rows*
apply(my_uniform_mat, 1, mean)[1] 5.785832 5.912120 5.016462 5.821229 6.741198 4.767206 5.913186
[8] 4.669230 7.142562 6.813925*# Means for all columns*
apply(my_uniform_mat, 2, mean)[1] 5.517655 5.274760 6.643334 5.002985 6.852742

值得一提的是，在 R:

• rowRums = apply(x，1，sum)
• colSums = apply(x，2，sum)
• rowMeans = apply(x，1，mean)
• colMeans = apply(x，2，mean)

这些功能经过优化，比使用应用功能更有效。但是我们可以评估其他函数，比如分位数。

my_uni_mat <- matrix(runif(200, min= 0, max = 19), 20, 10)# specifying which quantiles in the ... argument
apply(my_uni_mat, 1, quantile, probs = c(0.25, 0.75))[,1]     [,2]      [,3]      [,4]      [,5]      [,6]
25%  3.486147 2.070579  3.440077  3.747711  6.430088  6.211664
75% 14.243051 9.824579 13.108914 12.592477 13.620125 16.071445
         [,7]      [,8]      [,9]     [,10]    [,11]     [,12]
25%  5.519152  9.668082  4.548434  3.128967 2.584743  3.056771
75% 14.633494 14.353726 15.403053 15.980496 9.856545 14.886065
        [,13]    [,14]    [,15]     [,16]     [,17]     [,18]
25%  9.444413  7.85192 4.428376  6.784206  8.607954  5.840153
75% 15.118429 15.50309 8.562812 15.423813 13.430605 13.439571
        [,19]     [,20]
25%  8.773012  3.403049
75% 11.887930 12.880902

三维数组和折叠其中一个维度的示例。

# Think 10 2x2 matrices stacked together
x <- array(rnorm(2 * 2 * 10), c(2, 2, 10))
apply(x, MARGIN = c(1, 2), FUN = mean)[,1]       [,2]
[1,] -0.33305439 -0.5067485
[2,]  0.04002034 -0.1403010

该操作与rowMeans(x, dim = 2).相同

塔普利()

tapply对向量的子集应用函数。为此，我们需要指定一个 vector (arg INDEX)来标识我们将要计算的数值向量的元素。

例如，我们可以有一个男性和女性的数据集，我们想分别评估两组的平均身高。

tapply:的论点

• x:一个向量
• 指数:一个因素或一系列因素
• 乐趣:我们想要应用的功能
• …:要传递给 FUN 的其他参数

*# Create a data frame*
person **<-** c("Kalle", "Anders", "Karin", "Sigrid", "Herman", "Pelle", "Hanna", "Anna")
sex **<-** factor(c("Male", "Male", "Female", "Female", "Male", "Male", "Female", "Female"))
height **<-** c(195, 190, 155, 165, 178, 201, 169, 170)
nationality **<-** factor(c("Swedish", "Swedish", "Norwegian", "Danish", "Swedish", "Danish", "Swedish", "Danish"))

my_df **<-** data.frame(person, sex, height, nationality)
my_df

作者图片

*# Get the mean for each sex*
tapply(X **=** my_df**$**height, INDEX **=** sex, FUN **=** mean)Female   Male 
164.75 191.00

我希望这个指南对你有用。如果你想看几个你可能想使用这些应用功能的实际例子，请务必阅读本指南的第 2 部分。

https://medium.com/@andreagustafsen/a-guide-to-the-apply-family-in-r-part-2-227da1c1bc92

R 中的应用系列指南—第 2 部分

原文：https://towardsdatascience.com/a-guide-to-the-apply-family-in-r-part-2-227da1c1bc92

使用应用功能的实例

照片由迈克·科诺诺夫在 Unsplash 上拍摄

这是我的 r 中 apply 系列指南的第二部分。请查看第 1 部分了解每个 apply 函数的演练。在本文中，我给出了两个在一些常见的数据工作流中使用 apply-function 的实例。

https://medium.com/@andreagustafsen/a-guide-to-the-apply-family-in-r-part-1-a4073c0dad3e

本指南还以 jupyter 笔记本和 pdf 文件的形式出现在本 GitHub repo 中。

示例:计算单样本 t 检验的功效

单样本 t 检验确定未知总体均值是否不同于特定值。

进行假设检验时，功效是拒绝错误的零假设的概率。换句话说，它给出了检验将检测到均值真正差异的概率。

使用模拟，我们实际上可以评估测试的功效，因为我们将知道参数的真实值，在这种情况下，是平均值。

下面我们从正态分布中生成 1000 个样本，平均值为 1.75，标准差为 sqrt(5/3)。我们测试了均值为 1 且显著性水平为 95%的零假设。我们通过使用apply函数对 1000 个样本中的每一个都这样做，并计算我们拒绝零假设的次数的比例。我们可以看到，测试在 71%的情况下发现了差异。

*# Function to generate data from the normal distribution*
*# S = number of samples*
*# n = sample size*
*# mu = mean*
*# sigma = standard deviation*generate.normal **<-** function(S,n,mu,sigma){
  *# generate one data set, each row is one sample*
  data **<-** matrix(rnorm(n*****S,mu,sigma), ncol **=** n, byrow **=** T) 
}

*# Set seed and parameter values*
*# Generate 1000 samples from the normal distribution*
set.seed(28)
S **<-** 1000
n **<-** 20
sigma **<-** sqrt(5**/**3)
mu **<-** 1.75
mu0 **<-** 1 *#test generated data against this mean*

*# Generate data from normal*
data **<-** generate.normal(S, n, mu, sigma)

*# Calculate test statistic for each sample*
*# Using apply here to gets the mean and variance for each sample in the generated data*
ttest_statistic **<-** (apply(data, 1, mean) **-** mu0) **/** sqrt(apply(data, 1, var) **/** n)

*# rejection area in the t-distribution*
*# two sided test, alpha 0.05, n-1 degrees of freedom*
t05 **<-** qt(0.975, n-1)

*# calculate power of test (proportion of rejections)*
power **<-** sum(abs(ttest_statistic)**>**t05)**/**S
powerOutput:0.707

对于该参数(平均值为 1.75，标准偏差为 sqrt(5/3))，使用 20 的样本量并测试平均值为 1，我们将在 71%的情况下检测到差异。

示例:测试需要多大的样本量？(对一个参数的多个值运行函数)

如果我们想知道需要多大的样本量才能获得至少 80%的期望功效，我们可以利用sapply函数在一次调用中测试样本量的几个值，并比较结果。

我们将上面的代码放在一个名为ttest_power()的函数中，这样我们就可以将它传递给sapply函数。

*# Put into a function*
ttest_power **<-** function(seed **=** 28, S**=**1000, n **=** 20, mu **=** 0, sigma **=** 1, mu0 **=** 0.1){
    set.seed(seed)
    *# function to generate data from the normal distribution*
    generate.normal **<-** function(S,n,mu,sigma){

      data **<-** matrix(rnorm(n*****S,mu,sigma), ncol **=** n, byrow **=** T) 
      return(data)
    }

    *# Generate data from normal*
    data **<-** generate.normal(S, n, mu, sigma)

    *# Calculate test statistic* 
    ttest_statistic **<-** (apply(data, 1, mean) **-** mu0) **/**        sqrt(apply(data, 1, var) **/** n)

    *# Rejection area in the t-distribution*
    t05 **<-** qt(0.975, n-1)

    *# Calculate power of test*
    power **<-** sum(abs(ttest_statistic)**>**t05)**/**S

    return(power)
}

我们创建一个不同样本大小的向量，我们将在函数中测试它。根据我们想要测试的内容，我们可以操作ttest_function()中的任何参数。在这种情况下，我们使用不同的样本大小值n运行函数。

*# Vector with sample sizes we wish to evaluate*
sample_size **<-** c(10, 15, 20, 25, 30, 35, 40)

*# Use sapply to test different sample sizes in the ttest_power function*
power **<-** sapply(sample_size, function(x)ttest_power(S **=** 1000, n **=** x, mu **=** 0, sigma **=** 1, mu0 **=** 0.5))

*# Add sample sizes as names to the result*
names(power) **<-** sample_size
powerOutput:
   10    15    20    25    30    35    40 
0.311 0.448 0.563 0.676 0.748 0.820 0.868

如果我们有均值为 0、标准差为 1 的数据，并针对均值为 0.5 的零假设进行测试，我们必须至少有 35 个样本才能获得高于 80%的功效。我们可以看到，如果我们的样本量为 20，检测到真正差异的概率只有 56%。

示例:生成几个图

apply也可用于一次调用产生几个情节。如果我们想查看一些生成数据的分布，我们可以使用 apply。

*# generate four samples of 1000 random variable from the normal distribution*
random_normal **<-** generate.normal(S **=** 4, n **=** 1000, mu **=** 0, sigma **=** 1)

*# display plots 2 by 2*
par(mfrow**=**c(2,2))

*# samples are stored row wise, so we call margin = 1*
plots **<-** apply(random_normal, 1, hist)

作者图片

这些只是应用函数如何帮助你用几行代码进行大量计算的几个例子！我真的觉得 apply-family 非常有用，希望这个指南也能帮助你开始使用这些功能。

在 R 中使用插入符号的指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-guide-to-using-caret-in-r-71dec0bda208

学*如何使用 R 使用 caret(分类和回归训练)包

照片由 Heidi Fin @unsplash.com 拍摄

C aret 是 r 中一个非常强大的机器学*库，caret以其灵活性为主要特点，使你能够使用一个简单的train函数训练不同类型的算法。这个抽象层提供了一个通用接口来训练 R 中的模型，只需要调整一个参数——method。

caret(用于分类和回归训练)是 R 中最流行的机器学*库之一。为了增加灵活性，我们获得了嵌入超参数调整和交叉验证——这两项技术将提高我们算法的泛化能力。

在本指南中，我们将从四个不同的方面来探讨该产品包:

• 我们将从学*如何通过改变method参数来训练不同的模型开始。对于我们将训练的每个算法，我们将接触到新的概念，如超参数调整、交叉验证、因子和其他有意义的细节。
• 然后，我们将学*如何设置我们自己的自定义交叉验证函数，然后针对不同的优化指标调整我们的算法。
• 试验我们自己的超参数调谐。
• 我们将通过检查predict如何与不同的caret型号一起工作来总结一切。

为了简单起见，并且因为我们想把重点放在库本身，我们将使用 R:

• iris 数据集，这是一个非常著名的数据集，将代表我们的分类任务。
• 将用作我们回归任务的 mtcars 数据集。

我将做一个小小的调整，使 iris 问题变成二进制问题(不幸的是glm，R 中的逻辑回归实现不支持多类问题):

iris$target <- ifelse(
  iris$Species == 'setosa',
  1,
  0
)

因为我们想要评估 predict 方法，所以让我们先将两个数据帧分成 train 和 test 我将使用个人最喜欢的方法，caTools:

library(caTools)# Train Test Split on both Iris and Mtcars
train_test_split <- function(df) {
  set.seed(42)
  sample = sample.split(df, SplitRatio = 0.8)
  train = subset(df, sample == TRUE)
  test  = subset(df, sample == FALSE)
  return (list(train, test))
}# Unwrapping mtcars
mtcars_train <- train_test_split(mtcars)[[1]]
mtcars_test <- train_test_split(mtcars)[[2]]# Unwrapping iris
iris_train <- train_test_split(iris)[[1]]
iris_test <- train_test_split(iris)[[2]]

一切就绪，我们开始吧！

拟合线性回归

我们的第一个caret例子是拟合一个简单的线性回归。线性回归是最著名的算法之一。在 base R 中，您可以使用lm方法安装一个。在caret中，您可以使用以下命令进行同样的操作:

lm_model <- train(mpg ~ hp + wt + gear + disp, 
      data = mtcars_train, 
      method = "lm")

train是caret图书馆的中心功能。它使用指定的method使算法适合数据。在这种情况下，我们在mtcars数据框架上拟合一条回归线，试图使用汽车的马力、重量、齿轮数和发动机排量来预测每加仑的英里数。

通常，该方法与用于训练模型的独立函数紧密相关。例如，method='lm'会产生类似于lm函数的东西。很酷的事情，我们可以把caret生成的lm_model当作 R 中的其他线性模型——调用summary是可能的:

summary(lm_model)Call:
lm(formula = .outcome ~ ., data = dat)Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-3.6056 -1.8792 -0.4769  1.0658  5.6892Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 31.67555    6.18241   5.123 7.11e-05 ***
hp          -0.04911    0.01883  -2.609  0.01777 *  
wt          -3.89388    1.28164  -3.038  0.00707 ** 
gear         1.49329    1.29311   1.155  0.26327    
disp         0.01265    0.01482   0.854  0.40438    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 2.915 on 18 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8246, Adjusted R-squared:  0.7856 
F-statistic: 21.15 on 4 and 18 DF,  p-value: 1.326e-06

如果您使用lm(mpg ~ hp + wt + gear + disp, data = mtcars_train)拟合线性模型，您将获得完全相同的系数。因此..使用caret的确切优势是什么？

其中最重要的是我们将在下一节看到的——改变模型是如此简单！

拟合逻辑回归

要在caret中的模型之间进行更改，我们只需更改train函数中的method——让我们在 iris 数据框架上拟合一个逻辑回归:

glm_model <- train(target ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, 
                  data = iris_train, 
                  method = "glm",
                  family = "binomial")

使用method='glm'我们打开了训练逻辑回归的可能性。注意，我还可以通过将方法的其他参数传递给 train 函数来访问它们— family='binomial'是我们可以用来让 R 知道我们想要训练一个逻辑回归的参数。根据我们正在使用的method在train函数中如此容易地扩展参数，是caret库的另一个伟大特性。

当然，我们可以看到summary的逻辑回归结果:

summary(glm_model)Call:
NULLDeviance Residuals: 
 Min 1Q Median 3Q Max 
-2.487e-05 -2.110e-08 -2.110e-08 2.110e-08 1.723e-05Coefficients:
 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 45.329 575717.650 0 1
Sepal.Length -5.846 177036.957 0 1
Sepal.Width 11.847 88665.772 0 1
Petal.Length -16.524 126903.905 0 1
Petal.Width -7.199 185972.824 0 1(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)Null deviance: 1.2821e+02 on 99 degrees of freedom
Residual deviance: 1.7750e-09 on 95 degrees of freedom
AIC: 10Number of Fisher Scoring iterations: 25

现在不要太担心结果——重要的是你理解使用train功能在模型之间切换是多么容易。

从线性回归到逻辑回归的跳跃似乎并不令人印象深刻..我们仅仅局限于线性模型吗？没有。接下来，让我们看看一些基于树的模型。

拟合决策树

我们还可以通过切换method来使用train拟合基于树的模型，就像我们在线性和逻辑回归之间切换时所做的那样:

d.tree <- train(mpg ~ hp + wt + gear + disp, 
                  data = mtcars_train, 
                  method = "rpart")

最酷的事？这是一个rpart对象——我们甚至可以使用rpart.plot来绘制它:

library(rpart.plot)
rpart.plot(d.tree$finalModel)

生成的决策树—使用插入符号的序列—按作者排序的图像

为了绘制决策树，我们只需要访问d.tree的finalModel对象，它是rpart对象的模拟。

caret或单独使用rpart功能的显著区别在于，后者不会执行任何超参数调整。另一方面，caret 的rpart已经用复杂度参数(cp)执行了一些小的“超参数调整”，正如我们在详述我们的d.tree时所看到的:

d.treeCART23 samples
 4 predictorNo pre-processing
Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
Summary of sample sizes: 23, 23, 23, 23, 23, 23, ... 
Resampling results across tuning parameters:cp         RMSE      Rsquared   MAE     
  0.0000000  4.805918  0.4932426  3.944907
  0.3169698  4.805918  0.4932426  3.944907
  0.6339397  4.953153  0.5061275  4.105045RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
The final value used for the model was cp = 0.3169698.

在我们的例子中，最低的 RMSE(均方根误差)最终在cp = 0 或cp = 0.32 之间，并且caret选择其中一个值作为我们决策树的最终值。我们也可以在train函数中执行自定义的超参数调整，稍后我们会在本文中看到！

拟合随机森林

为了适应 randomForest，我们可以使用几个methods——就我个人而言，我喜欢使用ranger实现，方法是在train函数的参数中提供:

r.forest <- train(mpg ~ hp + wt + gear + disp, 
                data = mtcars_train, 
                method = "ranger")

让我们看看我们的r.forest对象:

r.forestRandom Forest23 samples
 4 predictorNo pre-processing
Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
Summary of sample sizes: 23, 23, 23, 23, 23, 23, ... 
Resampling results across tuning parameters:mtry  splitrule   RMSE      Rsquared   MAE     
  2     variance    2.672097  0.8288142  2.160861
  2     extratrees  2.844143  0.8054631  2.285504
  3     variance    2.700335  0.8212250  2.189822
  3     extratrees  2.855688  0.8024398  2.295482
  4     variance    2.724485  0.8144731  2.213220
  4     extratrees  2.892709  0.7918827  2.337236Tuning parameter 'min.node.size' was held constant at a value of 5
RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
The final values used for the model were mtry = 2, splitrule =
 variance and min.node.size = 5.

就像在我们的决策树示例中一样，caret在选择最终使用的模型之前，也在自己执行一些简单的超参数调优。在这种情况下，train用mtry和splitrule执行一个双参数超参数调整。它选择了mtry = 2 和splitrule =方差作为最终模型。

请注意，train函数使用的超参数与method中可用的超参数紧密相关！

请记住，这是第一个我们使用非 R 自带的method的train示例——当你试图运行上面的代码时，R 会提示你安装ranger库，如果你没有的话。这是另一个很酷的caret细节——我们可以使用许多 base R 中没有的模型。

底线是，train函数只是这个高层次的 API，它用一个公共接口为我们管理关于模型训练的一切。

装配 XGBoost

Kaggle 竞赛中使用的最著名的模型类型之一是梯度推进模型。这些类型的基于树的模型以其稳定性和性能而闻名。

XGBoost 是这些 boosting 模型的一个实现，它依靠模型的误差来提高它们的性能。与随机森林一样，我们可以在caret中访问不同的 boosting 实现——这里有一个使用xbgTree库的小例子:

xg.boost <- train(mpg ~ hp + wt + gear + disp, 
                  data = mtcars_train, 
                  method = "xgbTree")

xgbTree实现执行了一些广泛的调优(可能需要一段时间运行)——如果我们看一下输出:

xg.boosteXtreme Gradient Boosting23 samples
 4 predictorNo pre-processing
Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
Summary of sample sizes: 23, 23, 23, 23, 23, 23, ... 
Resampling results across tuning parameters:eta  max_depth  colsample_bytree  subsample  nrounds  RMSE    
  0.3  1          0.6               0.50        50      2.946174
  0.3  1          0.6               0.50       100      2.944830
  0.3  1          0.6               0.50       150      2.962090
  0.3  1          0.6               0.75        50      3.112695
  0.3  1          0.6               0.75       100      3.099010
  0.3  1          0.6               0.75       150      3.110219
  0.3  1          0.6               1.00        50      3.077528
  0.3  1          0.6               1.00       100      3.097813
  0.3  1          0.6               1.00       150      3.109069
  0.3  1          0.8               0.50        50      3.097415
  0.3  1          0.8               0.50       100      3.097322
  0.3  1          0.8               0.50       150      3.098146
  0.3  1          0.8               0.75        50      3.078441
  0.3  1          0.8               0.75       100      3.120153
  0.3  1          0.8               0.75       150      3.124199
  0.3  1          0.8               1.00        50      3.174089
  0.3  1          0.8               1.00       100      3.194984
...Tuning parameter 'gamma' was held constant at a value of 0Tuning parameter 'min_child_weight' was held constant at a value of 1
RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
The final values used for the model were nrounds = 50, max_depth = 3,
 eta = 0.3, gamma = 0, colsample_bytree = 0.6, min_child_weight = 1
 and subsample = 1.

我只是展示了几个train执行的全超参数调优的例子。请注意，我们如何通过简单的调整，毫无问题地训练三种不同类型的基于树的模型。没有复杂的争论，没有数据和训练之间的硬接口，什么都没有！为我们照料一切。

在检查交叉验证、超参数调整和指标之前，让我们再看两个模型！

拟合 K-最*邻

我们的method还提供 k-最*邻算法:

knn <- train(mpg ~ hp + wt + gear + disp, 
                  data = mtcars_train, 
                  method = "knn")

对于knn，caret查看不同的k以选择最终型号:

knnk-Nearest Neighbors23 samples
 4 predictorNo pre-processing
Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
Summary of sample sizes: 23, 23, 23, 23, 23, 23, ... 
Resampling results across tuning parameters:k  RMSE      Rsquared   MAE     
  5  3.541489  0.7338904  2.906301
  7  3.668886  0.7033751  2.909202
  9  3.868597  0.6580107  2.965640RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
The final value used for the model was k = 5.

拟合香草神经网络

caret也使我们能够训练我们自己的神经网络——尽管使用其他软件包(h20、keras 等)会更好。)您也可以使用nnet、neuralnet或mxnet方法在caret中训练一个——这里有一个使用neuralnet的例子

neural.network <- train(mpg ~ hp + wt + gear + disp, 
             data = mtcars_train, 
             method = "neuralnet")

看到我们网络的结果:

Neural Network23 samples
 4 predictorNo pre-processing
Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
Summary of sample sizes: 23, 23, 23, 23, 23, 23, ... 
Resampling results across tuning parameters:layer1  RMSE      Rsquared   MAE     
  1       5.916693  0.5695443  4.854666
  3       5.953915  0.2311309  4.904835
  5       5.700600  0.4514841  4.666083Tuning parameter 'layer2' was held constant at a value of 0Tuning parameter 'layer3' was held constant at a value of 0
RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
The final values used for the model were layer1 = 5, layer2 = 0 and
 layer3 = 0.

nnet的一个主要问题是它不适合分类任务——对于适合的method,我们可以使用nnet,另一种实现:

neural.network.class <- train(target ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, 
                        data = iris_train, 
                        method = "nnet")

如果我们检查一下neural.network.class，会发现一些奇怪的事情:

neural.network.classNeural Network100 samples
  4 predictorNo pre-processing
Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
Summary of sample sizes: 100, 100, 100, 100, 100, 100, ... 
Resampling results across tuning parameters:size  decay  RMSE         Rsquared   MAE        
  1     0e+00  0.153228973  0.9370545  0.106767943
  1     1e-04  0.074206333  0.9759492  0.052561227
  1     1e-01  0.116518767  0.9977164  0.112402210
  3     0e+00  0.229154294  0.9616348  0.124433888
  3     1e-04  0.027172779  0.9887259  0.021662284
  3     1e-01  0.080126891  0.9956402  0.074390107
  5     0e+00  0.098585595  0.9999507  0.060258715
  5     1e-04  0.004105796  0.9999710  0.003348211
  5     1e-01  0.073134836  0.9944261  0.065199393RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
The final values used for the model were size = 5 and decay = 1e-04.

我们的神经网络仍然将此视为回归问题(根据它试图优化的指标)——为什么？

因为nnet需要目标作为一个因素来理解我们正在尝试做一个分类任务——这是使用caret时遇到的之一——你仍然需要理解特定methods的某个部分，以避免你的代码中出现任何错误。让我们把我们的target变成一个因素专栏:

iris_train$target = factor(iris_train$target)

现在再次拟合我们的神经网络:

neural.network.class.2 <- train(target ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, 
                              data = iris_train, 
                              method = "nnet")

查看我们的对象neural.network.class.2:

Neural Network100 samples
  4 predictor
  2 classes: '0', '1'No pre-processing
Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
Summary of sample sizes: 100, 100, 100, 100, 100, 100, ... 
Resampling results across tuning parameters:size  decay  Accuracy   Kappa    
  1     0e+00  0.9591083  0.8776744
  1     1e-04  0.9507270  0.8400000
  1     1e-01  1.0000000  1.0000000
  3     0e+00  0.9845919  0.9474580
  3     1e-04  1.0000000  1.0000000
  3     1e-01  1.0000000  1.0000000
  5     0e+00  0.9988889  0.9969231
  5     1e-04  1.0000000  1.0000000
  5     1e-01  1.0000000  1.0000000Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.
The final values used for the model were size = 1 and decay = 0.1.

酷！我们的对象现在显示的是Accuracy，这是一个只与分类任务相关的指标。caret在调优过程中修改了哪些参数？size和decay！

我们在这里对不同的methods进行了很好的报道——你可能会问，我们遗漏了其中的一些吗？是的，我们做到了——在我写这篇文章的时候，关于 231 方法！请随意尝试其中的一些！

定义您自己的交叉验证

在caret中，你也可以给train函数自定义的交叉验证方法。例如，让我们在下面的例子中的决策树上使用 k 倍交叉验证:

ctrl<- trainControl(method="cv", number=10)d.tree.kfold <- train(mpg ~ hp + wt + gear + disp, 
                data = mtcars_train,
                trControl = ctrl,
                method = "rpart")

因此..有什么新鲜事？两件事:

• 我们正在用函数trainControl定义一个ctrl对象。在函数中，我们将实验的method定义为cv(交叉验证)，其中number等于 10，number与 k 相同。
• 我们将 k 倍交叉验证传递给train中的trControl参数。这将让caret明白我们想在我们的培训过程中应用这种交叉验证方法。

让我们检查一下我们的决策树:

dtreeCART23 samples
 4 predictorNo pre-processing
Resampling: Cross-Validated (10 fold) 
Summary of sample sizes: 21, 20, 21, 21, 21, 21, ... 
Resampling results across tuning parameters:cp         RMSE      Rsquared   MAE     
  0.0000000  5.717836  0.7373485  4.854541
  0.3169698  5.717836  0.7373485  4.854541
  0.6339397  6.071459  0.6060227  5.453586RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
The final value used for the model was cp = 0.3169698.

请注意，现在我们可以看到关于Resampling: Cross-Validated (10 fold)的评估结果，确认我们正在使用不同的交叉验证方法。

不同的指标

我们也可以根据不同的度量标准来选择算法的结果。例如，在我们决策树的输出中，深入查看最后一段:

RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
The final value used for the model was cp = 0.3169698.

我们的算法针对均方根误差进行了优化。如果我们想针对另一个指标进行优化，比如 R 平方，该怎么办？我们可以用论点metric来做:

d.tree.kfold.rsquared <- train(mpg ~ hp + wt + gear + disp, 
                      data = mtcars_train,
                      trControl = ctrl,
                      metric = "Rsquared",
                      method = "rpart")

如果我们检查输出，我们会看到以下内容:

d.tree.kfold.rsquaredCART23 samples
 4 predictorNo pre-processing
Resampling: Cross-Validated (10 fold) 
Summary of sample sizes: 21, 21, 21, 21, 21, 20, ... 
Resampling results across tuning parameters:cp         RMSE      Rsquared   MAE     
  0.0000000  4.943094  0.8303833  4.342684
  0.3169698  4.943094  0.8303833  4.342684
  0.6339397  6.022911  0.7031709  5.472432Rsquared was used to select the optimal model using the largest value.
The final value used for the model was cp = 0.3169698.

在本例中，这没有任何区别，因为三个指标(RMSE、Rsquared 和 MAE)的结果将始终指向同一个cp。在有更多超参数的情况下，这是不正确的，它们可能不同。

然而，我们可以通过调整metric参数来选择不同的模型参数，这真的很酷！在这里检查您可以使用的所有指标。

超参数调整示例

虽然caret会自己进行一些默认的超参数调整，但对于大多数机器学*任务来说，它通常有点过于简单。

例如，如果我想检查其他cp参数怎么办？我们可以在我们的train函数中使用tuneGrid参数:

d.tree.hyperparam <- train(mpg ~ hp + wt + gear + disp, 
                               data = mtcars_train,
                               trControl = ctrl,
                               metric = "Rsquared",
                               method = "rpart",
                               tuneGrid = data.frame(
                                 cp = c(0.0001, 0.001, 0.35, 0.65)))

通过在tuneGrid中传递一个data.frame，我可以在我的决策树中为自定义cp进行优化。caret的缺点之一是其他参数(如 maxdepth、minsplit 或其他)不能通过rpart方法的train函数进行调整。您可以通过访问 caret 官方文档上的可用型号页面查看您可以为每个method调整的所有参数。

使用ranger方法调整几个参数的例子:

r.forest.hyperparam <- train(mpg ~ hp + wt + gear + disp, 
                           data = mtcars_train,
                           trControl = ctrl,
                           metric = "Rsquared",
                           method = "ranger",
                           tuneGrid = data.frame(
                             mtry = c(2, 3, 4),
                             min.node.size = c(2, 4, 10),
                             splitrule = c('variance')))

这将产生以下输出:

Random Forest23 samples
 4 predictorNo pre-processing
Resampling: Cross-Validated (10 fold) 
Summary of sample sizes: 21, 20, 21, 21, 21, 20, ... 
Resampling results across tuning parameters:mtry  min.node.size  RMSE      Rsquared   MAE     
  2      2             2.389460  0.9377971  2.192705
  3      4             2.325312  0.9313336  2.112829
  4     10             2.723303  0.9147017  2.425553Tuning parameter 'splitrule' was held constant at a value of variance
Rsquared was used to select the optimal model using the largest value.
The final values used for the model were mtry = 2, splitrule =
 variance and min.node.size = 2.

由于我们保持variance不变，我们的随机森林将针对mtry和min.node.size进行优化。请注意，我们是如何通过为我们输入到tuneGrid的 data.frame 提供额外的列，将超参数调整扩展到更多变量的。

预测测试集

最后，我们如何预测新数据上的东西？就像我们在其他模型中做的一样！使用predict和使用caret模型一样简单——使用不同的模型:

# Linear Regression
predict(lm_model, mtcars_test)# Decision Tree 
predict(d.tree, mtcars_test)# Random Forest
predict(r.forest, mtcars_test)# XGBoost
predict(xg.boost, mtcars_test)

多酷啊。我们甚至可以将不同的预测传递到散点图中，以了解我们的不同模型如何对同一示例进行分类——将随机森林与我们的 xgboost:

library(ggplot2)ggplot(
  data = predictions,
  aes(x = rf, y = xgboost)
) + geom_point()

随机森林与 XGBoost —作者图片

我希望你喜欢这篇文章，它能帮助你掌握这个伟大的机器学*库。caret有许多特性，这使得它成为使用 R 编程构建有趣的数据科学模型的首选库。

如果你想参加我的 R 课程，请随时加入这里(绝对初学者 R 编程)或这里(数据科学训练营)。我的课程教授 R 编程和数据科学，我希望你能在我身边！

数据科学训练营:你成为数据科学家的第一步 —作者图片

https://medium.com/membership/@ivopbernardo

下面是我们在这篇文章中使用的代码的一个小要点:

在 R 中使用 ggmap 的指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-guide-to-using-ggmap-in-r-b283efdff2af

了解如何使用 ggmap，一个很酷的 R 库来可视化数据

A 添加空间和地图功能是增强您的数据科学或分析项目的一种非常好的方式。无论是因为您想要在地图上展示一些示例，还是因为您有一些地理要素来构建算法，拥有将数据和地图结合起来的能力对于任何开发人员来说都是一笔巨大的财富。

在这篇文章中，我将带您进入 ggmap 的世界，探索它的特性和功能，并向您展示它如何改变您使用空间数据的方式。无论您是数据科学家、GIS 专业人员，还是对地图和空间分析感兴趣的人，这篇文章都将帮助您使用 R 编程语言掌握ggmap包的基本概念。

ggmap是一个 R 包，允许用户从谷歌地图、Stamen 地图或其他类似的地图服务中检索和可视化空间数据。通过它，您可以创建以有意义的方式显示数据的地图，从而为数据可视化和探索提供强大的工具。

开始吧！

入门指南

要使用 ggmap，首先需要在 r 中安装软件包，这可以通过运行以下命令来完成:

install.packages("ggmap")

一旦安装包，您可以通过运行常用的library命令将它加载到您的 R 会话中:

library(ggmap)

我们需要做的第一件事是创建一个地图——我们可以使用get_map()来完成，这是一个使用 R 代码检索地图的函数！

使用 get_map()

该函数采用多个参数，允许您指定位置、类型(例如，街道、卫星、地形等。)和一张图的来源。例如，以下代码检索里斯本的街道地图，使用 stamen 作为源:

 lisbon_map <- get_map(location ='lisbon', source="stamen")

在 ggmaps 中，你也可以使用谷歌地图作为你的来源。为此，我们需要设置一个 google maps api 键(我们将在几分钟内完成)。在我写这篇文章的时候，OpenStreetMap 不再被支持。

当您运行上面的代码时，您会注意到输出中有些奇怪的东西:

Google now requires an API key; see `ggmap::register_google()`

发生这种情况是因为location使用谷歌地图将位置转换成磁贴。要在不依赖谷歌地图的情况下使用get_map，我们需要依赖库osmdata:

install.packages('osmdata')
library(osmdata)

现在，我们可以使用函数getbb(来自 get boundary box)并将其提供给函数的第一个参数:

lisbon_map <- get_map( getbb('lisbon'), source="stamen")

有了上面的代码，我们就把地图下载到了一个 R 变量中。通过使用这个变量，我们将能够使用类似 ggplot 的特性来绘制我们下载的地图！

绘制我们的地图

一旦我们检索到地图，我们就可以使用ggmap()功能来查看它。该函数使用我们用get_map()创建的地图对象，并以 2D 格式绘制它:

ggmap(lisbon_map)

里斯本地图—作者图片

在 x 轴上，我们可以看到地图的经度，而在 y 轴上，我们可以看到纬度。我们还可以通过在get_map上提供一个maptype参数来请求其他类型的地图:

lisbon_watercolor <- get_map( getbb('lisbon'), maptype='watercolor', source="stamen")
ggmap(lisbon_watercolor)

里斯本水彩地图——作者图片

此外，您可以将坐标作为参数传递给函数。但是，为了使用该功能，您需要设置您的 Google Maps API。

解锁谷歌地图作为ggmap包的来源，你将获得一系列有用的功能。设置好 API 后，您将能够使用get_map功能根据指定的坐标检索地图图像，并解锁新类型和大小的地图图像。让我们看看，下一个！

通过 ggmap 使用 Google 服务

如上所述，在撰写本文时，在没有谷歌地图的情况下使用ggmap将会阻止您使用一系列非常重要的不同功能，例如:

• 将坐标转换成地图查询；
• 访问不同类型的地图，如卫星图像或路线图；

所以让我们继续使用ggmap，但是这次通过提供一个 Google Maps API 键来使用 Google 服务。您可以通过点击此链接来设置自己的 API 密钥——要使用它，您需要在谷歌云平台上有一个活跃的计费地址，因此风险自担(我还建议您设置一些计费提醒，以防谷歌地图 API 价格在未来发生变化)。

要在 R 中注册您的 API 密钥，您可以使用register_google函数:

api_secret <- '#### YOUR API KEY'

register_google(key = api_secret)

现在，你可以要求一些很酷的东西，例如，卫星地图:

lisbon_satellite <- get_map(‘Lisbon’, maptype=’satellite’, source=”google”, api_key = api_secret)

可视化我们的新地图:

里斯本卫星地图-图片由作者提供

非常酷！我们还可以调整zoom参数来获得卫星的额外细节:

lisbon_satellite <- get_map('Lisbon', maptype='satellite', source="google", api_key=api_secret, zoom=15)

里斯本放大地图-作者图片

我们可以通过谷歌服务访问的另一个熟悉的地图是著名的路线图:

lisbon_road <- get_map('Lisbon', maptype='roadmap', source="google", api_key = api_secret, zoom=15)
ggmap(lisbon_road)

里斯本路线图—作者图片

现在，我们也可以向location提供坐标，而不是命名版本:

madrid_sat <- get_map(location = c(-3.70256, 40.4165), maptype='satellite', source="google", api_key = api_secret, zoom=15)
ggmap(madrid_sat)

madrid_sat地图是一个以马德里为中心的地图——我们通过向 location 参数传递一个带有经度和纬度的向量来给get_map提供马德里坐标。

马德里卫星地图-图片由作者提供

到目前为止，我们已经看到了使用ggmap的地图可视化的强大功能。但是，当然，这些地图应该能够与我们的 R 数据集成！接下来，让我们做这篇文章最有趣的部分——将 R 数据与我们的ggmap混合！

向我们的地图添加数据

您还可以使用 ggmap 在地图上叠加您自己的数据。首先，我们将创建一个样本数据框，然后使用 ggplot2 包中的geom_point()函数将这些坐标添加到地图中。

让我们从葡萄牙的两个著名地点 Torre de Belém 和 Terreiro do Paç创建一个数据框，然后使用geom_point()将这些地点添加到地图中:

lisbon_locations <- data.frame(lat = c(38.70742536396477, 38.69171766489758),
                               lon = c(-9.136270433729706, -9.216095320576182))

我们现在可以将我们的lisbon_locations覆盖在ggmap之上:

lisbon_map <- get_map('Lisbon', maptype='satellite', source="google", api_key = api_secret, zoom=12)

ggmap(lisbon_map) +
  geom_point(data = lisbon_locations, aes(x = lon, y = lat), color = "orange", size = 4)

突出显示两个坐标的里斯本卫星地图-图片由作者提供

同样，我们可以依靠geom_segment来连接这两点:

(
  ggmap(lisbon_map) 
  +
  geom_point(data = lisbon_locations, aes(x = lon, y = lat), color = "orange", size = 4)
  +
  geom_segment(
    data = lisbon_locations,
    aes(x = lon[1], y = lat[1], xend = lon[2], yend = lat[2]),
    color = "orange",
    size = 2
  )
)

两个坐标相连的里斯本卫星地图-图片由作者提供

只需几行代码，我们就可以轻松地从 Google Maps 中检索和可视化空间数据，并将我们的坐标添加到其中，为数据探索和可视化提供了一个有价值的工具。

最后，我们还可以在绘图中使用 shapefile 和其他复杂的坐标数据——例如，我将通过读取 shape file 并使用geom_polygon绘制来将 Lisbon Cycling Roads 添加到上面的地图中:

library(geojsonio)
cycling_df <- geojson_read("Ciclovias.geojson",  what = "sp")

ggmap(lisbon_map) +
  geom_polygon(data = cycling_df, aes(x = long, y = lat, group = group), fill = "red")

带有自行车道的里斯本地图

虽然不完美，上面的地图是里斯本自行车区的一个非常详细的可视化(只有几个错误)。我们通过以下方式制作了这张地图:

• 使用 geojson 文件加载地理数据。
• 给我们的ggmap增加一个红色的geom_polygon。

感谢你花时间阅读这篇文章！

总之，R 中的ggmap包提供了一个有用的工具，用于处理空间数据和为数据可视化和探索创建地图。它允许用户检索和可视化各种来源的地图，如 Google Maps、Stamen Maps 等，并提供定制地图类型、位置和大小的选项。

此外，设置一个 Google Maps API 可以释放额外的功能，例如将坐标转换为地图查询和访问不同类型的地图的能力。总体而言，将空间和地图功能融入数据科学项目可以极大地增强您的数据讲述技能，并提供有价值的见解。

我写了一本学* R 的书，为完全的初学者量身定制，有数百个例子和练*——通过在下面的链接找到我的书，迈出掌握 R 编程语言和增强你的数据科学技能的第一步！

R 中使用 h20.ai 的指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-guide-to-using-h2o-ai-in-r-99cf6265bc05

学*如何使用 R 语言处理 h20 库

图片由pawel _ czerwinsk@ unsplash . com 提供

【免责声明:此帖子包含一些我的 Udemy 课程的附属链接】

R 有许多机器学*库，可以用来训练模型。从 caret 到独立的库，如 randomForest 、 rpart 或 glm ，当您想要执行一些数据科学任务时，R 提供了广泛的选项。

一个你可能从未听说过的好奇库是 h2o 。作为一个用于分布式和可扩展机器学*的内存平台， h2o 可以在您需要增强计算能力时在强大的集群上运行。关于它的另一个有趣的地方是，它不是 R 独有的库——例如，你也可以通过使用 Python 来使用相同的 API 。

此外， h2o 是一个非常有趣和多样化的库。它包含了如此多不同的特性(从训练模型到 automl 功能),以至于在使用它的时候很容易迷失方向，特别是由于这个包可以使用大量的方法和函数。特性的多样性是我写这篇博客的主要原因——我想帮助你浏览 h2o 界面！

在这篇博文中，我们将介绍一些 h2o 的例子(带代码)，即:

• 训练几个机器学*模型；
• 做一些超参数调优；
• 执行 automl 程序；
• 浏览一下可解释性模块；

开始吧！

加载数据

在这篇博文中，我们将使用伦敦自行车共享数据集 —该数据集包含伦敦自行车共享计划的自行车需求信息。如果您想了解更多信息，请访问 Kaggle 链接，查看对这些列的描述以及这些数据是如何生成的。

在大多数情况下，这是一个监督学*问题，我们希望根据特定时间内关于日期和天气的几个特征来预测每小时新骑自行车的次数。

我们可以使用 R 的read.csv来加载数据集:

london_bike <- read.csv(‘./london_merged.csv’)

加载完数据后，让我们对数据类型做一个小小的检查。如果我们在london_bike上调用str命令，我们会看到:

'data.frame': 17414 obs. of  10 variables:
 $ timestamp   : chr  "2015-01-04 00:00:00" "2015-01-04 01:00:00" "2015-01-04 02:00:00" "2015-01-04 03:00:00" ...
 $ cnt         : int  182 138 134 72 47 46 51 75 131 301 ...
 $ t1          : num  3 3 2.5 2 2 2 1 1 1.5 2 ...
 $ t2          : num  2 2.5 2.5 2 0 2 -1 -1 -1 -0.5 ...
 $ hum         : num  93 93 96.5 100 93 93 100 100 96.5 100 ...
 $ wind_speed  : num  6 5 0 0 6.5 4 7 7 8 9 ...
 $ weather_code: num  3 1 1 1 1 1 4 4 4 3 ...
 $ is_holiday  : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ is_weekend  : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ season      : num  3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...

我们的数据帧只包含数字列(除了我们不会使用的时间戳)，因为我们希望算法将weather_code和season视为分类变量(至少在第一个实验中)，所以让我们将它们转换为因子:

london_bike$weather_code <- as.factor(london_bike$weather_code)
london_bike$season <- as.factor(london_bike$season)

将数据集加载到 R 中后，让我们通过创建一个训练和测试帧将数据一分为二。

列车测试分离

h2o 具有执行列车测试分割的便利功能。为了让h2o运行起来，我们需要加载并初始化我们的库:

library(h2o)
h2o.init()

当我们键入h2o.init()时，我们正在建立一个本地 h2o 集群。默认情况下， h2o 将旋转所有可用的 CPU，但是您可以使用nthread指定特定数量的 CPU 进行初始化。

这是 R 中其他机器学*库的主要区别之一——为了使用h2o，我们总是需要启动一个 h2o 集群。这样做的好处是，如果您有一个运行在服务器上的 h2o 实例，您可以连接到那台机器并使用那些计算资源，而不需要过多地修改代码(您只需要将您的init指向另一台机器)。

使用h2o.splitFrame，我们可以方便地创建我们数据的随机训练测试分割，但在此之前，我们需要将我们的数据帧转换成一个特殊的对象，以便 h2o 能够识别:

london_bike.h2o <- as.h2o(london_bike)

第一次学*: h2o 不能处理普通的 R 数据帧，只能处理特殊类型的对象h2OFrame，所以使用as.h2o转换数据帧的步骤是强制性的。

我们现在已经准备好使用新的london_bike.h2o对象进行训练测试分割:

london_bike_split **<-** h2o.splitFrame(data **=** london_bike.h2o, ratios **=** 0.8, seed **=** 1234)training_data <- london_bike_split[[1]]
test_data <- london_bike_split[[2]]

使用h2o.splitFrame，我们可以立即将数据集分成两个不同的h2o帧— ratios定义我们希望分配给训练数据的百分比，在上面的函数中，我们将数据集的 80%用于训练目的，剩下 20%作为维持集。

随着我们的数据在测试和训练之间以 h2o 格式分割，我们已经准备好训练我们的第一个 h2o 模型了！

训练模型

由于其简单性，我们要训练的第一个模型将是线性回归。这个模型可以用h2o.glm函数训练，首先，我们需要定义目标和特征变量:

predictors <- c("t1", "t2", "hum", "wind_speed", "weather_code",      
                "is_holiday","is_weekend", "season")response <- "cnt"

因为列cnt包含每小时使用的自行车数量，所以这是我们的响应/目标列。

要训练模型，我们可以执行以下操作:

london_bike_model <- h2o.glm(x = predictors,
                      y = response,
                      training_frame = training_data)

和..就是这样！只有三个参数，我们可以训练我们的模型:

• x定义我们将用作特性的列的名称。
• y定义目标列
• 在training_frame参数中，我们传递训练数据集。

我们已经准备好模型了！让我们将我们的预测与测试集上的真实值进行比较——我们可以方便地使用h2o.predict函数从我们的模型中获得预测:

test_predict <- h2o.predict(object = london_bike_model, 
                            newdata = test_data)

• object接收我们想要应用于数据的模型。
• newdata接收我们将应用模型的数据。

然后，我们可以用测试集中的cnt来cbind我们的预测:

predictions_x_real <- cbind(
  as.data.frame(test_data$cnt),
  as.data.frame(test_predict)
)

我们可以快速地将我们的预测与目标进行比较:

线性回归模型实际值与预测值-作者图片

显然，我们的模型有点超出了我们的目标——让我们使用alpha 参数在h2o.train中应用一些正则化:

london_bike_model_regularized <- h2o.glm(x = predictors,
                             y = response,
                             training_frame = training_data,
                             alpha = 1)

正则化模型-预测与实际-作者提供的图像

在h2o.glm中，alpha=1代表套索回归。我们的模型似乎没有改善太多，我们可能需要做更多的功能工程或尝试线性回归的其他论点(尽管这不太可能使我们的模型改善太多)。

在库的文档中，你会发现这个广义线性模型函数中有大量的参数需要调整。从第一次训练过程中得到的一个重要收获是 h2o 的训练实现包含许多我们可以实验和测试的可调整参数。

当评估我们的模型时，我们只是通过绘制我们对真实目标的预测来进行视觉“测试”。当然，如果我们想做更科学的评估，我们在 h2o 框架中有所有著名的回归和分类指标可用！

让我们看看，下一个。

评估我们的模型

我们可以用 h20 做的一件很酷的事情是将测试集直接传递到我们的模型中，并使用它来提取验证指标。例如，如果我们想要从一个测试集中检索度量，我们可以直接将它插入到任何h2o训练模型的validation_frame参数中:

london_bike_model <- h2o.glm(x = predictors,
                             y = response,
                             training_frame = training_data,
                             validation_frame = test_data)

通过这个新的validation_frame参数将使我们能够非常快速地提取两个数据帧的指标——例如，让我们为我们的模型获得训练和测试的均方误差(这里称为valid):

h2o.rmse(london_bike_model, train=TRUE, valid=TRUE)train    valid 
936.5602 927.4826

假设我们的目标变量的平均值是每小时 1143 辆自行车，我们的模型表现得并不好。我们还看到，过度拟合的证据似乎很少，因为训练集和测试集似乎都很相似。

我们怎样才能改变我们想看的指标呢？我们只是调整了h2o功能！例如，如果我们想查看 r 平方，我们只需使用h2o.r2:

h2o.r2(london_bike_model, train=TRUE, valid=TRUE)train     valid 
0.2606183 0.2456557

超级简单！好处是你不必担心如何自己实现这些指标的所有细节。

在这个例子中，我正在跟踪一个回归问题，但是，当然，您也有可用的分类模型和度量。对于h2o中可用的所有指标，检查以下链接。

我们的线性回归表现不佳，这有点出乎意料——我们没有执行任何功能工程，我们可能违反了太多的线性回归假设。但是，如果我们可以训练简单的线性回归，我们可能可以在h2o中训练其他类型的模型，对吗？没错！让我们在下一节看到这一点。

更多模型示例

正如你可能已经猜到的，如果我们改变与训练过程相关的h2o功能，我们将适合其他类型的模型。让我们通过调用h2o.randomForest来训练一个随机森林:

london_bike_rf <- h2o.randomForest(x = predictors,
                             y = response,
                             ntrees = 25,
                             max_depth = 5,
                             training_frame = training_data,
                             validation_frame = test_data)

我在函数调用中为我的随机森林设置了两个超参数:

• ntrees设定森林中的树木数量。
• maxdepth设置每棵树的最大深度。

如果需要，您可以通过调用 R 控制台上的help(h2o.randomForest)找到所有可调整的参数。

很酷的一点是，我们现在可以在这个新模型上使用我们所了解的模型度量，只需将我们提供的模型切换到度量函数中即可——例如，为了获得这个模型的rmse,我们将第一个参数切换到london_bike_rf:

h2o.rmse(london_bike_rf, train=TRUE, valid=TRUE)train    valid 
909.1772 900.5366

并且获得了r2:

h2o.r2(london_bike_rf, train=TRUE, valid=TRUE)
train     valid 
0.3032222 0.2888506

请注意，我们的代码实际上没有改变。唯一被修改的是我们输入第一个论点的模型。这使得这些度量函数高度适应新模型，只要它们在 h2o 框架内被训练。

如果你跟随这个链接，你会发现你可以用库训练的其他模型。从这个列表中，让我们安装一个神经网络，使用h2o.deeplearning:

nn_model <- h2o.deeplearning(x = predictors,
                       y = response,
                       hidden = c(6,6,4,7),
                       epochs = 1000,
                       train_samples_per_iteration = -1,
                       reproducible = TRUE,
                       activation = "Rectifier",
                       seed = 23123,
                       training_frame = training_data,
                       validation_frame = test_data)

hidden是h2o.deeplearning函数中非常重要的一个参数。它需要一个向量来表示我们将在神经网络中使用的隐藏层和神经元的数量。在我们的例子中，我们使用的是c(6,6,4,7)，4 个隐藏层，每个层有 6、6、4 和 7 个节点。

我们的h2o.r2函数会和神经网络一样工作吗？让我们测试一下:

h2o.r2(nn_model, train=TRUE, valid=TRUE)
    train     valid 
0.3453560 0.3206021

有用！

底线是:我们在 h2o 框架中使用的大多数函数对于其他模型是可调整的。这是一个非常好的特性，因为它使得用更少的代码在模型之间切换变得容易，避免了过于复杂或者容易出错的开发。

h2o 的另一个很酷的特性是，我们可以非常平滑地进行超参数调谐——接下来让我们看看如何进行。

超参数调谐

在h2o中，执行超参数搜索也非常简单——您只需要知道:

• 您要在其中执行搜索的模型。
• 每个模型可用的参数名称。
• 要测试哪些参数的值。

记住，在我们上面训练的随机森林中，我们已经手动设置了ntrees和maxdepth。

在网格示例中，我们将对两个参数加上min_rows进行搜索。我们可以通过使用h2o.grid功能来实现:

# Grid Search 
rf_params <- list(ntrees = c(2, 5, 10, 15),
                    max_depth = c(3, 5, 9),
                    min_rows = c(5, 10, 100))# Train and validate a grid of randomForests
rf_grid <- h2o.grid("randomForest", 
                      x = predictors, 
                      y = response,
                      grid_id = "rf_grid",
                      training_frame = training_data,
                      validation_frame = test_data,
                      seed = 1,
                      hyper_params = rf_params)

我们首先声明包含我们将在网格搜索中使用的值列表的rf_params，然后，我们将该网格传递给h2o.grid中的hyper_params参数。h2o要做的是训练和评估每一个可用的超参数组合。

查看我们的搜索结果非常简单:

h2o.getGrid(grid_id = "rf_grid",
            sort_by = "r2",
            decreasing = TRUE)

h2o.getGrid函数根据一个特定的度量为我们提供了最佳超参数的汇总。在这种情况下，我们选择了r2，但是其他指标，比如RMSE或者MSE也可以。让我们看看网格搜索的前 5 个结果:

Hyper-Parameter Search Summary: ordered by decreasing r2
  max_depth min_rows   ntrees        model_ids      r2
1   9.00000  5.00000 15.00000 rf_grid_model_30 0.33030
2   9.00000  5.00000 10.00000 rf_grid_model_21 0.32924
3   9.00000  5.00000  5.00000 rf_grid_model_12 0.32573
4   9.00000 10.00000 15.00000 rf_grid_model_33 0.32244
5   9.00000 10.00000 10.00000 rf_grid_model_24 0.31996

我们最好的模型是max_depth为 9、min_rows为 5 和ntrees为 15 的那个——这个模型的 r2 达到了 0.3303 。

酷的部分？您可以将该网格扩展到?h2o.randomForest中可用的任何超参数，或者扩展到h2o的文档中可用的任何模型，从而为相同的功能带来无限的可能性。

AutoML 功能

如果您需要一种快速和原始的方式来查看不同模型在您的数据集上的执行方式，h2o还有一个有趣的automl例程:

aml <- h2o.automl(x = predictors, 
                  y = response,
                  training_frame = training_data,
                  validation_frame = test_data,
                  max_models = 15,
                  seed = 1)

max_models参数指定在特定automl集合上测试的模型的最大数量。请记住，automl例程可能需要一段时间运行，这取决于您的资源。

我们可以通过检查aml@leaderboard来访问我们例程的顶级模型:

aml@leaderboard

Automl 顶级车型—图片由作者提供

通过上表，我们可以看到一款堆叠套装型号胜出(至少就rmse而言)。我们还可以通过拨打以下电话了解最佳型号的更多信息:

**h2o.get_best_model**(aml)Model Details:
==============H2ORegressionModel: stackedensemble
Model ID:  StackedEnsemble_AllModels_1_AutoML_1_20221027_95503 
Number of Base Models: 15Base Models (count by algorithm type):deeplearning          drf          gbm          glm 
           4            2            8            1

h2o.get_best_model(aml)的结果返回关于在我们的automl例程中获得最佳分数的模型的更多信息。通过上面的片段，我们知道我们的集合集合了以下结果:

• 4 深度学*模型；
• 2 .森林植被；
• 8 个梯度助推模型；
• 1 广义线性模型；

根据您的用例，automl例程可能是一种快速、肮脏的方式，用来理解集合和单个模型如何对您的数据起作用，给你下一步该去哪里的提示。例如，帮助您决定是否需要更复杂的模型，或者您是否可能需要获取更多的训练数据/特征。

可解释性

最后，让我们来看看一些 h2o 的可解释模块。在本例中，我们将使用上面训练的随机森林模型:

london_bike_rf <- h2o.randomForest(x = predictors,
                             y = response,
                             ntrees = 25,
                             max_depth = 5,
                             training_frame = training_data,
                             validation_frame = test_data)

就像大多数机器学*库一样，我们可以用h2o接口直接抓取变量重要性图:

h2o.varimp_plot(london_bike_rf)

随机森林变量重要性-作者图片

通过重要性图，我们注意到湿度( hum)和温度( *t1, t2*)是我们训练的随机森林最重要的变量。调用varimp_plot会立即显示特定模型的重要性图，而不需要配置其他任何东西。

在h2o中，单个变量的重要性并不是唯一可用的解释模型——我们还可以快速检查shap的值:

h2o.shap_summary_plot(london_bike_rf, test_data)

形状摘要图—作者提供的图像

瞧啊。通过shap_summary_plot，我们了解了我们的特征和目标之间的关系方向。例如:

• 更高的温度解释了更多的自行车使用。
• 较低的湿度也解释了更多的自行车使用。

在上面的例子中，我们已经为我们的test_data询问了shap的一般解释，但是我们也可以使用h2o来检查单个行的可解释性——例如，让我们看看测试集的第 4 行:

测试集的第 4 行—作者提供的图片

基本上，这是一月份非常寒冷的一天，这个因素可能影响了伦敦的自行车使用，从而影响了我们模型的预测——让我们将这一行传递给 shap 解释器:

h2o.shap_explain_row_plot(london_bike_rf, test_data, row_index = 4)

Shap 解说 2015 年 1 月 4 日下午 5 点—图片由作者提供

有意思！几个特征使得对自行车使用量的预测下降。例如:

• 高湿度值(93)对预测有负面影响。
• 事实上，这一天是一个周末意味着更少的通勤，有助于我们的预测。

让我们来看看一个夏天，一周一天的行程:

Shap 解释者 2015 年 6 月 30 日下午 1 点—图片由作者提供

在这种情况下，我们有相反的。温度和湿度变量对自行车使用率的高值有积极作用(预测值约为 2617)。

此外，通过分析行，您可能会注意到小时将是一个非常重要的特性——您能添加这个特性并在h2o框架中训练更多的模型吗？自己试试，在你的曲目中加入一些h2o的练*！

感谢你花时间阅读这篇文章！我希望这个指南能帮助你开始使用h2o，并且你现在可以测试这个库是否适合你的数据科学管道。虽然其他库，如 caret、更有名，但 h2o 不应该作为执行机器学*任务的竞争者而被丢弃。h2o的主要优点是:

• 有趣的automl和可解释的特点。
• 通过本地环境在远程服务器上运行h2o任务的能力。
• 大量不同的模型可以使用和应用。
• 简单的即插即用功能，可执行超参数搜索或模型评估。

随意查看我在 R 库上写的其他指南，比如 脱字符号 ， ggplot2 或者 dplyr 。

如果你想参加我的 R 课程，请随时加入这里( 绝对初学者 R 编程 )或这里( 数据科学训练营 )。我的 R 课程适合初学者/中级开发人员，我希望有你在身边！

数据科学训练营课程 —图片由作者提供

https://medium.com/membership/@ivopbernardo

下面是这篇文章中使用的代码的要点:

本文中使用的数据集受开放政府许可条款和条件约束，可从https://www . ka ggle . com/hmavrodiev/London-bike-sharing-dataset获得

差异中的差异回归模型使用指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-guide-to-using-the-difference-in-differences-regression-model-87cd2fb3224a

2005 年 8 月 28 日 21 时 15 分，美国宇航局拍摄的卡特里娜飓风照片，从路易斯安那州出发，穿过墨西哥湾，进入加勒比海。(提供: NOAA 在公共领域许可下)

我们将展示如何使用 DID 模型来估计飓风对房价的影响

在本文中，我们将研究差异中的差异回归模型。DID 模型是一种强大而灵活的回归技术，可用于估计“治疗”对接受治疗的一组个人或事物的不同影响。

定义术语:治疗、治疗组、对照组

“治疗”和“治疗组”这两个词可能会让人联想到随机对照试验的画面，以测试药物或药物治疗的功效。

虽然 DID 模型确实可以在这种情况下非常有效地使用，但在统计学中，*惯于对“治疗”一词进行更广泛的解释。治疗是选择性地只影响研究中某些个体或事物的任何事件。治疗的例子包括提高州政府规定的最低工资，这只影响到一个州的餐馆(正如在 1994 年由 Card 和 Krueger 进行的被广泛引用的研究中所分析的)，或者开通一条连接一个大国的两个地区的新航线，或者只影响到一个国家的部分地区的自然灾害，或者只对研究中的部分参与者进行实验性药物或医疗程序。在所有这些例子中，学*的单元分别是餐馆、城镇或县、县或州、或志愿者。

一项研究包括许多单位(个人或事物),根据他们是否接受治疗分为治疗组或对照组。

响应变量

在每一个这样的研究中，人们想要测量一个结果，一个反应，并且知道它是否会达到一个平均值，该平均值在治疗组中与在对照组中在统计学上不同。例如，Card 和 Krueger 在 1994 年进行的研究分析了 1992 年新泽西州最低工资从 4.25 美元增加到 5.05 美元是否会导致新泽西州快餐店员工的就业水平发生统计学上的显著变化，而邻*的宾夕法尼亚州的最低工资没有变化。响应变量的其他例子是参与者的 SAT 分数、一个县的污染水平和一个国家的树木覆盖率。

时间的影响

实际上，随着时间的推移，情况变得复杂了。无论被测量的反应变量是什么，是 SAT 分数、就业水平、房价通胀还是参与者的血糖水平，随着研究从实验的治疗前阶段进展到治疗后阶段，时间的自然流动将以潜在的显著方式改变该变量的值。实验者必须忽略时间(以及时间代表的众多隐藏因素)对对照组和治疗组反应变量平均值变化的部分影响。换句话说，实验者必须确定治疗本身是否引起了治疗组内反应变量平均值的任何变化，即随着时间的推移引起的超过、和，在治疗组中观察到的这种额外的治疗诱导效应是否比对照组多得多。

差异中的差异(DID)回归模型可用于轻松、优雅地执行上述所有分析。

拟合的 DID 模型将告诉我们是否有在治疗组中观察到的纯治疗诱导的净附加效应的证据，其估计值，该估计值是否具有统计显著性，如果是，95%或 99%的置信区间在估计的效应附*。

差异中的差异模型的结构

以下等式说明了 DID 模型的结构:

差异中的差异回归模型(图片来自作者)

我们注意到的关于这个方程的第一件事是，它是一个线性回归模型。

y_i 是对和观察的观察响应。它是在治疗前后在每组中测量的值。

β_0 为回归的截距。

Time_Period_i 是一个虚拟变量，根据第次次测量分别指的是治疗前还是治疗后期间，该变量取值为 0 或 1。

Treated_i 是一个虚拟变量，其取值为 0 或 1，取决于第和第次测量分别是指对照组还是治疗组中的个体。

(Time _ Period _ I * Treated _ I)是一个交互项。它存储了和观察值的两个虚拟变量值的乘积。

ϵ_i 是与和观测值相关的误差项，它捕捉了模型无法充分表现的所有因素的影响。

模型中的两个虚拟变量产生以下 2 X 2 回归方程矩阵:

由两个虚拟变量产生的可能回归方程的矩阵(图片由作者提供)

使用普通最小二乘回归技术训练 DID 模型。

对于经过训练的(也称为拟合的)模型，相应的期望如下。系数上方的大写(^)表示它们是相应系数的估计(拟合)值。将 y_i 替换为 y_i 的期望值也允许我们去掉误差项 ϵ_i ，因为在一个表现良好的 OLS 回归模型中，误差项的期望值为零:

由两个虚拟变量产生的四种情景中每一种情景的拟合回归模型的预期值(预测值)(图片由作者提供)

我们希望计算研究的治疗前(前)和治疗后(后)阶段之间的预期值 y_i 的差异。

对于治疗组，期望值的差异计算如下:

研究的治疗后和治疗前阶段之间的治疗组内估计反应的差异(图片由作者提供)

同样，对于对照组，我们有:

研究的治疗后阶段和治疗前阶段在对照组中的估计反应的差异(图片由作者提供)

两个差异之间的差异给出了治疗组治疗的净效果:

治疗组和对照组之间差异效应的期望值(图片由作者提供)

我们看到这种差异中的差异效应就是交互项(Time _ Period _ I * Treatment _ Group _ I)的系数。

正是这个结果使得 DID 模型非常有用。

在 DID 模型被训练之后，相互作用项(Time _ Period _ I * Treatment _ Group _ I)的拟合系数将给出我们正在寻求的差异效应的估计值。系数的 t 得分和相应的 p 值将告诉我们影响是否显著，如果显著，我们可以使用模型报告的系数标准误差，围绕估计系数构建 95%或 99%置信区间。

让我们使用一个有趣的真实世界示例来说明构建和训练差异中的差异回归模型的过程。

如何建立一个差异中的差异模型来估计沿海天气事件对房价的影响

我们将使用 DID 模型来估计沿海天气事件对美国房价的影响。具体来说，我们将分析 2005 年大西洋飓风季的影响，该季是截至 2020 年有记录以来最活跃的飓风季。

顺便说一下，这个主题已经使用各种方法进行了广泛的研究。一些研究人员关注单个风暴或多个风暴对单个城市或单个州房价的影响，而另一些人则把注意力扩大到地区或国家层面。有关于恶劣天气事件对美国单个县房价影响的超本地化研究，而其他人则研究了几年的恶劣天气事件对几个沿海城市房价的影响。最*还有一项有趣的研究，是关于估计遥远但正在逼*的飓风对房地产价格的影响。

这些研究中有几项使用了差异中的差异回归模型(或其一些变体或增强)。有趣的是，尽管可能并不令人惊讶，但这些研究的结果是多样且矛盾的，这取决于研究人员使用的方法和研究的时空范围。

我们解决问题的方法

在本文的其余部分，我们将构建一个相当简单的差异中的差异回归模型来研究 2005 年飓风季节对房价指数变化的影响，也称为受飓风季节严重影响的沿海各州与未受飓风季节影响的沿海各州的房价通胀。与该领域先前工作中使用的模型相比，我们的模型是一个简单的模型。然而，正如我们将很快看到的那样，我们将得出与在这一领域的研究文献中所获得的同样的结果。

在我们的小实验中，‘待遇将意味着遭受 2005 年飓风季节的全部冲击。接受(或不接受)处理的'单元',是一个拥有海岸线的美国州。美国有 24 个这样的州:

有海岸线的州(来源:地图在 CC BY-SA 4.0 下)

定义纳入治疗组的标准

我们将通过检查美国联邦紧急事务管理局(FEMA)在 2005 年大西洋飓风季节在该州采取的行动来决定一个州是否属于治疗组。

本联合会向因灾害而遭受大范围破坏的各县的个人提供直接援助。这种类型的援助称为个人援助，不同于联邦应急管理局提供的另一种类型的援助，称为社区援助。在 2005 年大西洋飓风季节的任何时候，我们将统计每个沿海州有资格接受联邦应急管理局个别援助的县的数量。以下是各州的统计数据:

2005 年大西洋飓风季节各州符合 IA 资格的县数。数据来源:2005 年 FEMA 公布的灾难清单(图片由作者提供)

如果一个县不止一次获得 IA 的资格，我们会多次计算。重复计算背后的基本原理是，在每次灾害中，一些受损财产可能与上次灾害中受损的财产不同。同样，一些重建或修复的财产也可能在随后的事件中再次受损。这两种情况都会影响房产的转售价值。此外，理论上，同一县的多个灾难事件至少暂时会降低该县房产对潜在购房者的吸引力，从而压低房价或降低房价涨幅。另一方面，该县有交易价值的房屋库存的减少可能(暂时)增加房价通胀。我们的回归模型应该帮助我们确定这些影响中哪些是主要的。

上表包含了计数的广泛可变性，我们面临的问题是如何确定一个状态是否“足够”被认为是一个治疗状态。我们是否应该考虑将有 9 个受影响县的新罕布什尔州作为治疗州？加利福尼亚州有 8 个受影响的县，或者纽约州有 11 个受影响的县呢？在计数标尺的另一端是海湾州路易斯安那州、阿拉巴马州和密西西比州，这些州从各方面来看都受到了很大的影响，显然是“治疗”组的州。

我们将尝试通过在计数的中位数处画线来解决这个问题。任何计数大于或等于中位数(14)的州都将被归入治疗组。其余的将是控制组的一部分。以下是群组地图的外观:

面向海洋的国家中的治疗和控制组(来源:地图在 CC BY-SA 4.0 下)

正如我们从图上看到的，我们将处理一个高度不平衡的数据集，其中治疗组远远小于对照组。这几乎肯定会影响由我们的 DID 模型产生的估计的质量。

设置治疗柱

使用上面概述的治疗组选择标准，我们将添加一个名为Disaster _ Affected的列，对于计数≥14 的州，将其值设置为 1，对于其余的州，将其值设置为 0:

(图片由作者提供)

设置时间段列

接下来，我们将添加一个 Time_Period 列，我们将把它设置为 0 来表示 2005 年飓风季节开始之前的时期，设置为 1 来表示飓风季节结束之后的时期。注意下面我们复制了行，这样每个状态都有一个 Time_Period=0 的行和一个 Time_Period=1 的行。

(图片由作者提供)

计算响应变量值的方法

本节描述了计算响应变量 y_i 值的程序。

我们的目标是研究 2005 年飓风季节对沿海各州房价的影响。为此，我们将使用美国美联储发布的州级所有交易房价指数，以及可从美国弗雷德获得的公共领域许可下载的。以下是哥伦比亚特区的指数情况:

美国联邦住房金融署，哥伦比亚特区所有交易房价指数 [DCSTHPI]，从圣路易斯美联储银行的 FRED 处检索；，2022 年 6 月 12 日(公有领域)

我们将访问 24 个相关状态的 24 个时间序列数据集，并将它们组合成 24 状态数据面板，如下所示:

从 1975 年的 Q1 到 2022 年的 Q1，所有沿海州的房价指数数据

在我们的研究中，我们感兴趣的时间段是 2005 年飓风季节之前的 4 个季度和该季节之后的 4 个季度。飓风季节从 2005 年 6 月 8 日持续到 2006 年 1 月 6 日。因此，我们感兴趣的是从 2004 年 7 月 1 日、2004 年 10 月 1 日、2005 年 1 月 1 日和 2005 年 4 月 1 日开始的各个季度的房价指数变化，然后是 2005 年季度之后的 4 个季度，即 2006 年 4 月 1 日、2006 年 7 月 1 日、2006 年 10 月 1 日和 2007 年 1 月 1 日。让我们放大这个感兴趣的区域，看看它是什么样子的:

2005 年飓风季节前后的四个季度利息。(图片由作者提供)

对于每个州，我们将计算两组季度房价指数的平均季度环比变化。这样做将为我们提供反应变量的值，即每个州在研究的治疗前和治疗后阶段 HPI 的平均 Q-o-Q 变化。

任意连续两个季度 i 和 (i-1) 的房价指数季度环比变化率可使用以下公式计算:

HPI 分数变化=[HPI _ I—HPI _(I-1)]/HPI _(I-1)

以下是 2005 年飓风季节前后 4 个季度的 Q-o-Q 分数变化值。突出显示的单元格说明了其中一个季度的计算结果:

利息季度 HPI 季度环比变化百分比的计算(图片由作者提供)

接下来，我们取每个区块 4 个季度的垂直平均值，得出 2005 年飓风季节前后 HPI 4 个季度的平均分数变化。我们对每个状态重复这种计算，以获得治疗前和治疗后阶段的响应变量 HPI_CHG 的值。

计算 HPI 在飓风季节前后 4 个季度的 Q-o-Q 分数变化平均值(图片由作者提供)

注意，对于每个状态，我们已经计算了两个响应值:顶部的值是治疗前的值，底部的值是治疗后的值。因此，有一个值对应于时间周期=0 ，另一个值对应于时间周期=1 。让我们将这些平均值包括在我们将用于训练 DID 模型的数据集中:

用于训练差异中的差异模型的数据集(图片由作者提供)

上述数据集 set HPI_CPG 的最后一列是我们的响应变量 y_i 。

数据集可从此处 下载 。

既然我们的数据集已经构建好了，我们就可以继续构建和训练 DID 模型了。

构建房价上涨的差异模型

让我们从陈述 DID 模型的等式开始:

用于估计飓风灾害对房价变化影响的 DID 模型方程(图片由作者提供)

为了构建和训练模型，我们将使用 Python 和基于 Python 的库 Pandas 和 statsmodels 。

让我们从导入所有必需的包开始:

**import** pandas **as** pd
**from** patsy **import** dmatrices
**import** statsmodels.api **as** sm

接下来，我们将数据集加载到 Pandas 数据帧中，如下所示:

df = pd.**read_csv**(**'**us_fred_coastal_us_states_avg_hpi_before_after_2005.csv**'**, **header**=0)

用 Patsy 语法形成回归表达式。假设截距存在，并将自动包含在数据集中:

reg_exp = **'HPI_CHG ~ Time_Period + Disaster_Affected + Time_Period*Disaster_Affected'**

使用 Patsy 绘制培训矩阵:

y_train, X_train = **dmatrices**(reg_exp, df, **return_type**=**'**dataframe**'**)

构建 DID 模型:

did_model = sm.**OLS**(**endog**=y_train, **exog**=X_train)

训练模型:

did_model_results = did_model.**fit**()

打印培训总结:

did_model_results.**summary**()

我们看到以下输出(我已经突出显示了有趣的部分):

差异中的差异回归模型的训练输出(图片由作者提供)

如何解释 DID 模型的训练输出

我们看到调整后的 R 平方为 0.504。该模型已经能够解释响应变量 HPI_CHG 中超过 50%的方差。这是一个伟大的结果。F 统计量的 p 值为 1.88e-07，从统计学上讲，这是非常显著的，这使我们得出结论，模型的变量是共同显著的，它们一起比简单的均值模型更好地解释了 CHG HPI 的方差。

我们还注意到，所有系数都具有统计显著性，正如它们的 p 值都小于 0.05 所示。

拟合模型的方程如下:

拟合的差异中的差异模型的方程(图片由作者提供)

Time_Period 和 Disaster_Affected 是 0/1 虚拟变量。四种可能的组合是:

让我们来看看如何解释两个虚拟变量的每个组合:时间段和受灾。我们还将切换到使用 HPI_CHG 的期望值，这导致下标 i 以及残差项 e_i 的下降。

Time_Period_i=0，Disaster_Affected_i=0

我们得到下面的等式:

飓风前控制组各州房价指数的预期环比变化(图片由作者提供)

这个等式给出了在 2005 年飓风季节之前的四个季度中，控制组的房价平均通货膨胀的估计值。估计的平均通货膨胀值就是回归的截距:0.0371，或 3.71%。

Time_Period_i=1，Disaster_Affected_i=0

飓风过后，对照组各州房价指数的预期环比变化(图片由作者提供)

这个等式给出了在后处理期间，即在飓风季节之后的四个季度期间，在控制组各州房价的估计平均通货膨胀率。估计的平均通货膨胀值为 0.0371 — 0.0278=0.0093，即 0.93%。

Time_Period_i=0，Disaster_Affected_i=1

飓风前期间，治疗组各州房价指数的预期环比变化(图片由作者提供)

这个等式给出了在飓风季节开始前的四个季度中，在治疗组各州的估计平均房价通胀。这个通货膨胀的值是 0.0371 — 0.0139=0.0232，即 2.32%。

Time_Period_i=1 和 Disaster_Affected_i=1

飓风过后，治疗组各州房价指数的预期环比变化(图片由作者提供)

这个等式给出了治疗组在飓风季节结束后的四个季度中估计的平均房价通胀。这个通货膨胀的值是 0.0371—0.0278—0.0139+0.0197 = 0.0151 或 1.51%。

让我们把我们的发现制成表格:

治疗组和对照组治疗前后房价指数的估计变化(图片由作者提供)

表格的第三行提到了估计值的垂直差异(季节后-季节前)。

我们看到，对于受灾群体而言，与飓风季节开始前的四个季度相比，飓风季节后四个季度的房价通胀率降低了 0.81%。

对于未受灾害影响的群体而言，与飓风季节开始前的四个季度相比，飓风季节后四个季度的房价通胀率降低了 2.78%。

两组之间的差异效应为:

差异中的差异效应估计值(图片由作者提供)

下图可能有助于可视化各种估计值:

飓风季节治疗前后治疗组和对照组房价指数的估计变化(图片由作者提供)

1.97%的值正是训练好的 DID 回归模型报告的时间段 * 受灾相互作用项的系数值；

拟合的 DID 模型(图片由作者提供)

估计的 1.97%的差异表明，在 2005 年飓风季节结束后，特别受飓风季节影响的各州的房价通胀比其他沿海各州降温更少。解释这一效应的一种方法是注意到通货膨胀通常与供给成反比。由于治疗组各州遭受了广泛的财产损失，因此导致的房屋库存减少可能会在飓风季节结束后的四个季度内暂时加剧这些州的房价上涨。

下面是本文中使用的源代码:

参考文献、引文和版权

数据集

美国各州的所有交易房价指数，由美国联邦住房金融局提供，从圣路易斯的美联储银行检索；，2022 年 6 月 12 日(可在公共领域获得)。本文中使用的数据集的策划版本 可以从这里 下载。

报纸

卡，大卫和克鲁格，艾伦，(1994)，最低工资和就业:新泽西州和宾夕法尼亚州的快餐业案例研究，《美国经济评论》，84 年，第 4 期，第 772-93 页。

Ortega，Francesc 和 Taspinar，Suleyman，《海平面上升和房地产价值下降:飓风桑迪对纽约住房市场的影响》(2018 年 3 月 29 日)。在 http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3074762 的 SSRN 或有售

廖，和 Graff Zivin，Joshua 和 Panassie，Yann，飓风如何席卷住房市场:来自佛罗里达州的证据。可在 http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4103049 的 SSRN 或买到

飓风对商业房地产价值的影响。公交经济 56 ，129–145(2021)。https://doi.org/10.1057/s11369-021-00212-9

Seung Kyum Kim，Richard B. Peiser，风暴频率和强度增加对沿海住房市场的影响，洪水风险管理杂志，2020 年 5 月 26 日，https://doi.org/10.1111/jfr3.12626

安东尼·墨菲和埃里克·施特罗布尔，2010。飓风对房价的影响:来自美国沿海城市的证据，工作文件 1009，达拉斯美联储银行。

远方飓风对当地住宅市场的影响。 J 房地产金融经济 (2021)。https://doi.org/10.1007/s11146-021-09843-3

形象

本文中的所有图片版权归 CC-BY-NC-SA 所有，除非图片下方提到了不同的来源和版权。

如果您喜欢这篇文章，请关注我的Sachin Date以获得关于回归、时间序列分析和预测主题的提示、操作方法和编程建议。

PyTorch 图像检索简介

原文：https://towardsdatascience.com/a-hands-on-introduction-to-image-retrieval-in-deep-learning-with-pytorch-651cd6dba61e

用 PyTorch 的完整代码简单而彻底地介绍了图像检索的世界

马库斯·温克勒在 Unsplash 上的照片

随着电子商务和在线网站的出现，图像检索应用一直在我们的日常生活中不断增加。亚马逊、阿里巴巴、Myntra 等。一直在大量利用图像检索，根据我们刚才看到的内容，提出他们认为最合适的产品。当然，只有当通常的信息检索技术失效时，图像检索才会被调用。例如，尽管基于元数据的方法会失败，但我们的人眼会很容易地将右边的所有衬衫聚集在一起作为相似的。

文章底部列出了不同的资源。

一点背景

图像检索的基本本质是根据查询图像的特征从集合或数据库中找出一幅图像的问题。大多数时候，这种特征是图像之间简单的视觉相似性。在一个复杂的问题中，特征可以是两个图像的风格相似性，甚至是互补的性质。由于原始形式的图像在其基于像素的数据中不反映这些特征，我们需要将该像素数据转换到潜在空间中，在该空间中图像的表示将反映这些特征。

一般来说，任何两个相似的图像在潜在空间中会彼此靠得更*，而不同的图像会离得更远。这是我们用来训练模型的基本管理规则。一旦我们这样做了，检索部分简单地搜索潜在空间，以在给定查询图像的表示的潜在空间中挑选最接*的图像。大多数时候，它是在最*邻搜索的帮助下完成的。

因此，我们可以将我们的方法分为两部分:

1. 图像表示
2. 搜索

我们将在牛津 102 朵花数据集上整体解决这两个部分。你可以在这里下载并阅读数据集。

形象再现

我们将使用一种叫做连体模型(来自连体双胞胎)的东西，它本身并不是一个全新的模型，而是一种训练我们模型的新技术。大多数情况下，这与所谓的三重态损失一起使用。这个想法的基本组成部分是三胞胎。

现在，三胞胎到底是什么？三元组是 3 个独立的数据样本，假设 A(锚)、B(正)和 C(负)；其中 A 和 B 相似或具有相似的特征(可能是同一个类),而 C 与 A 和 B 都不相似。这 3 个样本一起形成训练数据的一个单元——三元组。

注:任何图像检索任务的 90%都体现在连体网络、三元组丢失和生成真三元组上。如果你成功地完成了这些，整个努力的成功或多或少是有保证的。

首先，我们将创建管道的这个组件——数据。下面我们将在 PyTorch 中创建一个自定义数据集和数据加载器，它从数据集生成三个一组的图像。

现在我们有了数据，让我们继续到暹罗网络。暹罗网络本身是一个单一模型，我们将其应用于一对或三个输入。它给人一种 2 或 3 个模型的明显印象，但中心思想是所有这些模型必须共享权重，即只有一个模型。

暹罗网络。这里的 ConvNet 实际上是一个单一的模型。

如前所述，维系整个架构的关键是三重态损耗。三重损失创建了一个目标函数，该目标函数强制相似输入对(锚定&正)之间的距离比相异输入对(锚定&负)之间的距离小某个定义的余量。下面我们将看看三重损失以及培训管道。

到目前为止，我们的模型已经被训练成将图像转换到嵌入空间，该嵌入空间反映了我们想要实现的相似感。接下来，我们进入搜索部分。

搜索

我们可以很容易地使用 Scikit-Learn 提供的最*邻搜索。我们将探索新的更好的东西，而不是走那条简单的路线。

我们将使用脸书研究公司的 Faiss。这比最*邻法要快得多，如果我们有大量的图像，这种速度上的差异会变得更加突出。

下面我们将演示如何在给定一个查询图像的情况下，在存储的图像表示中搜索最接*的图像。

这涵盖了基于现代深度学*的图像检索，而不会使它变得太复杂。大多数检索问题都可以用这个基本管道来解决。根据问题陈述的创新主要在于根据需要修改的基础模型。

资源

1. 包含本文所有代码的样板笔记本可以在这里找到:https://www . ka ggle . com/mayukh 18/Oxford-flowers-image-retrieval-py torch
2. 这里列出了图像检索界流行的基准数据集:https://paperswithcode.com/task/image-retrieval

一个隐藏的小宝石，可以拯救你的生命

原文：https://towardsdatascience.com/a-hidden-little-gem-that-can-save-your-power-bi-life-f73f9e8c75af

改变隐藏在表格模型中的属性的默认值可以让你成为一个真正的 BI 英雄

pix abay 在 Pexels 上拍摄的照片

有时候，事情的发生是有原因的。

几周前，我参加了本尼·德·贾格尔在 Data Grillen 举办的关于 Power BI 性能调整的会议。这是一次很棒的会议，本尼分享的技巧之一与表格模型中的 IsAvailableInMDX 属性有关。我记得有时在某个地方听说过它，但老实说很少有机会在现实世界中应用它。但是，正如我一开始所说的，事情的发生是有原因的…

上周，我在为一个客户优化 Power BI 解决方案。我确保将所有的王牌都拿出来，以使数据模型更加高效— 删除了不必要的数据，尽可能地减少基数，调整列数据类型，并应用了一些额外的推荐实践…然后，我想起了本尼的提示，决定试一试，看看如果禁用 IsAvailableInMDX 属性会发生什么…

但是，让我们从解释什么是 IsAvailableInMDX 属性开始…

如果你去微软文档，你可能会失望，因为这里有一个模糊的财产定义。然而， Chris Webb 不久前写了一篇很棒的博文(许多博文中的一篇)，解释了这种房产及其运作方式。如果您出于某种原因不想阅读 Chris 的原始帖子(尽管我鼓励您阅读它)，简单地说，IsAvailableInMDX 属性值(TRUE 或 FALSE) 决定了是否构建列上的属性层次结构。

现在，公平的问题应该是:

什么是属性层次结构？

[Date].[Fiscal Year].&[2022]
,[Product].[Category].[Bikes]
,[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[Europe]
,[Measures].[Internet Sales Amount]

所有认识老好人 MDX 的人请举手！用于查询 SSAS 多维模型的语言…正如您可能(也可能没有)看到的，每一列都属于特定的层次结构:财政年度属于日期层次结构，自行车是类别层次结构的一部分，其中父级别是产品…此外，度量也是层次结构的一部分！理解这一点很重要，你很快就会发现。这些都是用户定义的层次结构。

然而，SSAS 多维还创建了属性层次，其中每个常规属性都成为 2 级层次的一部分，以“全部”作为顶级:

作者插图

属性层次结构的主要特征是，作为层次结构一部分的列既可以用作 MDX 查询中的行，也可以用作列。好了，现在你(希望)知道什么是属性层次结构，但是…嘿，Nikola，我们在这里谈论的是 Power BI，表格模型…SSAS 多维是一项传统技术，对吗？我们可以争论这个问题，但这显然超出了本文的范围:)

然而，这仍然是一个有效的问题:

MDX 和 Power BI 到底有什么共同点？！

测验问题:Excel 在连接到 Analysis Services 表格 模型时使用哪种语言(在表格上用粗体和斜体表示)？我来帮你一点:这不是达克斯…

是的，Excel 在连接到表格模型时会生成 MDX 查询！这给我们带来了一个关键的收获:由于 Excel 依赖于 MDX，它也依赖于多维模型中的数据结构。这意味着除非将 IsAvailableInMDX 属性显式设置为 FALSE，否则属性层次结构将成为数据模型的一部分。

现在，下一个问题是:为什么这个属性没有默认设置为 FALSE？在许多实际情况下，Excel 是许多数据分析师的首选工具。他们应该能够连接到 Power BI 后面的 Analysis Services 表格式模型(不要忘记， Power BI 将数据存储在 Analysis Services 表格式的实例中)，因此如果该属性在默认情况下被禁用，他们应该不能执行他们的分析。

更有意思的是，大部分 Power BI 开发者根本没有意识到这个属性！他们为什么要这么做？它不能从 Power BI 桌面访问，在 Power BI 桌面上根本看不到属性层次结构，而在 Power BI 本身中，您不会注意到视觉效果中显示的数字有任何差异。那么，既然 Power BI 中的一切都完美地工作，而您的 Excel 分析师也乐于使用 Power BI 数据集的数据创建他们的数据透视表，为什么还要为此烦恼呢？

现在，我们来了解一下这个问题……这个问题帮助我对客户的 Power BI 解决方案做出了惊人的改进。

在显示存储在表格模型中的数据时，我不会浪费时间来演示 Excel 和 Power BI 之间的区别(同样，去阅读 Chris Webb 的博客文章，在那里一切都有解释)，而是专注于启用或禁用该属性时数据模型性能的差异。

数据模型起点

在本文中，出于演示的目的，我将使用一个 Contoso 示例数据库，该版本在事实表中包含 1 亿条记录(承蒙 SQLBI.com 的帮助，您可以在这里下载和定制不同版本的 Contoso 数据库。它在麻省理工学院许可下可用)。

因此，让我们将数据导入 Power BI，并检查数据模型背后的数字。像往常一样，我将在 DAX Studio 中使用 VertiPaq 分析器工具:

作者图片

如您所见，我的数据集的总大小几乎是 6.3 GBs！现在，如果您决定使用 IsAvailableInMDX 属性，有两种可能的选择:

• 将数据模型中所有列的的属性值设置为 FALSE 这意味着根本没有 Excel 分析。因此，这里的主要问题是:您想完全限制从 Excel 连接到数据模型吗？
• 将数据模型中某些列的属性值设置为 FALSE 即非属性列，如事实(度量)和键。这仍将启用 Excel 连接，但禁用的列将不能作为层次结构的一部分

我将向您展示这两个选项对数据模型大小和处理时间的影响。

将所有列的 IsAvailableInMDX 设置为 FALSE

让我们从整体方法开始，禁用数据模型中所有列的属性层次结构。因此，我们将测量两个指标:数据模型大小和完整的数据处理持续时间。我们最初的基准是 6.27 GBs 和 143 秒。显然，数据处理的持续时间取决于多个不同的方面，但是我将尝试在我的(相当强大的)本地机器上隔离这一点。

作者图片

当然，您可以手动更改每一列的属性值，但是这将花费很长时间，尤其是在大型模型中。因此，下面是一个简单的脚本，您可以从表格编辑器的高级编辑器窗口中执行该脚本，它会将数据模型中所有列的 IsAvailableInMDX 属性设置为 FALSE:

foreach(var column in Model.AllColumns)
    column.IsAvailableInMDX = false;

一旦我将更改保存回我的模型，让我们刷新数据集并检查是否有更改:

作者图片

哦，哇哦！仅仅通过改变一个“隐藏”财产的价值就可以节省 15%。在数据处理方面，时间缩短到了 118 秒，比以前快了 25 秒。

作者图片

备注:在实际案例中，事实表有大约 5 亿行，以及更多的维度(其中一些包含 200 万到 300 万条记录)，因此性能提升更加显著。

这很好，但是客户的要求是让 Excel 用户满意，并使他们能够继续使用他们最喜欢的工具。

因此，让我们将 IsAvailableInMDX 属性设置为 FALSE，仅用于事实(用于创建度量的列)和键列(根据推荐的实践，无论如何都应该对最终用户隐藏)。

处理“某些”列的 IsAvailableInMDX 属性的两种方法

现在，是讨论另一点的时候了，当您只想禁用 MDX 查询的某些列时，这一点很有用。有两种可能的方法来处理 IsAvailableInMDX 属性，我将向您展示这两种方法。让我们从一个简单的开始，但是需要大量手工操作的。

作者图片

另一个更方便的，我敢说也是推荐的方法来实现完全相同的结果，就是利用表格编辑器中的最佳实践分析器扩展来为您完成繁琐的工作！ Best Practice Analyzer 是 Michael Kowalsky 创造的神奇工具，它可以极大地帮助你优化你的数据模型。简而言之，它扫描整个数据模型，并根据结果列出所有未遵循的规则。然后，您可以决定是自己应用推荐的实践，还是让 Best Practice Analyzer 为您做这件事。

现在，在这个特定的场景中有一个小问题:BPA 有一个规则，只为隐藏列或表被隐藏的列将 IsAvailableInMDX 属性设置为 FALSE，如 Michael Kovalsky 的文章中所解释的:

作者图片

简而言之，如果您没有按照建议的做法首先隐藏非属性列(事实表列和键)，那么将 IsAvailableInMDX 属性设置为 FALSE 的规则将不起作用。这就是迈克尔在他的文章中所说的“规则协同”…

无论如何，让我们对 MDX 查询禁用非属性列的基准进行最后一次检查:

作者图片

这一更改增加了 100 MBs 的整体数据模型大小，但我们仍然比起点低 750 MBs！而且，不要忘记，在这种情况下，这是一个双赢的局面——我们减少了数据模型的大小，同时让我们的 Excel 用户满意。处理时间略微增加到 124 秒，因此下面是第二个用例之后的概述:

作者图片

结论

Power BI(和表格模型)充满了隐藏的宝石。有时候，这些宝石真的很难找到(或者很难理解它们可能的影响)，但是一旦你设法做到了，你就可以对你的 Power BI 解决方案做出重大改进。

正如您所看到的，通过简单地更改深深隐藏在表格模型中的属性的默认值，我能够提高 Power BI 解决方案的效率，而不牺牲整体用户体验和核心功能(即，使用 Excel 查询 Power BI 数据集)。

感谢本尼的提示，感谢克里斯精彩的博文。

感谢阅读！

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备受期待的时间序列交叉验证器终于来了

原文：https://towardsdatascience.com/a-highly-anticipated-time-series-cross-validator-is-finally-here-7dc99f672736

不均匀分布的时间序列数据不再是交叉验证的问题

由 Unsplash 上的Max bhme拍摄的照片

交叉验证是训练机器学*模型的数据科学家经常使用的方法。探究使用交叉验证的原因超出了本文的范围，但是可以找到许多关于它的好文章，例如这篇文章。

下面是用kfold=4进行简单交叉验证划分的图示。

[作者插图]

在时间序列问题中，我们不能使用这种标准的交叉验证划分。在大多数时间序列问题中，您希望训练数据在测试数据之前，否则，您将使用未来数据来预测过去。因此，为每次迭代划分训练和测试折叠的常用技术如下:

[作者插图]

Scikit-learn 的TimeSeriesSplit正在拆分数据，如上图所示。

你可能已经注意到，现在数据被分成了五份，而不是四份，尽管 kfold 仍然是四份。这是因为我们不能使用第一个折叠作为测试折叠，因为在它之前没有火车折叠。然而，这里出现了更多。训练数据的大小随着每次迭代而增加。这并不总是理想的，因为在时间序列问题中，您可能希望您的模型只学*根据最*的数据进行预测。因此，我们也可以选择创建这样的折叠:

[作者插图]

这接*于 sktime 的 T2 所做的。

到目前为止还不错，但是如果你的数据集不包含均匀分布的数据呢？

Scikit-learn 的TimeSeriesSplit 和 sktime 的SlidingWindowSplitter 都没有对此进行调整。你可能会像这样结束分裂:

[作者插图]

到目前为止，您必须编写自己的交叉验证器来解决时间序列问题中数据分布不均匀的问题，这不是一件小事。随着 Scikit-lego 发布GroupTimeSeriesSplit，我们终于可以利用开源代码来实现这一点了！

让我们通过一个例子来说明时间序列数据分布不均匀的问题以及GroupTimeSeriesSplit如何缓解这个问题:

狼的崛起

照片由雷·轩尼诗在 Unsplash 拍摄

狼在欧洲又开始抬头了。它正从东欧稳步蔓延到整个欧洲大陆。让我们考虑下面的假设情况:

1980 年，一个组织开始联系公园管理员，打电话问他们那天是否在公园里看到了狼。他们记录每年公布的数据。随着技术的进步，该组织开始使用更现代的技术来联系更多的公园管理员，从短信到 2010 年以来完全开发的应用程序。因此，他们收集的数据量会随着时间的推移而增加。此外，随着狼在欧洲的扩张，看到狼的机会也在增加。

这为我们提供了以下数据集:

[作者提供的图表]

这个数据集跨越了 40 年。从 1980 年到 2019 年。假设我们想使用 kfold 与k=4交叉验证来训练一个模型，该模型可以预测公园管理员是否会在特定的一天看到狼。现在，我们不能简单地把 40 年分成 8 年的 5 倍，因为那会导致这些倍:

当每列火车或测试装置有 8 年时折叠。[作者插图]

除此之外，每个折叠都有非常不同的大小，我们总是有一个比训练集大得多的测试集，这对于训练和测试模型来说几乎从来都不是首选的。计算如何在每个折叠中划分年份以获得尽可能相等大小的折叠可能需要我们检查所有选项(所谓的蛮力方法)。对于 40 年和 5 个折叠(当kfold=4时是必要的)已经有 658.008 种不同的可能性来在折叠上划分年份，同时保持时间顺序。不同组合的金额可以用 n 计算！/(n-r)！(r)！其中 n =组数量(在本例中为唯一年份数量)，而 r =折叠数量。

Scikit-Lego’ssGroupTimeSeriesSplit正在使用一个智能版本的蛮力，它可以避免检查所有可能的选项。在这种特殊情况下，GroupTimeSeriesSplit没有检查 658.008 个组合，而是只检查 20.349 个组合(减少了* 97%！)同时仍然得出与检查所有 658.008 个组合时相同的最佳答案。

下面你可以看到如何用 Scikit-learn 的GridSearchCV使用GroupTimeSeriesSplit进行网格搜索:

[作者要点]

GroupTimeSeriesSplit对褶皱的划分如下:

[图片由作者提供]

图形看起来是这样的:

使用 sklego 的 GroupTimeSeriesSplit 后折叠。[作者插图]

数据现在几乎是均匀分布的，或者说，实际上是尽可能均匀分布的，限制条件是在训练集和测试集中没有相同的年份。因此，我们现在终于可以在组大小不均匀的时间序列问题中使用滑动窗口了。

结论

Scitkit-learn 和 sktime 有很好的交叉验证器来解决时间序列问题。然而，当每单位时间的观察数量波动很大时，你可能会以非常不平衡的训练和测试折叠结束。随着 scikit-lego 发布GroupTimeSeriesSplit，我们现在有了一个针对这些情况的开箱即用的交叉验证器。

本文使用的数据和代码可以在这里找到。

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人工智能数学家？DeepMind 的 AlphaTensor 的简化视图

原文：https://towardsdatascience.com/a-i-mathematician-a-simplified-look-at-deepminds-alphatensor-feeeac90c9f3

谷歌 DeepMind 的 AlphaTensor 是 AI 驱动的数学创新的开始。

图像来源

谷歌的 DeepMind 研究小组最*开发了“AlphaTensor”。第一个人工智能系统，用于发现执行矩阵乘法等基本任务的新算法。这一应用为 50 年来寻找两个矩阵相乘的最快方法的数学挑战带来了创新。我们来分解一下这个发现的意义。

什么是矩阵乘法？

我们大多数人第一次接触矩阵乘法是在初中或高中。它由一系列按预定义顺序的乘法和加法组成，用于计算两个 n 次张量的乘积。两个矩阵相乘最著名的机制是使用行和列的点积(图 1)。

图一。矩阵点积—(图片由作者提供)

在 K-12 教育之外，这种数学运算影响了现代计算，并且是数字系统的基石。几乎任何可以标记或编码成数字的多维表示的数据类型都需要一些矩阵乘法。图像处理和计算机视觉应用极大地受益于高效的矩阵运算。

图二。卷积神经网络运算— 来源

在卷积神经网络中(图 2)，离散卷积相当于在滤波器权重和滤波器下的值之间取点积，简而言之，这是另一种矩阵乘法应用。

数百年来，数学家们认为标准点积是矩阵相乘的最佳和最有效的方法。直到 Colker Strassen 介绍了 Strassen 的算法(图 3)，并通过证明存在更有效的算法而震惊了世界。Strassen 的算法比传统方法少用了一个标量乘法。

图 3。与 Strassen 算法相比的标准算法，Strassen 算法使用少一个标量乘法(7 而不是 8)来乘以 2x2 矩阵。对于整体效率来说，乘法比加法重要得多。(图片由作者提供)

尽管 Strassen 的算法包含更少的算术运算，但必须考虑到，对于当前一代的 CPU，乘法器可以在每个机器周期产生一个结果，但加法器也可以。乘法器需要更多的门和更长的等待时间来获得第一个结果，但它们在吞吐量方面的速度相同。乘法比加法具有更高的“大 O”复杂度(图 4)。总之，Strassen 效率更高，因为他少执行了一个乘法步骤。

图 4。数学运算的计算复杂度— 来源

AlphaTensor 进一步利用人工智能技术，通过自我游戏和强化学*进行优化，发现新的矩阵乘法算法。

什么是深度强化学*？

深度强化学*(Deep RL)利用深度神经网络的能力来优化特定问题的解决方案。我们采用代理人、环境和报酬的概念作为现实世界系统的模型，其目标是代理人在特定环境中最大化其报酬。

图 5。棋盘— 图片来源

假设您考虑国际象棋游戏(图 5)，其中的目标是捕获对手的棋子并将死他们的国王。在这种情况下，棋盘上每一个可能的场景都有一套最佳的走法，可以最大化成功的几率。对于这种情况，RL 模式可以定义如下:

• 代理人就是棋手。
• 环境就是棋盘和所有的棋子。
• 奖励框架:
  —靠*对方棋盘一侧加 2 分
  —俘获一个棋子加 5 分
  —俘获一个骑士或主教加 10 分
  —俘获一个女王加 50 分
  —失去任何棋子减 10 分
  —失去你的女王减 50 分

我们会对每一步给予适当的奖励，直到任何一个玩家被对弈或者出现和棋(图 6)。这个过程将反复执行，直到我们的模型分数始终高到足以满足我们的需求。

图 6。强化学*培训周期—来自 Microsoft Powerpoint 2022 的个别图片(图片由作者提供)

AlphaTensor 做了一些非常类似的事情，以发现数学运算的最佳组合，从而以一种新颖有效的方式执行矩阵乘法。

AlphaTensor 如何实现算法发现的自动化？

利用自我游戏的概念，DeepMind 的团队建立了他们的强化学*模式，用于优化矩阵乘法问题。

图像来源

正如他们在的论文中所描述的，他们的模式看起来像这样:

• AlphaTensor 代理在不了解现有矩阵乘法算法的情况下启动，并负责编译一组操作，以最小化矩阵乘法的正确值与其结果之间的误差。
• 环境是被操作的矩阵的实际定义。在这种情况下，DeepMind 使用 3D 张量。
• 奖励被定义为新算法结果中的误差测量值和使张量归零所采取的步骤数的组合(处理所涉及的矩阵的所有分量)。

这种模式产生了一个搜索空间，其中可能的算法大大超过了宇宙中的原子。作为参考，DeepMind 多年前解决的围棋(图 7)游戏中每一步可能的走法比 AlphaTensor 遇到的复杂度少 30 个数量级。

图 7。围棋棋盘游戏— 图片来源

为了增加这一努力的可行性，AlphaTensor 采用了“一种新的神经网络架构，它结合了特定问题的归纳偏差、生成有用合成数据的程序以及利用问题对称性的方法。”

随着时间的推移，DeepMind 团队观察到 AlphaTensor 重新发现 Strassen 等可行算法的能力有所提高，并最终超过人类定义的方法，以比任何探索都更快的速度支持算法。

在使用 Strassen 算法和 AlphaTensor 对 5x5 和 5x5(图 8)矩阵进行乘法运算的测试中，我们发现 AlphaTensor 可以在 76 次乘法中完成运算，而 Strassen 的乘法是 80 次！

图 8。5x5 矩阵乘法示例(图片由作者提供)

为什么这是一件大事？

AlphaTensor 帮助揭示了矩阵乘法算法的丰富性。这些知识无疑将塑造多维数据处理速度和效率的未来。

AlphaTensor 还证明了机器学*技术可以用来发现超越人类创造力的数学创新。这种深度强化学*的味道还处于早期，AlphaTensor 的工作更多地是作为可行性的证明，而不是立即的解决方案。这是计算优化和自优化 AGI 向前迈出的激动人心的一步。

DeepMind 的 GitHub 包括 AlphaTensor 发现的一些算法和一个 jupyter 笔记本，上面有加载和测试这些算法的说明。我在下面的源代码中链接了它。

别忘了关注 我的简介更多文章 这样！

来源:

• 用 AlphaTensor 发现新颖算法|https://www . deep mind . com/blog/discovery-novel-algorithms-with-alpha tensor
• 数学运算的计算复杂度|https://en . Wikipedia . org/wiki/Computational _ complexity _ of _ mathematic _ operations #算术 _functions
• alpha tensor GitHub |https://github.com/deepmind/alphatensor
• 利用强化学*发现更快的矩阵乘法算法| Fawzi，a .等.|https://www.nature.com/articles/s41586-022-05172-4

人工智能和动物交谈

原文：https://towardsdatascience.com/a-i-talks-with-animals-3f0a266acc79

机器学*算法能窃听动物语言吗？

像这些在乌干达的黑猩猩，可以学*理解人类的语言，就像理解人类的 2-year-old⁹.一样照片由美国国际开发署非洲局拍摄

被圈养的黑猩猩理解英语的能力和一个 2 岁的人类一样，并且使用人类手语 languages⁵.海豚共同协调他们的行动，打开集装箱⁴和履行新的 tricks⁹.一只鹦鹉能可靠地报告⁰.物品的数量或颜色土拨鼠发出警报，一个穿着白色衣服的高大人类正在快速靠*！

动物会使用语言吗？如果是这样，我们能用人工智能和他们交流吗？

人类语言

人类使用语言交流。动物也可以通过视觉和语言交流各种话题，从哪里可以找到食物，到交配的欲望，或者危险的警告。

但是人类语言不仅仅是交流。人类语言有效地组合了一系列独立的、几乎任意的声音单位，每个单位都有各自固定的含义，共同传达新奇的信息。语言可以描述当下、遥远的时间或空间，甚至是假设的事物，而复杂的规则支配着我们组合这些单位的方式。单词分为几类:名词、动词、介词。一些类别，比如动词，需要其他词来充当从属的语义角色:动词 give 需要几个参数:给予者、给予物和接受者。你不能说**莎拉给了约翰，否则听者会问“莎拉给了什么*”

但也许人类语言最与众不同的方面是它使用递归结构来编码意义。在"看见了开爆了轮胎的卡车的男人的女孩已经走了"中，每个" that "引入一个有助于整个句子的意思的递归子句。

人类语言使用递归来表达意思。在这里，“女孩”、“男人”和“卡车”都是由嵌套的、递归的从属从句修饰的。作者图解。

人工智能讲座涵盖了人类试图教会人工系统使用语言进行交流的内容。理解人类语言和动物交流系统之间的微妙差异和惊人的相似之处，可以帮助我们专注于人工语言系统到底需要完成什么。

动物交流

乍一看，与人类语言相比，大多数动物的交流似乎过于简单，但实际上，各种动物几乎具备了语言的所有特性！

许多动物都有一套带有固定含义的离散发声法。举个例子，

• 一只地位较低的恒河猴在面对社会群体中地位较高的成员时会发出“嘈杂的尖叫声”，而地位较高的成员会发出“拱形尖叫声”——一种独立的截然不同的声音。
• 许多鸣禽会发出高音调的纯音“seet”叫声，警告捕食者正在靠*，还会发出另一种更刺耳的“mobbing”叫声，召集附*的鸟类向捕食者聚拢。

动物可以交流非即时发生的事件。蜜蜂跳舞是为了告诉蜂巢的其他成员在远处哪里可以找到食物。草原土拨鼠的报警声已经被证明是对人类正在靠*的信息进行编码，这个人在过去的某个时候开过枪。当被要求一起表演一个新奇的戏法时，被训练的海豚会发出不同的指令“表演一个新奇的杂技戏法”和“和另一只海豚表演一个戏法”，以某种方式协调它们未来的动作来表演 so⁹！

恒河猴、鸣禽(如这只黄知更鸟)、蜜蜂、草原犬鼠和海豚在交流中都表现出人类语言的一些特征。图片鸣谢:左上恒河猴作者:蒂莫西·贡萨尔维斯，右上 ) 黄知更鸟作者:JJ·哈里逊，左下 ) 蜜蜂作者:马切伊泽夫斯基，中下 ) 草原土拨鼠作者:

动物产生的某些信号的物理形式肯定会影响这些信号的含义。例如，鸣禽的警告“seet”可能是高且纯音的，因为更难定位高音调声音的来源。但是动物用来交流的许多信号都有任意的含义。Con Slobodchikoff 已经证明，土拨鼠通过以特定但任意的方式调制它们短促的鸣叫报警声的频率来编码大量的信息。

一些动物，如斯洛博奇科夫的草原土拨鼠，似乎能够富有成效地描述新颖的想法。在一次实验中，Slobodchikoff 使用晾衣绳滑轮系统将真人大小的胶合板剪切件发送到草原犬鼠群体的中间。一个剪影是郊狼的轮廓，而另一个是同样大小的抽象椭圆形。每一个侧影都引起草原土拨鼠不同的叫声。郊狼切口收到的叫声类似于土拨鼠对真正的郊狼发出的叫声，但作为对椭圆形的回应，土拨鼠发出了一种全新的叫声。同样，当一只名叫瓦肖的年轻圈养黑猩猩不知道她便盆椅的标志时，她有效地组合了一系列她知道的新颖标志:脏和好 ⁵.

更深入到人类语言领域，黑猩猩和海豚已经被证明至少理解有限形式的语义论元结构。一只名为 Ally 的圈养黑猩猩理解介词短语，如“毯子上的牙刷”,它需要两个参数:一个项目和该项目的位置。在对他的理解能力的正式测试中，尽管极度活跃的黑猩猩个性经常导致他在完成任务前失去兴趣，但 Ally 在 60%的时间里都会将正确的项目放在正确的目标上😬。

在另一组实验中，研究人员还使用两种非常不同的命令结构，向两只圈养海豚 Ake 和 Phoenix 教授介词短语。阿克学会了一种基于手势的语言，而菲尼克斯则被给予口头命令；与此同时，就像不同的人类语言使用不同的词序一样，菲尼克斯被给予“objectA on objectB”形式的命令，而阿克的指令则是“objectA objectB on”。即使命令的形式不同，Ake 和 Phoenix 将物体放置在其他物体上的正确率都高于 time⁶—的 60%,远远高于随机猜测的 4%!

在人类语言所有被提出的属性中，唯一没有在动物交流系统中被最终证明的是递归结构。即使在这里，人们仍在争论一些鸣禽是否使用递归语法将不同含义的叫声结合在一起。

那么，由于与人类语言有许多相似之处，动物交流系统有资格成为成熟的语言吗？

动物语言？

人类和动物用时尚来表示许多东西，而不借助语言。作者和他的女儿穿着典型的服装。在其他事物中，人类的着装标志着年龄、性别、交配状态和社会阶层。作者照片。(右一只孔雀灿烂的皇冠显示了他的性健康。图片由 Wilfredor 拍摄

人类和动物都使用非语言的交流系统来指挥交通。(左)作者照片。(右 ) 图片作者迪安·比勒。

包括 Slobodchikoff 在内的一些科学家将动物交流称为“动物语言”，正是因为正如人类使用语言进行交流一样，动物的口头和手势信号是动物交流的方式。如果人类的语言是从我们遥远祖先的交流系统进化而来的，那么动物的交流难道不应该被视为语言吗？如果我们系统地将人类语言与动物交流分开，我们就有可能在我们崇高的人类和我们所在的自然世界之间设置一道屏障。毕竟，动物的交流系统在它们的环境中为它们服务，就像人类的语言在我们的环境中为我们服务一样。仅仅因为动物可能不会像我们一样交流，就把它们驱逐出语言俱乐部，这似乎非常不公平。

但是动物和人类都使用明显不是语言的交流系统。路标使用非任意符号传达信息，这些符号指示周围环境的各个方面，但很少能以任何可理解的方式组合。动物也不借助语言来标记领域和路径。人类和动物都用外表来表示年龄、性别和社会地位。但是我们的时尚宣言并不遵循自然语言的语法规则。

我们能和动物说话吗？

抹香鲸的大脑是所有动物中最大的，它们使用被称为尾音的短促咔哒声进行交流。加布里埃尔·巴拉蒂乌拍摄的照片。

然而，虽然目前没有压倒性的证据表明任何动物的交流系统表现出人类语言的所有特征，但这并不保证我们可能还没有发现这样的系统！这就是为什么我对目前的项目如此兴奋，这些项目使用人工智能和机器学*的技术来分析和破译地球上最聪明和最大大脑的非人类物种——鲸鱼的发声。

由伦敦帝国理工学院的迈克尔·布朗斯坦领导的 CETI 项目正在分析抹香鲸用于远距离交流的卡嗒声，而由野生海豚项目的研究主任丹尼斯·赫津和佐治亚理工学院的萨德·斯塔默领导的另一个小组正在分析 dolphins⁷.发出的声音这两个小组使用的技术都直接来自现代自然语言处理。具体来说，他们使用深度神经网络来建立动物发声的语言模型。

语言模型是一个计算系统，给定一个序列的前几个项目，预测接下来会发生什么。在过去几年中，大预算科技公司已经训练了巨大的神经网络来预测英语(或其他自然语言)句子的下一个单词。而 10 年前，最好的语言模型甚至不能生成一个连贯的句子；现在，像 GPT-3⁴这样的深度语言模型可以生成完整的段落，这些段落基本上是连在一起的。

要将深度语言模型应用于鲸鱼发声，必须克服许多挑战:如何找到鲸鱼对应的单词？如何扩大鲸鱼发声记录的数量？目前成功的深度学*算法是在比我们目前拥有的抹香鲸记录数量多几个数量级的数据上训练的。

CETI 的目标是收集抹香鲸尾音的语料库，其规模接*最*流行的深度语言模型，如 BERT 和 GPT-2，训练的语料库规模。虽然与用于建造 GPT 3 号的数据相比相形见绌，但 CETI 本身将使目前存在的最大的抹香鲸标本 DSWP 相形见绌。作者图片，灵感来自布朗斯坦(2020 )

但也许最大的挑战将是，即使我们能够建立一个鲸鱼发声的语言模型，该模型可能产生的输出，虽然对抹香鲸来说听起来自然而正确，但对我们人类来说只是另一个难以理解的点击序列！

艾米丽·本德和亚历山大·柯勒最*发表的一篇论文认为，像 GPT-3 这样只在文本上训练的现代语言模型天生无法将它们产生的单词与现实世界中的物体和实体联系起来。这些模型既不“理解”输入文本也不“理解”输出文本。它们只是产生人类能够理解的点击序列！

为了解决这个问题，将音频记录与关于环境的上下文信息联系起来是至关重要的。例如，在他对草原土拨鼠的研究中，康·斯洛博奇科夫仔细记录了每只草原土拨鼠发出警报时哪个捕食者正在靠*。

我个人希望这些挑战能够被克服。我们发现鲸鱼确实能用成熟的语言交流。鲸鱼已经清楚地操纵和利用它们的环境，通过以复杂的甚至是递归的方式组合任意的符号来交流意义。我希望我们不仅能发现对鲸鱼发声的正确反应，还能用人类理解的语言来解释这种发声。

就我个人而言，我期待着有一天我们能与鲸鱼进行有意义的对话——当人工智能说话的时候！

这个帖子也有视频！

文献学

约翰·博尔胡伊斯、加布里埃尔·贝克尔斯、马里努斯·胡布雷格茨、罗伯特·贝里克、马丁·埃弗雷特。2018.鸣禽发声中有意义的句法结构？PLoS Biol 16(6): e2005157。https://doi.org/10.1371/journal.pbio.2005157

艾米莉·本德和亚历山大·柯勒。2020.向 NLU 攀登:论数据时代的意义、形式和理解。计算语言学协会第 58 届年会会议录。https://aclanthology.org/2020.acl-main.463.pdf

迈克尔·布朗斯坦。2020.CETI 项目下一步:工业规模的鲸鱼生物声学数据收集和分析。非人类物种解码交流研讨会。https://www.youtube.com/watch?v=6B8Fg2kZrxA&ab _ channel = SimonsInstitute

tom 布朗、本杰明·曼、尼克·赖德、梅勒妮·苏比亚、贾里德·卡普兰、普拉富拉·达里瓦尔、阿尔温德·尼拉坎坦、普拉纳夫·希亚姆、吉里什·萨斯特里、阿曼达·阿斯克尔、桑迪尼·阿加瓦尔、阿里尔·赫伯特-沃斯、格雷琴·克鲁格、汤姆·海尼汉、雷文·蔡尔德、阿迪蒂亚·拉梅什、丹尼尔·齐格勒、杰弗里·吴、克莱门斯·温特、克里斯托弗·黑塞、马克·陈、埃里克·西格勒、马特乌斯·利特温、斯科特·格雷、本杰明·切斯、杰克·克拉克、克里斯托弗·伯纳、萨姆·麦卡德里什 2020.语言模型是一次性学*者。NeurIPS 2020。https://papers.nips.cc/paper/2020/file/ 1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf

⁵roger·福茨。1997.*亲:我与黑猩猩的对话。纽约哈珀柯林斯。

⁶louis·赫尔曼。1986.宽吻海豚的认知和语言能力。海豚的认知和行为:比较方法，221–252。

⁷denise·赫尔津。2017.破解海豚通讯密码。在谷歌的演讲。https://www.youtube.com/watch?v=Mfb6zoB_yII&ab _ channel = talksat Google

⁸edward·卡科。1999.三种受过语言训练的动物系统中的句法成分。动物学*与行为，27 (1)，1–14。

⁹Nova 科学新闻。2011.海豚有多聪明？第五季第四集。https://www . PBS . org/video/nova-science now-how-smart-are-dolphins/

⁰irene·m·佩珀堡。2002.寻找所罗门王的戒指:灰鹦鹉的认知和交际研究。大脑、行为和进化，59(1–2)，54–67。

E.苏·萨凡格-伦堡、珍妮·墨菲、罗斯·塞夫奇克、卡伦·布雷克、雪莉·威廉斯和杜安·伦堡。1993.猿和儿童的语言理解，儿童发展研究学会专论，58(第 3-4 号)。

Con Slobodchikoff。2012.追逐杜立德医生:学*动物的语言。纽约圣马丁出版社。

铃木，大卫·惠特克罗夫特，迈克尔·格里斯。2018.鸟类的叫声组合和合成句法的进化。PLoS Biol 16(8): e2006532。【https://doi.org/10.1371/journal.pbio.2006532

⁴Yamamoto，柏木信行，大冢，酒井麻衣和友永正树。2019.宽吻海豚的合作:拉绳任务中的双向协调。PeerJ 7:e 7826http://doi.org/10.7717/peerj.7826

深度强化学*之旅

原文：https://towardsdatascience.com/a-journey-into-deep-reinforcement-learning-41b6ee5e860e

深 Q 网解释

必须抓住所有的概念💫

深度强化学* (DRL)在过去几年里一直是人工智能领域的焦点。在游戏世界中，几个机器人(在本文的其余部分也称为代理人或模型)如围棋游戏的 AlphaGo 或星际争霸的 AlphaStar 和 Dota 视频游戏的 Open AI Five ，仅举几个著名的例子，它们表明，通过将深度神经网络代表性力量和强化学*框架巧妙结合，有可能主宰职业游戏玩家联盟。

DRL 不仅限于游戏，它还在更实际的问题上表现出强大的能力，如物流、生物、电子设计，甚至在聚变反应堆中指导等离子体操纵，这表明以前难以解决的问题可以由“超人”代理来解决。

知道了这一点，我非常好奇，想知道这样的结果是如何得到的。一如既往，从学科的最底层开始帮助我掌握了基本概念，并在挖掘更复杂的架构之前建立了对 DRL 的理解。因此，这篇帖子的目的是专注于理论，并解释 DRL 基金会算法之一的深度 Q-网络 (DQN)的一些主要概念，以了解深度学*&强化学*(RL)如何联合起来构建这样的超人代理。

在继续这篇文章之前，我假设读者已经熟悉 RL 的基本概念和词汇。如果没有，你可以先看看 RL 上的这个很棒的 UCL 课程，或者看看你真实的介绍:

👾 🎮太空入侵者 (S-I)是一款来自著名的雅达利 2600 主机的视频游戏(图 1)。这款视频游戏被广泛用于 DRL 模型的基准测试。在《星际迷航》中，你驾驶一艘小飞船，在外星人摧毁你之前，你必须通过射击摧毁尽可能多的外星人飞船。我们将使用 S-I 游戏作为一个玩具环境来说明我们在这篇文章中涉及的 RL 概念。

图一。扮演太空入侵者的随机特工

正如我们已经提到的，球员经纪人将由 DRL 砖块制成。它将通过观看游戏的原始图像和从所有可能的动作中选择一个动作做出相应的反应来直接学*玩 S-I(就像人类会做的那样)。

为了理解代理背后的 DRL 砖块，我们剖析了 DeepMind 的三篇主要论文(按出版时间顺序排列如下)，它们是许多现代 DRL 方法的核心:

• 玩雅达利用深度强化学* (一)
• 深度强化学*与双 Q 学* (二)
• https://arxiv.org/pdf/1511.05952.pdf(三)

让我们从直接查看狮穴开始我们的旅程(下面的算法 1👇).

算法 1 。下面我们来解开那些伪代码 步骤

天啊😱！乍一看，这看起来很可怕…但是不要担心，我们将一行一行地检查它，并解开每个概念。

⛰️ Q 学*

首先，在深度 Q 网络中我们有一个 Q 。并且，在一开始萨顿&巴尔托创造了 Q 函数。Q 函数(也称为状态-动作值函数)将几个<状态、动作>映射到一个值(或预期回报)。

简单地说，Q 函数告诉你，在你所处的特定状态下，你想采取的行动有多好。下面的图 2 用 S-I 环境中的一个具体例子说明了这个定义。

****图二。S-I 中给定情况下 4 种潜在行动的 4 Q 函数输出图

一旦与环境相关的 Q 函数已知，代理总是可以选择导致最大期望回报的行动，因此在该环境中遵循所谓的最优策略。正是对最优策略的了解，使得智能体达到了超人的性能。

S-I 博弈类似于一个马尔可夫决策过程 (MDP)环境。RL 研究人员提出了在这种环境下寻找最优策略的几种方法。在 DQN 代理中， Q 学*方法用于寻找最佳 Q 函数。因此，让我们深入研究一下这种方法背后的数学原理，分解将我们引向算法 1 核心部分的不同步骤。

根据定义，Q 函数方程已经被贝尔曼提出为一个递归(动态规划)问题:

Eq 1 。定义 Q 函数的贝尔曼方程

贝尔曼方程表明，处于状态的动作的 Q 函数可以分解成两部分:**

• 一份立即的奖励
• 一个贴现的未来的预期报酬

通过将期望函数发展为所有可能的下一个状态上的状态转移概率的加权平均值，以及遵循我们的当前策略在特定状态中选择任何可能动作的概率的加权平均值，可以在下面的等式(2)中导出第一个等式。

Eq 2。Q 函数的扩展定义

实际上，我们的 S-I 环境可以看作是一个确定性环境。的确，按下左键时向左移动是肯定的。因此，它使我们能够摆脱状态转移的概率。

情商 3。Q 函数的确定性方程

现在我们已经推导出了 Q 函数方程，让我们记住我们要寻找的是最优 Q 函数(具有最高值)。这意味着我们不想再考虑所有可能的行动，而只考虑最大化预期回报的行动。一个自然的替代是查看最大预期回报，因此是下面的(4):

Eq 4。最优 Q-函数方程

从数学上来说，最佳 Q 函数应该遵守(4)中的等式。

从理论上的最佳 Q-函数定义(4)，Q-learning 使用以下更新步骤推导出收敛到最佳 Q-函数的估计值的迭代算法:

情商 5。Q-学*步骤。****

• 红色的TD-误差 :是两个时间上不同的估计值之间的差距。越接* 0，越接*最优，因此更新越小；越大越接*最优，因此更新越大。
• 绿色部分显示的是学*速率 λ ，表示我们希望更新多少旧的估计 Q 值。
• 蓝色表示更新后的旧估计 Q 值。

用简单的英语总结最后一个等式(5): Q 学*迭代地朝着最优方向更新估计的 Q 值。在这个迭代过程结束时，它收敛到最优 Q 函数。

💧深度 Q 学*

你看到它来到这里(或者深度 Q 网络不够明确🙃).这确实是深度神经网络(DNN)的用途，以 通用函数逼*器 而闻名。最重要的是，DNN 在处理图像等非结构化数据时特别有效(与更传统的 ML 方法相比)。请注意，在这篇文章的其余部分，我们交替使用 DQN 和 DNN 术语来指代代理的模型(假设 DQN 是一个 DNN)。

让我们记住，我们直接使用 S-I 视频游戏的图像流，让代理学*最优 Q 函数。所以问题如下:

为什么不用 DNN 作为 Q 函数的*似值呢？

让我们看看如何在 Q 函数*似任务中利用 DNN 的代表性力量。因为一张图片胜过千言万语，所以下面是(如图 3 所示👇2)DNN 如何处理 S-I 游戏图像以输出与可能的游戏动作相关的值(准确地说是 Q 值)的方法。

图 3 。DQN 向前传球，从 S-I 真实游戏画面流中学*(详细图例如下)

• 跳过帧:非常接*的状态(或转换)不会携带太多信息，我们更喜欢探索更多不同的模式，而不是收集高度相关的转换，这将输出非常接*的 Q 值。此外，运行更少帧的游戏引擎比计算所有这些高度相关的转换的 Q 值更便宜。因此，使用这种技术可以运行更多不同的剧集。
• 向下采样，灰度调整&归一化:在 ML 中，为了减少从图像中学*所需的计算量，并保持像素表示在可比的尺度上，遵循这些预处理步骤是一种常见的做法。
• DQN 输入:来自 S-I 的 4 帧作为 DNN 输入，它们被称为一个状态或转换。
• 卷积层:从原始图像中学*信息特征恰恰属于神经网络的范畴，更具体地说是控制计算机视觉领域的 c 卷积神经网络 (CNN)。
• 输出层:DNN 的最后一层给出与每 4 个潜在动作相关的 4 个分数(分数越高，动作越好)。

这是如何处理图像的一个很好的可视化，但要让 DNN 学会最后一个要素是一个损失函数。这里没有什么特别的，所用的损失是一个自适应的均方误差(TD-MSE，见下面图 4 中的等式(6 )),它使用估计的最佳 Q 函数。最后，经典的随机梯度下降被用于向等式(7)上的损失最小值更新 DNN 网络权重。

图 4 。深度 Q 网络随机梯度下降步长

到目前为止一切顺利。现在让我们看看为什么在梯度下降更新步骤中区分损失时，红色参数(图 4 ⬆️上)保持冻结。

⚡在线与目标网络

如果我们正确理解了等式(6)，我们在损失中使用的目标/标签来自我们更新的同一模型。换句话说，模型正在从自己的预测中学*…这难道不像蛇咬尾巴一样奇怪吗？♾️

乍听起来确实很奇怪。但是如果我们想到它，它就像使用我们对估计的最优 Q 函数的最佳猜测(到目前为止)。并且假设 Q 学*迭代地收敛到最优 Q 函数，我们可以期望我们的噪声估计在开始时变得越来越一致，一次又一次迭代。
理论上，当且仅当模型在训练时给出越来越相关的目标时，这才会起作用。

不幸的是，实际上它并不那么有效。事实上，在每个学*步骤中，模型的权重都会更新，这可能会导致两个相似状态的目标预测发生巨大变化，从而阻止 DNN 有效学*。
例如，对于两个连续的学*步骤，给定一个非常相似的输入状态，DNN 可能会选择不同的最优行动……这意味着我们的目标不一致。😢

这种不一致性被称为移动目标问题，导致学*不稳定。这就是使用 2 网络的想法的来源:

• 在线网络:每步更新的学*网络
• 目标网络:在线网络的副本，在几个步骤中保持冻结，以确保目标保持稳定

该在线/目标网络工作流在⬇️下面的图 5 中解释

图 5 。目标网络产生目标，而在线网络向它学*。在线网络的权重被不时地复制到目标网络。

• 步骤 1 :目标网络产生给定过渡的目标
• 步骤 2 :在线模型从目标网络产生的目标中学*

遵循在线/目标网络方法保证了 DNN 学*的稳定目标。

我们开始看到这一点，要将深度学*和强化学*结合起来，我们必须确保 DNN 有一个高效的学*机制。所以，让我们看看释放全部 DNN 能量所必需的其他工程技巧吧！💥

🍃双(深度)Q 学*

再一次，另一个障碍落在 DQN 学*和收敛的路上。

方程式(4)

回顾 Q-学*最优(上面的等式(4))，我们可以看到对的 Q 值取决于下一状态的所有可能动作的最大 Q 值(等式(4)上的红色项)。这意味着，在 Q 学*中，所有可能动作的最大值是估计状态值的相关代理。

如此确信最大值是对一个状态值的正确估计被认为是偏向最大值。这就是下图 6 中的玩具例子所展示的👇

图六。盲目相信嘈杂的 Q 值估计，与隐藏的现实不同，使智能体探索错误的方向:选择动作 A 而不是动作 B 。****

简而言之，偏向最大值会使代理选择不感兴趣的动作并探索错误的方向，这可能会导致模型收敛更慢，并恶化其学*机制。

注意:那些噪声估计不是随机的，因为它们来自单一模型，该模型总是高估给定相似状态的相同动作。否则就不会产生这种偏见。****

Hado van Hasselt 纠正这种偏差的想法是并行使用 2 个函数逼*器(因此得名双 Q-learning):

• 一个用于给定状态下的最大动作选择
• 另一个用于与所选最大动作相关的 Q 值计算

事实上，使用两个智能体给我们嘈杂的估计带来了渴望已久的随机性。让我解释一下🤓
两个模型不会高估给定相似状态的相同动作，因为它们被不同地训练，所以使用一个选择动作，另一个计算关联的<状态，选择的动作>值以随机方式混合两个模型的噪声，因此去偏置值估计。****

为了避免有太多的网络和混淆整个培训架构(我们已经有了在线和目标网络😅！)，已经表明使用在线网络作为 Q 值计算机和目标网络作为最大动作选择器对于代理学*能力来说工作良好。

🌀体验回放

到目前为止，人们理所当然地认为 DQN 正在从一系列连续的转变中学*...我们再想想。

如果我们采取一系列连续的转变，大多数情况下，它们看起来是一样的。在 ML 中，我们可以说连续转换是高度相关的……向 DNN 输入相关输入会使 DNN 连续过度拟合少数相关样本，从而降低其学*速度。事实上，我们都知道改组数据集对模型收敛更好🙏****

因此，经验重放程序(在下面的图 7 中解释)来解除输入到 DNN 的输入转换的相关性。****

图 7。不是直接从连续的过渡流中学*，而是将图像存储在一个缓冲区中，并从中随机采样以提供给代理。

注意:重放记忆是一种真正的神经科学现象，发生在海马体(至少对啮齿动物来说是这样的🐭)。

🔥优先体验重放(PER)

对于这一个，一切都在名字里。事实上，不是从重放缓冲区统一采样，而是根据对代理的转换有多感兴趣，以优先级采样转换。简而言之，更多的有趣的跃迁被采样的概率更高。******

一、有趣的对代理来说意味着什么？有时，对于某些转换，代理的表现要比其他的差得多。这意味着代理的 TD 误差对于这些转换来说更高。因此，PER 背后的想法是关注那些预测不佳的转换(也称为有趣的转换),以提高代理的学*。****

永远针对你的弱点进行训练🦾#保护

下面的图 8 显示了如何计算转换的优先级分数。一旦一个转换被采样，它的 TD 误差(以及它的优先级分数)立即被学*代理更新。

图 8。优先级分数计算

然而，采样策略中的这种优先化也导致了对代理学*机制的干扰。事实上，一遍又一遍地重复具有高 TD 误差的转换使得代理由于缺乏多样性而过度适应那些预测不佳的例子。除此之外，优先化使输入跃迁分布偏离真实跃迁分布，因此引入了干扰 DNN 收敛的偏差。

但是不用担心，像往常一样一些聪明的咒语被发现来对付这些诅咒🧙‍♂️

• 随机优先级通过平滑原始优先级分数分布，允许对一些低 TD 误差的转换进行采样，从而避免了缺乏多样性的问题(参见下图 9)****

图九。α越接* 1，采样优先级越高，越接* 0，越均匀。

• 重要性-采样进入环中重新权衡在深度 Q 学*中代理的参数更新了多少，以补偿由优先采样引起的分布偏移。 β 越接* 1，补偿越多。****

图 10。给定一个特定的 α(本例中α=0.5)，β补偿优先采样引入的偏差(当β → 1 时完全补偿)。

能够在训练期间调整两个参数 α 和β增强了代理的学*能力和其更快地收敛到最优策略**

NB :重复优先级化采样和更新那些优先级具有线性复杂度 O(n)。然而，在 DRL，代理的学*必须探索大量的转换，因此这种线性采样的复杂性在整个训练过程中产生了瓶颈。因此，为了克服这一工程问题，一种特定的数据结构被用于优先化缓冲器: SumTree ，这将采样复杂度从 O(n)提高到 O(log(n))。

结论

干得好！我们已经完成了一件很好的工作，🥵.

现在我们有足够的徽章来理解 DQN 的初始算法 1。让我们快速回顾一下不同的关键思想，并将它们映射到算法 1 伪代码的行中:

⛰️ Q-learning:第 11 行
💧深度 q-learning:11 线、13 线& 15 线
⚡在线 vs 目标网:11 线& 16 线
🍃双(深度)Q 学*:第 11 行
🌀体验回放:第 6 行&第 9 行
🔥优先体验回放:6、9、10 线& 12

正如我们所见，需要无数数学/工程/计算技巧来成功混合强化学*框架和深度学*，以达到超人的性能。
DQN 可能是一个旧模型(2015 年在 ML 时间尺度上就像一个永恒)，但其核心概念是更复杂和最*的深度 RL 架构的构建块。****

我希望这篇文章澄清了你可能有的一些疑问，并让你对深度学*和强化学*如何结合起来构建超人代理有更多的直觉和理解。

瞧啊！👌

除特别注明外，所有图片均为作者所有

参考文献

******论文:

• 玩雅达利用深度强化学*论文来自 DeepMind
• 深度强化学*用双 Q 学*论文来自 DeepMind
• 优先化经验回放论文来自 DeepMind******

******博客&帖子:

• 用深度强化学*打败雅达利！来自 Adrien Ecoffet 的 great Deep RL 系列
• 让我们制作一个 DQN:双重学*和优先化经验回放来自 Jaromiru 在 Deep RL
  上的非常好的博客——丹尼尔·晴太在 RL
  上的博客帖子——罗伯特·兰格在 DQN 的博客******

Au plus gentil des gars，我的朋友阿德里安。

制度化教育的缺乏加剧了数据工程的短缺

原文：https://towardsdatascience.com/a-lack-of-institutionalized-education-fuels-the-data-engineering-shortage-d2d7c5ac7a81

意见

很少有数据工程学位项目存在，使得无资格和“不合格”候选人的恶性循环永久化。

长期的数据工程短缺

随着数据行业的蓬勃发展，我们正处于广为人知的数据工程师短缺之中。据估计，我们陷入人才供给和雇主需求之间的巨大差距已经超过 5 年了。

我认为，原因不仅仅是数据科学完全符合《哈佛商业评论》十年前首次预测的的宣传。

这不像没有任何工作机会。

这甚至不是缺乏来自专业认证机构如谷歌或微软的支持的事实(这两家公司都提供多种云工程认证途径)。

事实是，不管在哪个行业，为雇主定义合格候选人的证书是某种机构学位，很少有大学项目致力于培训学生并使他们完全具备数据工程技能。

换句话说，除了一些松散关联的专业认证，很少有文件明确宣布一个人是合格的数据工程师。

攻读数据工程学位

在思考了引起广泛讨论的数据工程短缺的潜在原因后，出于好奇，我决定搜索任何可能提供数据工程学位课程的学校。

我的搜索产生了很多听起来像数据工程的学位项目，但没有那些确切的词。

所以，我扩大了搜索范围，把“数据科学”也包括了进去。

当我在由 Keystone Education Group 管理的 masterstudies.com 网站上搜索“数据科学”一词时，我找到了 386 个学位项目的结果。

相比之下，搜索“数据工程”，只得到 19 个结果。

只有一个结果实际上包含单词:“数据工程硕士。”

因此，如果你在寻找一个机构认可的数据工程师，也许可以看看德国不来梅雅各布大学的候选人。

其他学校提供高级学位，建议开设与数据工程相关的课程，如奥本大学，该校拥有数据科学与工程硕士项目。此外，位于加州圣克拉拉的全球工程大学提供数据中心工程硕士学位。

现在，这一点研究不是任何官方文献综述的一部分，甚至不是一个全面的练*；这些结果是“最佳”名单的一部分，表明还有其他项目存在，但不那么显著。例如，西北大学的专业研究学院提供数据工程证书，但是该大学没有正式的数据工程学位项目。

自学还是自学

然而，缺乏可搜索的学位课程确实揭示了这两个学科在学*上的差异:数据科学被广泛教授，而数据工程被广泛自学。

以前，我曾经写过一篇关于数据工程师最有价值(也最有市场)的技能之一，SQL，如何没有在大学广泛教授(或者至少没有教授高级 SQL)。

大学和雇主似乎认为，数据科学或数据分析专业的毕业生可以无缝转换到数据工程岗位。

尽管数据角色之间存在共性，但有些数据工程技能是数据科学专业无法教授的，求职者需要在工作中学*，这可能会阻碍职业发展，并使职业过渡更加艰难。

例如，在我的数据科学硕士项目中，我从未在云中工作过。

我使用了 SQL，但只是为了分析目的，而不是架构目的。

我不知道数据仓库和数据湖之间的区别是什么，也不知道为什么 E-T-L 和 E-L-T 都是非常不同的过程，而不仅仅是拼写错误。

幸运的是，我获得了学*和成长为数据工程师的资源和支持；然而，我意识到大多数候选人没有那么幸运。

事实上，大学似乎非常满足于将云计算概念和技能等其他数据工程技能的教学外包给制造数据工程师工作中使用的技术的组织(谷歌、微软和亚马逊)。

然而，由于许多数据工程的希望者正在从类似于数据分析的学科过渡到其他角色，因此与其他数据角色相比，那些希望过渡到数据工程的人面临着不成比例的高准入门槛。

由卢克·切瑟在 Unsplash 上拍摄的照片

认证数据工程师

由于几乎没有认可的制度化选择，有抱负的数据工程师正在拼凑在线课程(edX、Coursera 和 Udemy 都提供 D.E .内容)、媒体文章和 YouTube 视频。

挑战不一定是学*。

面临的挑战将是，以一种将个人描绘成有资格从事入门级数据工程工作的方式来构建学*，并让候选人能够说服招聘经理，自学等同于机构教育。

责任的重担不仅仅落在高等教育机构身上。

由于雇主正在寻求快速雇用数据工程师，他们需要接受这样一个事实，即由于缺乏大学渠道来培养数据工程毕业生担任专业角色，因此需要理解候选人将需要指导和支持来有效地过渡到该角色。

幸运的是，由于对合格或接*合格的技术候选人的竞争，现在雇主们比以往任何时候都更加投资于持续的教育努力。一些公司甚至支付整个学位的费用。

十年前，数据科学面临类似的身份危机。雇主知道他们想要数据驱动，但不知道如何将数据科学纳入他们的技术议程。学校不知道如何将数据科学作为一门学术和专业学科来教授。

这种需求导致了对数据科学家(特别是在 2020–2021 年与 COVID 一起)的大量需求，以及全球大学中数据科学教育的可用性和采用率的增加。

今天，数据科学不仅仅是博士生和无聊的统计学家过渡到的研究生级别的学科。

现在也有大学在本科阶段提供数据科学课程，确保向学士学位持有者灌输数据和人工智能基础知识，降低进入数据科学的门槛(同时创造了更多的就业竞争)。

鉴于数据科学从鲜为人知的学术领域到“最性感的工作”的轨迹，我不得不怀疑，十年后，我们是否会有大量数据工程学位持有者涌入。

我还想知道它们是否仍然有很高的需求量。

如果你愿意支持我的出版物 Pipeline:A Data Engineering Resource 和我的 Medium 写作，请随时使用我的 推荐链接 【我从每个加入的个人那里获得一小笔佣金】 成为 Medium 会员。

纯 Javascript 语言检测模型

原文：https://towardsdatascience.com/a-language-detection-model-in-pure-javascript-b3296ad15e0

如何创建不太耗费 CPU 的 Node.js 或客户端模型——同时仍然充分利用 Python 的库

照片由 雷奥纳多大久保 上 下

模型是在几个 web 应用程序中使用的非常强大的工具。一般的方法是通过使用 REST APIs 使它们可访问。在本文中，我将讨论一个可以用 Python 创建，然后用纯 Javascript 部署的模型。

为什么是 Javascript？

机器学*模型往往是用 Python 或者 R 创建的，那么为什么要用 Javascript 呢？因为 Javascript 在我们用户的浏览器上运行，所以用这种语言部署模型允许我们分散计算工作。使用 Javascript，我们将不再需要 REST APIs 来使用我们的模型，这是一件非常有用的事情，因为它简化了我们的应用程序的架构。如果我们仍然想让我们的模型在服务器端工作(例如，如果我们不想让用户访问它)，我们可以在 Node.js 上运行它，以便从 Javascript 的使用中受益。所以，这些就是使用 Javascript 部署模型的优势。

框架

那么，我们应该用 Javascript 创建我们的模型吗？这个想法是我们仍然需要 Python 来创建我们的模型，但是我们可以在以后把它翻译成 Javascript。这样，我们将受益于 Python 编程语言及其库的所有功能。然后，我们将只在 Javascript 中部署最终结果。

模型

在本文中，我将用 Python 创建一个简单的语言检测模型，然后用 Javascript 部署它，创建一个简单的 web 应用程序，在用户编写文本时检测文本的语言。我之前已经谈过使用朴素贝叶斯模型的语言检测模型。在本文中，我将使用相同的数据集，但使用不同的模型(逻辑回归)。

你可以在我的 GitHub repo 上找到整个笔记本。

数据集是我的意大利短篇小说《L'isola del male》及其英译本。对于德语，我会用弗里德里希·尼采的《查拉图斯特拉如是说》。因此，这个模型中使用的语言是意大利语、英语和德语。

首先，让我们使用一个定制函数来清理数据集，该函数接受一个 txt 文件并返回一个句子列表。

def file2sentences(filename):
  txt = ""with open(filename,"r",encoding="utf-8") as f:
    txt = f.read()txt = txt.replace("?",".")
  txt = txt.replace("!",".")
  txt = txt.replace("»","")
  txt = txt.replace("«","")
  txt = txt.replace(":","")
  txt = txt.replace(";","")
  txt = txt.replace("...",".")
  txt = txt.replace("…",".")
  txt = txt.replace("\n",".")
  txt = txt.replace("  "," ")
  txt = txt.replace("“","")
  txt = txt.replace("„","")

  sentences = txt.split(".")for i in range(len(sentences)):
    sentences[i] = sentences[i].strip()sentences = [x for x in sentences if x != ""]return sentences

然后，让我们加载文件并贴上正确的标签。

italian = file2sentences("isola del male.txt")
english = file2sentences("island of evil.txt")
german = file2sentences("also sprach zarathustra.txt")

因此， X 包含句子， y 包含语言标签。

现在，我们可以将数据集分为训练和测试两部分。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

我最初的文章的核心是使用人物二元模型作为特征。对于这个例子，我将计算它们并创建一个二元特征，如果二元模型出现在句子中，它等于 1，如果没有，它等于 0。

cnt = CountVectorizer(analyzer = 'char',ngram_range=(2,2), binary=True) cnt.fit(X_train)

现在模型来了。对于这个例子，我将使用逻辑回归

model = LogisticRegression() model.fit(cnt.transform(X_train),y_train) 
y_pred = model.predict(cnt.transform(X_test))

让我们看看分类报告。

对于像我们这样的简单模型来说，结果是相当令人印象深刻的。高召回值告诉我们，该模型能够有效地检测语言。

现在，我们必须将这个 Python 模型翻译成 Javascript。

从 Python 到 Javascript 的模型转换

为了将 sklearn 模型翻译成 Javascript，我使用了 m2cgen 库，它允许从 Python 到不同语言的这种转换。Javascript 就是其中之一。

我们先安装一下:

!pip install m2cgen

现在我们可以导入它了。

import m2cgen as m2c

为了转换我们的模型，我们必须增加递归极限。这是因为我们有 800 多种功能。

import sys 
sys.setrecursionlimit(10000)

最后，这里是我们模型的 Javascript 代码:

print(m2cgen.export_to_javascript(model))

该函数返回一个数组，其中包含每个类的分数。被选中的班级将是得分最高的班级。

现在我们必须实现预处理部分。我们必须首先将二元模型保存到一个 Javascript 数组中。姑且称之为二元模型。

cnt.get_feature_names_out()

我们现在必须根据这些二元模型创建二元变量。在 Javascript 中，我们可以使用这些代码来根据给定的模型选择语言。

languages = ['de', 'en', 'it'];function getLanguage(text) {
  vect = [];
  for (i = 0; i < bigrams.length; i++) {
    vect.push(text.toLowerCase().indexOf(bigrams[i]) > 0 ? 1 : 0);
  }
  scores = score(vect);
  return languages[scores.indexOf(Math.max(...scores))];
}

我们现在可以将一切嵌入到一个简单的 HTML 应用程序中。

最终应用

我们可以用 Bootstrap 构建一个简单的 web 页面来管理图形，用 JQuery 来更新一个语言检测字段，当用户写一些文本时，这个字段会自动更新检测到的语言。

下面是 JSFiddle 应用程序。只需点击“结果”标签，开始用 3 种语言输入一些句子。例如，意大利语为“questaèuna applicazione per riconoscere il linguaggio”，英语为“这是一个识别语言的应用程序”，德语为“Dies is eine Anwendung zur Spracherkennung”。

这是相当令人印象深刻的，即使因为不是所有这些句子的单词都在原始语料库中使用。

结论

在本文中，我展示了如何从 Python 强大的 sklearn 库开始，用 Javascript 实现一个简单的机器学*模型。例如，这个概念可以用来创建 Node.js 中的服务器端模型或不太耗费 CPU 的客户端模型。我们仍然受益于 Python 的库，但是我们现在能够将我们的模型翻译成客户端语言，这可以用于多种目的。

原载于 2022 年 4 月 13 日【https://www.yourdatateacher.com】。

是不是大样本危机？流行的差异表达方法对人类群体 RNA-seq 样品的夸大假阳性

原文：https://towardsdatascience.com/a-large-sample-crisis-or-not-640224020757

应对大样本进行排列完整性检查

作者:李玉妹博士(加州大学欧文分校)和李静怡杰西卡(加州大学洛杉矶分校)

图片来自 https://unsplash.com/photos/I23WeOTsA8M

在生物学研究中，识别在不同实验条件或疾病状态下显著不同的生物学特征对于理解表型背后的生物学机制是重要的。在这些特征中，基因表达是最常被研究的一个。RNA-seq 技术的发展使得在全基因组水平上识别差异表达基因(deg)变得更加容易和快速。然而，RNA-seq 数据的样本量通常较小(通常每个条件下只有 2-4 个生物重复),这使得准确鉴定 DEGs 变得困难。以前的研究人员开发了基于参数分布假设和经验贝叶斯方法的统计方法，以提高小样本的统计功效，如两种流行的方法 DESeq2 [1]和 edgeR [2]。随着测序成本的下降，RNA-seq 数据的样本量逐渐增加，在一些群体水平的研究中达到数百甚至数千。这提出了一个自然的问题，即像 DESeq2 和 edgeR 这样为小样本数据设计的方法是否仍然适用于群体水平的 RNA-seq 数据集。

为了回答这个问题，最*，来自加州大学洛杉矶分校和 UCI 的研究人员在基因组生物学上发表了一篇题为“在分析人类群体样本时，流行的差异表达方法夸大了假阳性”的论文。通过排列分析，研究人员发现 DESeq2 和 edgeR 具有极高的错误发现率(FDR)，远远超过目标 FDR 阈值。通过进一步评估多种 DEG 分析方法，包括另一种流行的方法 limma-voom，GTEx 财团采用的非参数方法 NOISeq，最*的非参数方法 dearseq，以及经典的非参数 Wilcoxon 秩和检验(也称为 Mann-Whitney 检验)，他们发现只有 Wilcoxon 秩和检验才能控制 FDR 并获得良好的功效。因此，对于群体水平的 RNA-seq 研究，研究人员推荐 Wilcoxon 秩和检验。

图片来自https://genomebiology . biomed central . com/articles/10.1186/s 13059-022-02648-4

在这项研究中，研究人员首先通过随机置换所有样本的双条件标签来生成阴性对照数据集，并发现 DESeq2 和 edgeR 具有出乎意料的高 FDR。令人惊讶的是，当分析来自免疫治疗研究的 RNA-seq 数据集[3]时，他们发现 DESeq2 和 edgeR 甚至从置换数据中识别出了比原始数据更多的 deg。特别是一些基因在多个置换数据集中被错误地识别为 deg，并在免疫相关的生物途径中被富集，这很容易误导研究人员。此外，研究人员通过半合成数据分析，在更多数据集(GTEx [4]和 TCGA [5])上对 DESeq2 和 edgeR 以及其他四种 DEG 识别方法进行了基准测试。结果显示经典的非参数 Wilcoxon 秩和检验始终控制着 FDR。

基于免疫治疗研究的 RNA-seq 数据的排列分析结果。图片来自https://genomebiology . biomed central . com/articles/10.1186/s 13059-022-02648-4

通过更深入的分析，作者发现基于参数分布假设的方法(例如，DESeq2 和 edgeR)不能控制 FDR 的一个原因是这些方法违反了所假设的参数分布。当样本量足够大时，参数假设就不再必要了。这就是为什么非参数 Wilcoxon 秩和检验在评估中表现最好。因此，研究人员得出结论，对于大样本人群水平的研究，经典的非参数统计方法应被视为数据分析和新方法基准的基线。

加州大学洛杉矶分校统计系的 Jingyi Jessica Li 教授和 UCI 生物化学系的教授是本文的通讯作者。这项工作主要由博士(来自实验室的博士后)和葛新洲博士(来自 Jingyi Jessica Li 实验室的博士后)完成。

原文链接:https://doi.org/10.1186/s13059-022-02648-4

对于小样本数据，如果用户希望有效的 FDR 控制，但发现很难获得高分辨率的 p 值，Jingyi Jessica Li 的实验室开发了统计方法 Clipper [6】，新洲葛博士也是该方法的主要作者:【https://www . physical sciences . UCLA . edu/new-statistical-framework-to-increase-of-data-driven-biomedical-research-on-biomolecules/

参考文献

1.Love MI，Huber W，Anders S: 使用 DESeq2 对 RNA-seq 数据的倍数变化和离散度进行适度估计。 Genome Biol 2014， 15: 550。

2.Robinson MD，McCarthy DJ，Smyth GK: edgeR:一个用于数字基因表达数据差异表达分析的生物导体包。 生物信息学 2010，26:139–140。

3.里亚兹·N、哈维尔·JJ、马卡罗夫·V、德斯里查德·A、乌尔巴·WJ、西姆斯·JS、霍迪·FS、马丁-阿尔加拉·S、曼达尔·R、沙夫曼·WH 等人:使用尼伐单抗进行免疫治疗期间的肿瘤和微环境演变。** 单元格 2017，171:934–949 e916。**

4.跨人类组织遗传调控效应 GTEx 联盟图谱。 理科 2020，369:1318–1330。

5.癌症基因组图谱研究 N，Weinstein JN，Collisson EA，Mills GB，Shaw KR，Ozenberger BA，Ellrott K，Shmulevich I，Sander C，Stuart JM: 癌症基因组图谱泛癌分析项目。 Nat Genet 2013，45:1113–1120。

6.葛 X，，宋 D，McDermott M，Woyshner K，Manousopoulou A，王 N，李 W，王 LD，李: Clipper:两种情况下对高通量数据的无 p 值 FDR 控制。 基因组生物学 2021， 22: 288。

机器翻译的大规模自动评估

原文：https://towardsdatascience.com/a-large-scale-automatic-evaluation-of-machine-translation-b700df93d4c0

在 WMT22 的 21 个翻译方向上评估了 185 个系统

WMT22 语言对—作者图片

像 2006 年以来的每一年一样，机器翻译大会(WMT)组织了广泛的机器翻译共享任务。来自世界各地的众多参与者提交了他们的机器翻译(MT)成果，以展示他们在该领域的最新进展。WMT 通常被认为是观察和评估 MT 最新技术水平的参照事件。

2022 年的版本用一个“通用”翻译任务取代了原来的新闻翻译任务，涵盖了各个领域，包括新闻、社交、会话和电子商务等。仅这项任务就收到了主办方准备的 21 个翻译方向的 185 份投稿:Czech↔English (cs-en)、Czech↔Ukrainian (cs-uk)、German↔English (de-en)、French↔German (fr-de)、英语→克罗地亚语(en-hr)、English↔Japanese (en-ja)、English↔Livonian (en-liv)、English↔Russian (en-ru)、Russian↔Yakut (ru-sah)、英语≤乌克兰语(en-uk)、英语≤中文(en-zh)。这些翻译方向涵盖了广泛的场景。根据语言的相关性和可用于训练机器翻译系统的资源数量，组织者将它们分类如下:

图片由作者提供—数据来源:https://statmt.org/wmt22/translation-task.html

有了这种多种多样的语言对与多种多样的领域相结合，我们可以准确地描绘出机器翻译的现状。

在本文中，我报告了对 185 份提交材料的自动评估，包括组织者添加的在线系统。我的主要观察如下:

• 低资源远距离语言对的机器翻译仍然是一项极其困难的任务。
• 对于某些翻译方向(例如 de→fr)，提交的最佳输出与在线系统交付的翻译质量相差甚远。
• 在这项任务中，两个 MT 系统之间高于 0.9 的 BLEU 得分差异在统计上总是显著的。
• 对于几乎所有翻译方向的翻译质量评估，BLEU 与 COMET 的相关性很差，但作为诊断和分析工具仍然很有用。
• 绝对彗星分数毫无意义。

在这项研究中，我使用了由 WMT22 的组织者公开发布的参考译文和系统输出，并且由于Tom KOC mi发布的初步报告，我可以交叉检查我的一些结果。

这不是 WMT22 的官方评价。WMT22 正在进行一项人体评估，该评估将在 2022 年 12 月 7 日至 8 日的会议上详细介绍，该会议与 2022 年 EMNLP 在阿布扎比共同举办。

请注意，这篇文章是我最*报告的一个更容易理解和更简短的版本，你可以在 arXiv: 上找到 WMT22 通用机器翻译任务的自动评估。

使用指标进行评分和排名

在这次评估中，我使用了三种不同的自动指标:

chrF ( 波波维奇，2015 ):一种在字符级操作的独立于标记化的度量，与人类判断的相关性高于 BLEU。这是我通常推荐的评估翻译质量的标准，因为它计算起来非常便宜，可重复，并且适用于任何语言。

蓝色(帕皮尼尼等人，2002 年):标准蓝色。

COMET ( Rei 等人，2020 ):基于预训练语言模型的最先进的度量标准。我们使用默认模型“wmt20-comet-da”

请注意，在这个特定的研究中，chrF 和 BLEU 仅用于诊断目的，并用于回答这个问题:我们离达到特定的参考译文还有多远？我不会用它们来对翻译质量下结论。为此，我使用 COMET 对系统进行排序，以便更好地与人类评估相关联。

我根据分数对每个翻译方向的系统进行了排名，但我只对那些被作者声明为“受限”的系统进行了排名，即只使用组织者提供的数据的系统。在下表中，等级为“不适用”的系统是不受约束的系统。

使用两个参考翻译进行评估，我们获得了机器翻译研究文献中罕见的绝对 BLEU 分数，例如，JDExploreAcademy for cs→en 的 60.9 BLEU 分，如下所示:

图片由作者提供。

对于 en→zh，观察到甚至更高的 BLEU 分数，这是由于使用了更小的标记，这使得 4-gram 匹配成为更容易的任务:

图片由作者提供。

绝对 BLEU 分数并不能告诉我们翻译质量本身，即使分数超过 60 也不一定意味着翻译是好的，因为 BLEU 取决于许多参数。然而，BLEU 确实告诉我们，这些系统在参考译文中产生了大量的 4-gram。

虽然 chrF 和 BLEU 直接指示翻译与分数在 0 到 100 分之间的参考文献的匹配程度，但是 COMET 分数没有限制。例如，在极端情况下，对于 uk→cs，AMU 获得 104.9 个彗星点，而对于 liv→en，AIST 获得-152.7 个彗星点。实际上，我对这个幅度感到惊讶，并不得不在验证这些分数之前重新检查 COMET 是如何计算的(更多细节在下面的“关于 COMET 的说明”一节)。

对于 21 个语言对中的 11 个，COMET 找到了一个最佳系统，该系统不是 BLEU 和 chrF 找到的最佳系统。令人惊讶的是，对于某些翻译方向，受约束的系统优于不受约束的系统。按照彗星的说法，cs→uk，uk→cs，de→en，ja→en，en→ja 都是这种情况。对于其他一些方向，在线系统似乎要好得多。例如，对于 de→fr，Online-W 比最佳约束系统好 18.3 BLEU 点。

我从这些排名中得到的主要收获是，使用 WMT22 没有提供的数据是获得最佳系统的关键。当然这并不奇怪，但我希望参与者能够充分描述和分析他们的数据集，以更好地理解为什么它们如此重要。

统计显著性检验

现在我们已经有了每个系统的分数，我们想根据一些度量标准来衡量一个系统比另一个系统好的结论的可靠性。换句话说，我们想要测试系统的度量分数之间的差异在统计上是否显著。有几种工具和技术可以执行统计显著性测试。对于这个评估，我选择了最常用的:配对自举重采样，最初由 Koehn (2004) 提出。

第一个有趣的观察结果是，高于 0.9 点的 BLEU 差异(cs→uk)总是显著的，p 值< 0.05。鉴于我用于 p 值的相对较高且有争议的阈值，我发现 0.9 相当高，因为大多数 MT 研究论文会声称他们的系统在 BLEU 差异高于 0.5 时明显更好。

在 chrF 中，不显著的最大差异是 0.6 分(en→zh)，而对于 COMET 则达到 2.6 分(liv→en)。请注意，这将因 COMET 所用的模型而有很大差异。

这三个指标仅在 21 个翻译方向中的 5 个方向上一致认为系统明显优于所有其他系统:cs→en (Online-W)、fr→de (Online-W)、en→liv (TAL-SJTU)、sah→ru (Online-G)和 en→uk (Online-B)。

我从这个统计显著性测试中得到的主要收获是，它很有见地。这是机器翻译研究社区经常讨论的问题，但我真的认为这是一个必要的工具。对于众所周知的指标，如 BLEU，研究人员通常应用经验法则，例如，1.0 或以上的差异在统计上是显著的。这可能是正确的，尽管在测试之前没有科学可信度。尽管如此，我们不太了解的新指标呢？1.0 彗星点差异显著吗？显然，这取决于任务和 COMET 模型(正如我们将在下面看到的)。这就是为什么在宣称一个系统优于另一个系统之前，必须进行统计显著性测试。两个系统得分之间的差异幅度应该被认为是无意义的。

标准化影响

我还试验了标准化的翻译输出，以观察 BLEU 和 COMET 对标点符号和编码问题的变化是如何敏感的。它还可以突出显示系统是否依赖一些特殊的后处理来增加度量分数。为了标准化，我使用了以下顺序的摩西手稿:

tokenizer/replace-unicode-punctuation.perl | tokenizer/normalize-punctuation.perl -l <target_language> | /tokenizer/remove-non-printing-char.perl

不出所料，我发现 COMET 对这种规范化几乎不敏感。另一方面，它对 BLEU 分数有更强的影响，但是它可以从一个系统到另一个系统有很大的不同。比如 en→cs，对 JDExploreAcademy 没有影响，而 Online-Y 的分数下降了 1.4 BLEU 分。对于 de→fr，归一化将 Online-A 的 BLEU 分数增加了 4.9 分，并且变得比 Online-W 更好，对于 Online-W，归一化对 BLEU 没有影响。尽管如此，Online-W 仍然比 Online-A 好大约 10 个彗星点。

这里没有什么出乎意料的，但是提醒了我们为什么 BLEU 作为翻译质量的评估标准是非常不准确的。

彗星的奇特之处

BLEU 和 chrF 绝对分数可用于诊断目的并回答基本问题:对于给定的表征化，我们离参照有多*？系统有可能生成目标语言的文本吗？等等。COMET 不能，但是对于排名系统来说要可靠得多，正如前面的工作所展示的。

因为我观察到彗星得分之间的振幅很大，所以我用了几个彗星模型来观察它们之间的得分差异。

我可以观察到 wmt20-comet-da(默认模型)的分数实际上与所有其他模型都很不同。虽然具有 wmt20-comet-da 的系统获得的最高分数是 104.9 (uk→cs)，但是对于所有平移方向，使用其他 4 个模型获得的分数从未超过 15.9。更具体地说，对于 wmt21-comet-da，对于 ja→en，最佳系统得分为 1.1，如下表所示。

图片由作者提供。

更奇怪的是，对于 zh→en，wmt21-comet-da 分数对所有系统都是负的:

图片由作者提供。

有了 wmt21-comet-mqm，这些系统的分数四舍五入后看起来非常接*。

我的结论是，无论我们使用什么模型，绝对彗星分数都不能提供信息。负的 COMET 分数可以分配给优秀的机器翻译系统。

下一步是什么？

这个评价清楚地表明，有些翻译方向比其他方向更容易。然而，在运行所有这些实验后，我发现最有趣的是，我不知道这些系统有多好！BLEU 和 chrF 只会告诉我们离一个特定的参考译文有多*，但是给定所使用的标记化，绝对分数会有很大的不同。COMET 只对排名系统有用。据我所知，到 2022 年，我们仍然没有针对机器翻译的自动评估指标，即:

• 关于翻译质量的信息，即不仅对于排名系统是准确的；
• 这将产生跨不同设置(如域、语言对、标记化等)的可比较分数。

感谢 BLEU 和 chrF，我们可以观察到，对于一些翻译方向，如 cs→en 和 en→zh，我们的参考译文有些接*，但对于其他方向，如 en↔liv 和 ru↔sah.，我们的参考译文仍然很远另一方面，COMET 显示 WMT22 系统在 19 个翻译方向中只有 5 个明显优于在线系统(我省略了 en↔liv): cs→英国(AMU)、英国→cs (AMU)、de→en (JDExploreAcademy)、en→ja (JDExploreAcademy、NT5、LanguageX)和 en→zh (LanguageX)。

观察这些发现是否与 WMT22 进行的人类评估相关将是有趣的。

我只强调了我的评估的主要结果。在我提交给 arXiv 的文件中，还有更多，特别是试图将所有提交的系统结合起来。

感谢

我要感谢 WMT 会议组织者提供的译文，感谢 Tom Kocmi 提供的初步结果以及对我的 arXiv 报告初稿的深刻评论和建议。

如果你想支持这项工作，请在 Medium 上跟随我。

领导者的数据帝国心态

原文：https://towardsdatascience.com/a-leaders-data-empire-state-of-mind-36b11fcdabf0

引导正确的心态，开启贵公司的数据驱动文化

DALL-E 生成的数据中的帝国精神状态

对医疗保健来说，将复杂、分散的数据转化为有意义的决策洞察既是机遇也是挑战。在我多年的医疗保健经验中，我在临床和战略角色的第一线工作，目睹了公司试图利用数据作为竞争优势的成功和失败。医疗保健高管需要注意的是，要成为数据驱动型企业，除了投资技术和数据，还有更多事情要做，心态很重要。

关键要点

• 医疗保健组织的高层领导心态是利用数据力量的关键。
• 将变革管理作为数字化转型的一部分。
• 医疗保健高管以身作则，展示使用数据的能力。
• 让职能和部门领导达到更高的数据素养标准。
• 接受不完美的数据——将结果质量与决策质量分开。

B 数据驱动是一项不可否认的竞争优势。领导者和落后者的区别是什么？为什么一些医疗保健公司率先采用神经网络看起来毫不费力？相比之下，为什么其他人会纠结于幻灯片中条形图的细节，并在数据投资 ROI 上争论和犹豫呢？我认为这要从组织的高层领导心态开始。当我阅读大卫·沃勒的 HBR 文章 【创建数据驱动文化的 10 个步骤】时，根据我的观察，高级领导者必须具备四种关键心态，才能将数据的力量作为组织的竞争优势。

****一切都与变革管理有关。成为数据驱动的文化是组织数字化转型的一部分。医疗保健企业必须克服这样一种观念，即学*数据技能太复杂，无法在行业中保持相关性和现代化。

****文化从上层开始。让您的医疗保健组织的高层领导接受数据驱动的文化转型对于成功至关重要。执行领导团队必须展示出利用数据为决策提供信息的熟练程度和舒适度，而不仅仅是用数据来验证直觉，并在直觉未被验证时质疑数据的真实性。

****不要接受无知。促进数据科学和业务之间的沟通和交流是双向的期望。职能和部门领导需要在数据素养方面达到更高的标准；他们必须更擅长数据科学的语言。我们需要将数据素养视为财务素养。每个人都应该知道基础知识，比如预算和如何阅读资产负债表。我们不应该妥协或原谅职能领导对数据、分析和统计有所了解。

我们在一个模棱两可、不确定的环境中运营。医疗保健领导者需要将结果质量与决策质量分开。我们必须权衡不同的因素和决策的可能性。在回顾中，我们需要关注决策过程而不仅仅是结果，因为这将帮助我们关注数据。****

结束语…拥有一个数据帝国的心态

“大数据”就像纽约市。对许多领导人来说，这可能太令人望而生畏了，但对于具有帝国心态的领导人来说，这是一片充满机遇的土地。就像 JAY-Z 的 2009 帝国心态，“梦想构成的混凝土丛林，没有什么是你做不到的。”如果您利用您组织的数据驱动规程，它可以成为您的竞争优势。

你有什么看法？

在数据驱动的文化中，高层领导应该具备哪些必备的心态？

一个在混乱的字符串列中统一名称的库

原文：https://towardsdatascience.com/a-library-to-unify-names-in-a-messy-string-column-d77e0ef521b2

一种统一熊猫字符串列中名字的方法。

介绍

当处理 pandas 数据帧中的字符串列时，经常会遇到输入错误，同一名称有许多变体。我在查看 SP IPTU 房地产数据集的邻里专栏时遇到了这个问题(要了解如何下载这些数据的更多信息，请单击此处)。下面是一个名称变体类型的示例:

作者图片

这是有问题的，因为我们只需要一种方法来书写每个实体的邻域名称。让我们看看如何解决这个问题。

方法学

由于我们有许多以非常不同的方式书写的名字，第一步将是减少只有最可能的名字的名字列表。为此，我们可以查看每个唯一名称的出现次数，只保留出现频率最高的名称。对于我的情况，我的数据集有超过 2000 万条线，每个街区可能包含数千套公寓。我过滤了最有可能出现超过 5000 次的街区名称。如果数据集较小或每个唯一实体出现的次数较少，则应调整此过滤。这个过滤部分不是强制性的，但它有助于减少真实姓名候选人的数量。

从这个唯一名称列表中，我使用 fuzzywuzzy 包基于 Levenshtein 距离对相似名称执行重复数据删除:

在这里，名为 unique_bairro 的列表现在没有任何重复的名称。

在那之后，我们获得一个减少的邻居名称列表，这将是我们的候选，作为每个邻居的最终名称。我们称之为邻居列表。

然后，对于字符串列中所有唯一的名字，我们使用 fuzzywuzzy 包在邻居列表中获得一个匹配及其分数(其中 100 表示完全匹配)。

下面是一个单词匹配过程的示例:

作者图片

我们可以看到它成功的找到了 96 分的好配“圣埃菲格尼亚”。100 分意味着完全匹配，通常 80 分以上是很好的候选人。

让我们再解释一下匹配过程如何与 fuzzywuzzy 包一起工作:

• 比率函数计算两个序列之间的标准 Levenshtein 距离相似性比率。
• 使用“最优部分”逻辑:如果短字符串的长度为 k，而较长的字符串的长度为 m，则算法会寻找最佳匹配长度为 k 的子字符串的得分。
• 字符串被标记化，并通过将它们转换成小写和去掉标点符号进行预处理。
• 字符串标记按字母顺序排序，然后连接在一起。之后，应用比率函数来获得相似性百分比。

现在我们已经看到了一个单词的过程，我们将在字符串列' bairros '中获得所有唯一名称的匹配。由此，我们创建了一个表，其中包含所有唯一名称的最佳匹配及其得分。以下是结果的一个示例:

作者图片

然后，我们过滤 80 分以上的分数，以确定所有唯一名称的匹配对应关系。
当分数低于 80 分时，我们不承认任何比赛。

我们可以对所有唯一的名称使用这种表对应来合并回原始的邻居表。我们现在有了具有统一名称的邻居列(列“最佳匹配”)。

一个应用整个过程的库

在混乱的字符串列中统一名称非常有用，可以应用于许多类型的字符串列。出于这个原因，我们决定将这个过程转换成一个简单的库，让每个人都可以使用。
图书馆的知识库可以在这里找到

要使用该库，只需在终端中键入:

pip 安装统一名称

以下是我们如何在玩具数据集中应用该库的示例:

作者图片

点击此处可获得演示笔记本。

图书馆成功地将名字统一为“圣埃菲金尼亚”

正如我们所看到的，处理一个具有许多不同名称的字符串列是很有挑战性的。我们提出了解决这个问题的方法。我们制作了一个易于使用的库，这样你就可以用一行代码申请你自己的数据集。为您自己的项目尝试一下吧！

一点点代码优化大有帮助

原文：https://towardsdatascience.com/a-little-code-optimisation-goes-a-long-way-91f92ff9f468

即使是原型代码，微小的优化也是有益的

照片由在 Unsplash 上画

原型代码通常有可能导致严重的头痛或噩梦。这样会造成不同团队之间的摩擦，容易积累技术债。如果在每个阶段都注意一点代码优化和简化，就不会出现这种情况。

需要为客户快速构建模型原型。然后，炸弹被投入生产。在生产过程中的某个地方，新的炸弹被扔了过来，循环继续，我们都快乐地生活着(不是)。

我们总是匆忙地快速开发代码以满足最后期限，这通常意味着草率/复杂的代码，转化为技术债务(因此术语“炸弹”，或者有些人可能使用术语“雪球”)。虽然很容易认为“这只是一点债务”，或者“我们可以以后再解决这个问题”，但可怕的是，每一点都很重要，越积越多。债务就是债务，如果不偿还，“利息”或罚款是巨大的，当所有这些小事被忽视并积累到为时已晚时，这很容易引起摩擦并淹没团队。

虽然只有在接*(甚至在之后)生产时才考虑优化代码是很常见的，但如果在原型构建的早期阶段对代码进行优化(即运行更有效或使用更少的资源)和简化，也不会有什么坏处。澄清一下，我并不是说原型模型需要完全优化。我提倡的是，任何开发代码的人都应该:

• “保持简单，笨蛋”(KISS) ( 见我的老文章)
• 学会更有效地使用你的工具(例如包/库)

详细说明一下第二点，使用一个包的方法是非常低效的(例如pandas)。但是稍加调整，这可以显著地改善您的代码。

下面是一些虚构的场景，展示了一些非常愚蠢的代码来说明这一点。

虚构的场景

假设我们有一些 2000 万件商品的销售数据，用“列”selling_prices、costs_per_unit、unit_sold_counts，例如:

创建虚拟数据(来源:作者)

这给了我们类似于:

selling_prices = [142, 52, 94, 72, 47, 86, ...] 
costs_per_unit = [21, 14, 26, 18, 27, 38, ...] 
units_sold_counts = [9090, 70, 300, 930, 204, 650, ...]

可能有比列表更好的方法来存储/处理这种大小的数据，但是为了便于讨论，让我们坚持使用 3 个单独的列表作为起点，如上所示。然后，我们要计算total_profit，即对每个水果的(selling_price - cost_per_unit ) x units求和。

探测

出于演示的目的，让我们做一些夸张的傻事(即匆忙和草率的代码):

1. 创造一个空的pandas.DataFrame()
2. 逐一插入信息栏
3. 用df.apply + a lambda函数计算total_profit，并对结果求和
4. 任务完成。(真的吗？)

计算总利润的仓促草率的代码(来源:作者)

优化/简化

如果您正在使用pandas，有一个简单的变化来优化我们想要实现的目标:

1. 一步创建完整的pandas.DataFrame
2. 使用广播操作计算所需输出
3. (断言输出只是为了检查结果是否与原来的total_profit一致)

计算总利润的优化代码(来源:作者)

为了进一步简化(和优化)，我们可以直接计算输出，而不需要pandas。

计算没有熊猫的总利润(来源:作者)

在这种规模下(2000 万行)，也许使用numpy可以加快速度，但仍然保持代码简单，就像这样:

进一步加快 numpy 计算利润的速度(来源:作者)

计时！

现在，让我们用 IPython/jupyter notebook 的 %timeit 神奇命令来计时每种方法运行我们的 2000 万个数据集需要多长时间。结果如下:

• (夸张地哑)原方法:280 秒
• 方法同pandas(改进):17.7 秒
• 无pandas的方法:4.48 秒
• 使用numpy的方法:3.82 秒

计算总利润的每种方法的计时运行(来源:作者)

思想

结果非常清楚。只需对如何使用pandas进行计算进行简单的调整，就可以使计算速度提高 10 倍以上！想象一下，为了各种各样的探索性数据分析(EDA) 项目，你不得不一次又一次地使用pandas，难道你不想通过更有效地使用这个包来自动加速吗？

如果你真的不需要使用pandas，另一个额外的调整(即直接计算结果)会给你更好的性能(>快 50 倍)，只是因为你不需要创建整个数据帧(即使重构，这也是一个很大的开销！)过程中。该方法仍然比使用numpy的方法慢，但性能不会相差太远。这是 KISS 经常被忽视和低估的优点，通过剥离不需要的东西，代码在某种程度上自然得到了优化，而没有使用任何“专门的”加速库。

这些都是微小的细节，但每一个小细节都很重要！你越了解如何更有效地使用你的工具，你就能更自然地优化和简化你的代码。这可能会有很长的路要走，因为团队会随着时间积累更少的技术债务，代码通常会运行得更快更好！

“就这些！”(引用团队成员的话，每当他觉得自己说了一些合理的话时)

承认

非常感谢 Yaqub Alwan 、 Gal Lellouche 和 Saed Hussain 富有洞察力的讨论和这篇文章的校对。

注意事项:

• 原工作 jupyter 笔记本可以在这里找到。
• 这篇文章也张贴在blog.chilledgeek.com

对 SQL 执行顺序的研究

原文：https://towardsdatascience.com/a-look-into-sqls-order-of-execution-d0b81e361c66

这就是执行选择查询的方式

Bradyn Trollip 在 Unsplash 上拍摄的照片

在编写了大量的 SQL 脚本之后，您可能会在性能方面达到某种形式的平稳状态。你用同样的策略提取洞察力，并遇到同样类型的错误。

幸运的是，通过花时间了解 SQL 中的子句是如何计算的，您可以改善编写查询的体验。

在这里，我们讨论 SQL 中的执行顺序，并解释为什么它很重要。

执行顺序

SQL 查询在计算子句时遵循特定的顺序，类似于数学运算遵循 PEMDAS 或比德马斯的方式。

从用户的角度来看，查询从第一个子句开始，到最后一个子句结束。然而，在执行时，查询实际上并不是从上到下读取的。

查询中子句的执行顺序如下:

1。FROM/JOIN: 首先执行 FROM 和/或 JOIN 子句来确定感兴趣的数据。

2。WHERE: 执行 WHERE 子句来过滤掉不符合约束的记录。

3。GROUP BY: 执行 GROUP BY 子句，根据一列或多列中的值对数据进行分组。

4。HAVING: 执行 HAVING 子句来删除不满足约束条件的已创建的分组记录。

5。SELECT: 执行 SELECT 子句来导出所有需要的列和表达式。

6。ORDER BY: 执行 ORDER BY 子句，以升序或降序对派生值进行排序。

7。LIMIT/OFFSET: 最后，执行 LIMIT 和/或 OFFSET 子句来保持或跳过指定的行数。

个案研究

为了说明 SQL 的执行顺序，最好使用一个例子。

我们有两个名为 Orders 和 Products 的表，其中详细列出了购买文具的情况。

订单表(由作者创建)

产品表(由作者创建)

使用这些表格，我们想要找出:

谁在钢笔上花了第二多的钱？

我们可以通过下面的查询获得答案。

代码输出(由作者创建)

答案成功输出，但最初是如何导出的？

如前所述，用户可能会从 SELECT 子句开始读取查询，并以 OFFSET 子句结束，但是 SQL 不会从上到下读取子句。

相反，它通过以下步骤得出答案:

1.FROM 和 JOIN 子句合并 Products 和 Orders 表以获得感兴趣的总数据。

2.WHERE 子句删除未购买钢笔的记录。

3.GROUP BY 子句按名称将记录分组在一起。

4.HAVING 子句删除在钢笔上花费超过 2000 英镑的群体。

5.SELECT 子句派生出购买者和他们在钢笔上花费的相应金额。

6.ORDER BY 子句根据在笔上花费的总金额以降序对结果进行排序。

7.LIMIT 和 OFFSET 子句跳过第一行，只保留下一条记录，其中包含在钢笔上花费第二多的人。

为什么这很重要

初看起来，SQL 的执行顺序似乎并不重要。毕竟，如果查询提供了想要的输出，谁会关心子句是如何计算的呢？

不幸的是，不熟悉执行顺序的用户将难以编写更复杂的查询，因为出现的任何问题都将更难调试。那些希望更轻松地排除错误的人将受益于理解 SQL 中子句的读取顺序。

例如，SQL 中的一个常见错误是错误地引用列别名。

我们可以通过使用“订单”和“产品”表来回答另一个问题，从而突出这个错误:

在那些花费不到 50 英镑的人中，谁在一份订单上花了最多的钱？

我们可以通过将 Products 表中的 price 变量乘以 Orders 表中的 quantity 变量，并用别名“total_spent”来命名该表达式，从而计算出在一个订单上花费的总金额。

让我们看看以下查询输出的答案。

代码输出(由作者创建)

一个错误？这是怎么回事？

不熟悉执行顺序的用户可能看不到在 WHERE 子句中使用列别名“total _ spent”的问题，因此从表面上看，该查询似乎是有效的。

但是，知道了 SQL 中的执行顺序，很明显，由于列别名是在 SELECT 子句中创建的，在 WHERE 子句之后的对其进行评估，所以 SQL 在评估 WHERE 子句时不会包含该别名，因此会出现错误。

既然我们可以识别错误的来源，我们可以通过在 WHERE 子句的表达式中不使用列别名来修复它。

代码输出预览(由作者创建)

查询现在成功运行。

请注意，ORDER BY 子句仍然使用列别名“total _ spent ”,这很好，因为该子句是在 SELECT 子句的之后计算的。

一般来说，对于理解 SQL 执行顺序的人来说，这样的问题很容易解决。然而，那些对它视而不见的人将很难修复表面上看似良性的错误。

结论

照片由 Unsplash 上的 Prateek Katyal 拍摄

总而言之，了解查询是如何被读取的将有助于用户改进他们的脚本，并在排除任何错误时获得更轻松的体验。

起初，记住这个顺序可能会令人生畏，但只要有一点经验，执行的顺序就会很容易记住(就像 PEMDAS 或比德马斯)。

我祝你在数据科学的努力中好运！

机器学*的内幕

原文：https://towardsdatascience.com/a-low-down-on-machine-learning-9cc56ded0ea

由 Unsplash 上的 Pietro Jeng 拍摄

第一部分

机器学*和人工智能是如何产生的

机器学*、模型、人工智能——我们在 IT 界经常会遇到所有这些词。根据你问的是谁，他们中的每一个似乎都意味着完全不同的事情。这主要是由于围绕这些技术的商业驱动的炒作。

所有这一切可能会有点混乱，特别是对于那些刚刚开始在该地区。人们很容易迷失在所有复杂的术语、技术和解决看似相同问题的不同方法之间。

虽然商业中的机器学*仍处于“弄清楚事情”的过程中，但无论是通过实际应用还是理论知识，都已经奠定了足够的基础，为我们提供了一个很好的起点。

人工智能简史

在所有与人工智能相关的词汇中，人工智能本身可能是定义最不严格的。一般来说，人们通常认为，任何能够以任何形状或形式复制人类认知或智能的机器都可以被视为人工智能。

什么构成了“复制人类认知或智力”,在许多领域仍然是一个激烈辩论的话题，包括哲学等较少被提及的领域。

图灵在 1950 年提出了他的著名测试，表明将会有一段时间(据推测，大约在 2000 年左右)机器可以很好地模仿反应，以至于人类法官在某种程度上无法有效地决定它是人还是计算机。

继图灵之后，哲学领域出现了一些质疑他的方法的发展，其中最著名的是塞尔的中文房间论证。简而言之，塞尔认为模仿能力(可以用 if-then 语句来表达)和理解能力之间有着重要的区别。

如果有足够的计算能力，一台机器完全有能力用中文回答任何问题，但这不会让它理解，因此我们不会认为它在思考。

无论情况如何，尽管塞尔的论点在哲学话语中掀起了波澜，但它对其他学科对人工智能的理解并没有太大的影响。令塞尔可能感到沮丧的是，人工智能的早期方法围绕着所谓的符号人工智能。

符号 AI 大致可以定义为类似图灵理解的东西。这种想法过去是(从某种意义上说，现在仍然是)人工智能可以通过创建规则、符号和逻辑来发展。如果你曾经看过流程图，那是对符号人工智能的合理估计。

这种方法在很大程度上围绕着 if-then 语句，这被称为规则。整套规则被称为知识库。一些数学，一些逻辑，整个事情变成了人工智能，有时被称为基于规则的方法。

虽然它们对于一些解决方案来说很棒，但人工智能研究人员很快就遇到了一个千年的哲学问题——这个世界并不那么容易翻译成语言。例如，假设你想创建一个机器，通过一个基于规则的系统来识别猫和非猫。你会遇到一个困扰古希腊哲学家的问题——猫的一些本质特征可以用规则来表达吗？

不管你往哪个方向转，每个规则都会有可能的例外。有些猫可能只有一只耳朵，有些猫可能没有尾巴，当然还有一些猫没有皮毛。

很快就会有太多的规则，它们会开始互相矛盾。一直以来，人类对猫有一些看似直觉的了解。然而，还不清楚我们用什么规则来做这些评估。

此外，基于规则的系统还会遇到其他问题，比如知识库难以更改和维护。最后，他们不擅长处理部分信息和不确定性——这两件事在实际情况中比看起来更常见。

需要注意的是，我不想贬低基于规则的系统的价值和重要性。它们有许多好处，例如透明(而机器学*是不透明的)，它们可以更有效地解决确定性问题，并且从商业角度来说，维护起来更便宜。

然而，有两组不同的问题是显而易见的。符号人工智能在处理概率挑战方面存在问题。碰巧的是，许多现实世界的应用程序更接*于扑克而不是象棋——只有一些模糊的参与规则的部分信息是可用的。

进入机器学*

机器学*(ML)是作为符号人工智能系统的替代物出现的。没有使用规则和知识库，而是采用了经验驱动的方法。简而言之，机器学*模型被输入训练数据(“经验”)，建立数学模型，并提供输出。

虽然 ML 在早期(70 年代和 80 年代初)并不流行，但它在接下来的几十年里迅速崛起。它的主要好处之一是从规则创建(将知识转化为 if-then 语句的复杂而具有挑战性的任务)转变为数据收集和标记，这是一项相对容易得多的任务。

此外，机器学*允许研究人员处理一组完全不同的问题，即随机问题。由于 ML 模型基于一组数据和参数创建数学预测，它们必然会进行概率评估。

换句话说，想象你有一个数学函数 f(x) = y 。它陈述了两个变量之间的关系。你可以取任何一个 x 值，并得到它在 y 轴上的位置。最终，你可以画一条线来代表这个函数，并在上面画尽可能多的点。

作者图片

从某种意义上来说，机器学*模型的工作方式正好相反。我们有一批点(或数据点)，它们之间的关系不清楚。如果你有和上面例子中相同的点，你最终可以得到 f(x) = y 。

然而，有一个重要的警告。其中之一是，与现有的真实世界数据量相比，数据集总是有限的。换句话说，每个数据集都是所有可能性的一个小子集。因此，任何绘制在线条之间的曲线都是一个预测，如果有足够的数据，它可能会与从初始设置中得出的曲线不同。

第二部分

分类和回归

模型可以分为两种主要类型—分类和回归。两者都是依靠数学建模来进行预测。但是，分类仅限于两个值:1 或 0。换句话说，这些算法寻找数据之间的相关性，并分配两个值中的一个。

简单地说，分类预测给定的数据点是否属于特定的类别。假设你想做一个算法来预测一个名字是属于一个人还是一个城市。这样一个模型，给定足够的数据，将能够分配给定的名字是属于一个人还是一个城市。此外，输出将是概率性的，并且，大多数模型，将在其准确性方面提供信心。

起初，分类似乎只有极其狭窄的应用可能性。然而，它们已经在许多实际应用中使用。语音识别就是一个很好的例子。这是一个分类问题，因为每种语言都有一组有限的单词。模型所要做的就是将语音与其中一个匹配。

另一方面，回归模型有连续的值。他们可以指定介于 1 和 0 之间的任何值，例如[0；1].虽然这两种类型解决的问题基本相似，但它们为我们提供了更好的解决方案。

例如，我们可能希望预测一辆汽车一年的平均运营成本。我们需要几个变量，如马力、平均重量、年龄、燃料类型和已经行驶的距离。所有这些变量都会对汽车运营成本产生影响(由于燃料消耗、预计的维修频率等。)

这样的问题没有办法通过分类来解决。最好的情况是，我们可以定义某个汽车不再经济的任意时间点，并根据这些时间点对我们的产品进行分类。然而，回归会给我们带来一套比 T2 更节省 T3 或比 T4 更节省 T5 的汽车。

监督和非监督学*

人们可能会注意到，一个问题是向模型显示哪些数据是相关的，哪些是不相关的。毕竟，汽车有更多的特征——它们有品牌、型号、体型等。这些数据很可能与我们声明的目的完全不相关或不太相关。

监督学*是这种情况下的解决方案。将收集关于车辆的数据，并标记(或注释)相关的信息片段，以便为模型提供必要的焦点。在监督学*中，输入和输出都很容易理解。

输入几乎可以是任何东西，从图像到任何类型的文本。然而，输出受到更多的限制。有三种通用的输出类型——数字、标签(例如“猫”、“不是猫”)或向量(例如“大橙猫”的[“形容词”、“形容词”、“名词”])。

图像识别是监督学*最著名的应用之一。回到我们的猫的例子，在某种意义上，动物是由社会和语言定义的。换句话说，只有我们自己告诉机器猫是什么，它们才知道。因此，监督学*是我们的首选解决方案。

因此，在建立图像识别模型时，将收集数据，并且所有的猫都将被如此标记。只要有足够的数据，模型就能够预测提供给它的图片是否显示一只猫。

然而，监督学*确实有一个缺点。在某种意义上，它类似于基于规则的方法，因为其中有必要的人为因素。必须有人提供基于一组内部规则的数据标签，这通常是耗时且昂贵的。

然而，无监督学*的用例稍微复杂一些。当我们不太确定输出应该是什么样子时，就使用它们。顺便提一下，它有时被称为聚类，因为这种数据收集的目标是收集相关数据点的聚类，以获得输出。

真正的无监督学*在机器学*中仍然是一个公开的问题，因为它是两者中更复杂的版本。然而，它更接*于我们在介绍性段落中谈到的人工智能，因为它更类似于人类如何学*和思考。

使用无监督学*的一个最常见的例子是离群点检测。可以为模型提供一定量的数据，然后对这些数据进行分析，找出点之间的任何关系。这种模型的输出是新数据点的数学表达的差异。

这种机器学*模型在趋势和报告生成等方面非常有用，在这些方面，大量数据可能存在较大差异。极端的异常值可能会扭曲报告，从而降低这些报告的适用性。

由于手动删除异常值可能令人望而生畏，并且容易出现人为错误，因此机器学*模型可以毫无问题地做到这一点。

故事至此为止。图片作者。

最后，还有半监督学*，它使用了两者的一部分。有时标记所有数据可能成本过高，或者资源过于密集。因此，小块数据将被标记，而数据集的其余部分则未被标记。

第三部分

强化学*

我不会深究强化学*(RL ),因为它在商业中并不常用。然而，它在公众意识中掀起了如此大的波澜，以至于回避谈论它几乎是不体面的。

你可能听说过强化学*的惊人成就。通过 RL 训练的模型已经在国际象棋、扑克、、星际争霸、、Dota 2 和许多其他难以置信的复杂游戏中击败了世界级的玩家。从所有的标题来看，强化学*似乎让我们更接*真正的人工智能。

与其他两种学*类型不同，RL 改变了监督的性质。没有标记数据本身，模型只接收正的或负的奖励。在国际象棋比赛中，失去一枚棋子是消极的奖励，而得到一枚则是积极的奖励。这样一个模型的目标是创建一个政策(一组行动)，最大化预期平均回报。

根据问题的复杂程度，人工干预通常发生在整个过程的几个步骤中。然而，在开始的时候，奖励是明确的——赢得一场比赛，拿走一件东西，等等。然后，模型被释放出来，与自己对打。最终，纯粹通过试错，它达到了可以打败人类的技能水平。

虽然 RL 可以实现真正令人印象深刻的壮举，但它也有一些致命的缺陷，正如 Andrey Kurenkov 在 Gradient 中恰当地指出的那样。其中之一是，这些模型的计算成本非常高。

对于 Dota 2 ，公认的迄今为止最令人印象深刻的壮举， OpenAI Five 需要 256 个 GPU 和 128 000 个 CPU 核心。相比之下，世界上最强大的超级计算机之一 Pleiades 运行在 241 324 个内核和 83 个 GPU 上。此外，大多数相当复杂的监督模型可以在单个企业级服务器上运行。

OpenAI Five 同时打了上千场比赛，训练了一年多。本质上，该模型拥有数千小时的游戏时间，而其最有经验的人类竞争对手约翰“N0Tail”桑德森当时还没有达到 20 000 小时。

最后，这些模型非常擅长基于反射的游戏，但不擅长推理和记忆。在 Dota 2 的例子中，开发者不得不设置一个人为的反应时间限制，以在玩家和模型之间产生公平的竞争。另一方面，在一些复杂思维是主要竞争力量的游戏中，它无法击败经验丰富的玩家。

最后，RL 是一种惊人的，但极其昂贵的机器学*方式。虽然这些壮举确实证明了人工智能的能力，但它仍然不是完美的。强化学*是我们解决基于规则或监督模型难以解决的问题的第三种方式。

简单和复杂模型

让我们回到我们的非 RL 模型。正如你所想象的，并不是所有的数据都能符合简洁的 x^n 函数。大多数真实世界的应用程序都有分散的数据点，这就需要创建更复杂的数学模型。

构建工作模型的一部分是选择正确的复杂函数来预测我们的数据。机器学*中经常使用的奥卡姆剃刀指出，能够解决问题的最简单的解决方案就是恰当的解决方案。换句话说，每个机器学*模型理论上都可以使用 10+阶多项式函数，但这不是一个合适的解决方案。

从某种意义上说，机器学*是一个数学曲线拟合问题。我们收集了大量的数据，这些数据之间有一些关联。该模型的预测能力部分取决于我们事先选择函数的好坏。

从最简单的线性模型开始，我们可以通过f(x)= a+a’x 来表示。假设 a 不为 0，它会产生一条始于某点的直线，其中 x 为 0。

可怕的契合！图片作者。

在上面的例子中，我们有一个看似随机数据点的散点图。红线是我们之前概述的功能。显然，这样的契合是可怕的。它勉强抓住了边缘的两点，完全错过了其余的点。

简单线性模型最适用于两个主要变量以某种方式相关的模型。例如，假设我们想要创建一个机器学*模型，仅根据年龄来预测全因死亡率。这两个变量密切相关，虽然还有其他混淆因素，但线性回归或许能够为我们提供合理的预测。

当预测依赖于大量相互关联的因素时，复杂的回归模型(曲线和凹槽多于上图)更适合。回到我们的汽车例子，这样一个模型将需要一个更复杂的函数，它将是某个 n 次的顺序，其中 n > 2 。

最后，问题是预先预测正确的回归模型。然后可以根据它是否合适、是否合适或是否合适来调整它。

欠拟合和过拟合

与纯数学不同，机器学*模型没有完美的拟合解。在继续之前，重要的是要理解所有的训练数据都是模型试图解决的问题的所有数据的一个很小的子集，有时非常小。

换句话说，所有的训练数据集都是整个画面的不完整部分。它们只是揭示了变量之间的一般趋势，而不是某种不可改变的数据分布规律。因此，一个模型应该足够好地揭示总体趋势，而不是捕捉其他一切。

上图的前一个例子显示了拟合不足的问题。显然，它没有捕捉到足够的趋势，这将导致模型在训练数据和测试中表现不佳。

过度拟合是一个稍微复杂一点的问题。似乎最好的方法是对模型进行大量训练，使其在训练过程中始终提供完美的结果。然而，由于训练数据是一个很小的子集，真实世界的应用程序通常会有不同的数据点分布，这些数据点只会趋向于相似性。

在这种情况下，过度拟合模型将开始做出大量错误的预测，因为它试图拟合分布略有不同的数据。此外，我们应该假设所有数据都有一些不应该被捕获的噪声(例如，异常值)。

试图将数据拟合得太好的模型可能会开始看到不相关信息之间的相关性，从而导致假阳性错误。在我们的汽车示例中，它可能会发现车门数量和总成本之间的相关性(尽管可能存在一些微弱的相关性，因为跑车通常马力更大，车门更少)。

这两个事件导致两种主要类型的误差——偏差和方差。当模型太弱，无法发现数据点之间的一些重要关系时，就会出现偏差。当模型对不规则性过于敏感，并开始捕捉数据中的噪声时，就会出现方差。这两个错误都偏离了预期的结果。

结论

我害怕在这里结束这篇文章，因为我还没有触及机器学*的表面，而只是画出了第一个轮廓。然而，机器学*现在应该通过它的历史和它解决的问题来阐明。

请注意，上述方法没有一个比另一个更好。基于规则的系统，机器学*，无论是有监督的，无监督的，还是强化的，都只是简单的工具。他们能比其他人更好地解决一些问题。选择适合这项工作的人。

互信息的低方差样本估计量

原文：https://towardsdatascience.com/a-low-variance-sample-estimator-for-mutual-information-c4aa479003aa

与相关性竞争

JESHOOTS.COM在 Unsplash 上拍照

这是我那篇关于 逼* KL 发散 e 的文章的续篇，遵循相同的思路。我想这应该有它自己的一部分，因为我还没有在互联网上的其他地方看到过这个具体的想法。

什么是互信息？

首先快速回顾一下，互信息描述了在一个数字中两个随机变量是如何相互依赖的。如果互信息为 0，则变量是独立的，否则存在一定的依赖性。你可能会认为这听起来很像相关性，但关键区别在于相关性衡量的是线性相关性，而互信息也考虑了非线性相关性。例如，给定随机变量 X 假设 Y=X 。很明显 X 和 Y 是相关的，但是相关性可能不会注意到它，因为关系是非线性的，而互信息会。

那么它到底是如何工作的呢？从概率论中我们知道，如果两个随机变量的单个概率密度函数的乘积等于联合概率密度函数，则这两个随机变量是独立的(因此也是不相关的):

作者图片:X 和 Y 独立的情况。

所以为了测量独立性，我们真的需要找到一种方法来测量联合概率密度函数和个体密度函数的乘积之间的相似性。幸运的是，我们有信息论的工具，KL 散度！为了简洁起见，我不会在这里深入研究 KL 散度，但如果你想知道更多，请在这里 查看我关于主题 的文章。因此，完整的互信息定义如下:

作者图片

为什么首先要估计？

1. 无解析解:互信息的完整形式解析解可能未知。例如，高斯混合分布就是这种情况。
2. 高计算复杂度:计算完整的互信息通常需要对整个分布空间求和。使用不需要这样做的*似是有用的，因为它可以更快。

估计量的标准

直觉上，一个估计量应该具有与被估计的原始度量相似的行为。我们可以用两种方法来衡量这种相似性:

1. 偏差:理想情况下，估计量应该是无偏的；也就是说，估计量的期望值应该等于原始度量。
2. 方差:方差为 0 的无偏估计量(确定性的)将完全等于原始度量！当然，这是不现实的，但理想情况下，方差应该尽可能低，从而增加获得更接*原始度量的值的可能性。

估计互信息

首先，我们需要计算出在我们的估计量中，我们的样本是来自哪个分布。假设我们有随机变量 X 和 Y ，在每个时间步，我们将同时采样一个 x 和 y 。因此，样本是从联合分布中生成的。这在处理估计量的第一个标准时是很重要的，即无偏性，知道在哪个分布上计算期望。让我们从目前使用的标准解决方案开始:

作者图片

这很好，但它有很高的方差，因为它可以取负值，而实际的互信息不能:

图片作者:当比值 f_{XY}(x，y)/f_X(x)f_Y(y)小于 1 时，上面给出的样本互信息估计量为负😞

改善这种情况的一种方法是添加一个期望值为 0 的项，该项与上面的原始*似值负相关。我们提出以下解决方案:

作者图片

假设 f_X(x) 和 f_Y(y) 是有效的概率函数(质量总和为 1)，这是可行的。然后，我们可以将估计值更新为:

作者图片

其中我们可以求解 λ 以找到最小方差。不幸的是，这取决于具体情况，很难分析计算。但是，通过选择值 1，我们仍然可以找到一个很好的折衷方案。这导致无论如何都是一个半正定的*似！如果我们把比值 f_X(x)f_Y(y)/f_{XY}(x，y) 作为自己的变量，并把它与*似值 λ=1 相对照，我们得到下面的正定图:

作者图片

这产生了最终的估计量:

作者图片

下一次你发现自己需要使用一个样本来*似交互信息时，请记住这个技巧！

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多亏了 SHAP，机器学*模型不再是黑匣子

原文：https://towardsdatascience.com/a-machine-learning-model-is-no-longer-a-black-box-thanks-to-shap-9f6ae3adaedc

机器学*

多亏了 SHAP，机器学*模型不再是黑匣子

Python 中的一步一步教程，揭示了机器学*模型的内部工作原理

萨姆·穆卡达姆在 Unsplash 上拍摄的照片

数据科学家在构建表示数据的模型时可能犯的第一个错误是将算法视为黑盒。在实践中，数据科学家可以更多地关注数据清理，然后尝试一种或多种机器学*算法，而无需了解该算法到底做什么。

事实上，在选择这个或那个机器学*模型之前，数据科学家应该问自己的第一个问题是问是否真的有必要使用机器学*。

因此，我的建议是，机器学*是最后的手段，如果没有替代解决方案，就使用它。

一旦你确定机器学*是必要的，重要的是打开黑盒了解算法做什么，如何工作。

有各种各样的技术来解释模型，并使没有机器学*专业知识的人更容易理解为什么模型做出某些预测。

在本文中，我将介绍 SHAP 值，这是最流行的模型解释技术之一。我还将通过一个例子来展示如何使用 SHAP 价值观来获得洞察力。

文章组织如下:

• SHAP 概况
• Python 中的一个实际例子

1 SHAP 概述

SHAP 代表“沙普利附加解释”。“沙普利值是合作博弈理论中一种广泛使用的方法。

在机器学*中，Shapley 值分别测量所有输入特征中每个特征对结果的贡献。实际上，Shapely 值有助于理解如何根据输入要素构建预测值。

2017 年，Lundberg 和 Lee 在一篇题为解读模型预测的统一方法的文章中首次发表了 SHAP 算法(鉴于其重要性，该文章有* 5500 条引用)。

关于 SHAP 价值如何运作的更多细节，你可以阅读萨缪尔·马赞蒂的两篇有趣的文章，标题分别是:SHAP 价值准确地解释了你希望别人如何向你解释；黑箱模型实际上比逻辑回归更容易解释。

要在 Python 中处理 SHAP 值，可以安装shap包:

pip3 install shap

可以为各种 Python 库计算 SHAP 值，包括 Scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost 和 Pyspark。shap包的完整文档可在此链接获得。

2 Python 中的一个实际例子

作为一个实际的例子，我利用了由scikit-learn软件包提供的著名的糖尿病数据集。数据集的描述可在此链接获得。我测试了以下算法:

• DummyRegressor
• LinearRegressor
• SGDRegressor。

对于每个测试过的模型，我创建模型，训练它，并预测由测试集给出的新值。然后，我计算均方差(MSE)来检查它的性能。最后，我计算并绘制 SHAP 值。

2.1 加载数据集

首先，我加载糖尿病数据集:

from sklearn.datasets import load_diabetesdata = **load_diabetes**(as_frame=True)
X = data.data
y = data.target

作者图片

我把它分成训练集和测试集:

from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = **train_test_split**(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

此场景的目标是根据一些输入特征计算血糖值(y 值)，包括体重指数(身体质量指数)、体压(bp)和其他类似参数。输入要素已经被规范化。这是典型的回归问题。

2.2 虚拟回归量

在应用真实的机器学*模型之前，我建立了一个基线模型，即虚拟回归器，它将输出值计算为训练集中输出的平均值。

虚拟回归器可用于比较，即检查机器学*模型是否相对于它提高了性能。

from sklearn.dummy import DummyRegressor
model = **DummyRegressor**()
model.fit(X_train, y_train)

我计算了模型的 MSE:

y_pred = model.predict(X_test)
print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(y_test, y_pred))

输出为 5755.47。

现在，我可以计算这个基本模型的 SHAP 值。我用模型和训练集构建了一个通用的Explainer，然后计算数据集上的 SHAP 值，这个数据集可能与训练集不同。在我的例子中，我计算了训练集的 SHAP 值。

import shapexplainer = shap.**Explainer**(model.predict, X_train)
shap_values = explainer(X_train)

注意Explainer可能接收模型本身或model.predict函数作为输入，这取决于模型类型。

shap库提供不同的函数来绘制 SHAP 值，包括以下几个:

• summary_plot() —显示每个特征对 SHAP 值的贡献；
• scatter() —显示 SHAP 值与每个输入特征的散点图；
• plots.force() —所有数据集的交互式绘图；
• plots.waterfall() —显示如何为单个数据构建 SHAP 值。

在调用前面的函数之前，必须运行以下命令:

shap.initjs()

首先，我画了散点图:

shap.plots.scatter(shap_values, color=shap_values)

作者图片

上图显示了预期的情况:在虚拟模型中，每个特征对 SHAP 值的贡献是恒定的。

现在，我画总结图:

shap.summary_plot(shap_values, X_train, plot_type='bar')

作者图片

有趣的是，在一个虚拟模型中，最有影响的因素是年龄。

最后，我画出了force()图。下图是静态的，但如果您在笔记本中绘图，它是交互式的:

作者图片

显然，对于数据集中的每个样本(x 轴)，每个特征对预测值(y 轴)的贡献是相同的。

2.3 线性回归器

虚拟回归似乎不是最好的模型，因为它达到了 MSE = 5755.47。我尝试线性回归，希望它能取得更好的表现。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = **LinearRegression**()model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(y_test, y_pred))

线性回归器的 MSE = 2817.80，优于虚拟模型。

我构建了Explainer，它接收模型作为输入:

import shap
explainer = shap.**Explainer**(model, X_train)
shap_values = explainer(X_train)

现在，我绘制总结图:

shap.summary_plot(shap_values, X_train, plot_type='bar')

作者图片

在这种情况下，最有影响的特征是 s1(在虚拟模型中，最有影响的特征是年龄)。不指定plot_type参数也可以绘制汇总图:

shap.summary_plot(shap_values, X_train)

作者图片

上图显示了每个输入要素对 SHAP 值的贡献。注意，小于-75 的 SHAP 值仅由 s1 决定。

我为训练集中的样本 0 绘制了瀑布图:

shap.plots.waterfall(shap_values[2])

作者图片

上图显示了如何从基线值E[f(x)]建立最终预测f(x)。红色条表示正贡献，蓝色条表示负贡献。

我可以通过force()图表显示所有样本的先前图表:

作者图片

对于为虚拟回归元(即平面回归元)构建的同一图表，对于线性回归元，每个特征对最终结果的贡献取决于单个样本。

最后，我绘制了散点图:

shap.plots.scatter(shap_values, color=shap_values)

作者图片

2.4 新币回归元

最后，我实现了随机梯度下降回归器。我利用交叉验证网格搜索来调整模型:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
parameters = {
    'penalty' : ('l2', 'l1', 'elasticnet')
}
model = SGDRegressor(max_iter=100000)
clf = GridSearchCV(model, parameters)
clf.fit(X_train, y_train)

我计算 MSE:

model = clf.best_estimator_y_pred = model.predict(X_test)
print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(y_test, y_pred))

该模型达到了一个 MSE = 2784.27，优于以前的模型。

下图显示了汇总图:

作者图片

上图显示 bmi 特征是 SGD 分类器最有影响力的参数。

摘要

恭喜你！您刚刚学*了如何通过 SHAP 值来反转机器学*模型！SHAP 值指定了每个要素对最终预测值的影响。

如果你已经走了这么远来阅读，对我来说今天已经很多了。谢谢！你可以在这篇文章里读到更多关于我的内容。

参考

• https://coderzcolumn . com/tutorials/machine-learning/shap-explain-machine-learning-model-predictions-using-game-theory-approach
• https://m . mage . ai/how-to-interpret-and-explain-your-machine-learning-models-using-shap-values-471 c 2635 b78e
• https://www . ka ggle . com/dans Becker/advanced-uses-of-shap-values
• https://shap . readthedocs . io/en/latest/example _ notebooks/overviews/An % 20 introduction % 20 to % 20 explained % 20 ai % 20 with % 20 Shapley % 20 values . html

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简单线性回归封闭方程的数学分解

原文：https://towardsdatascience.com/a-mathematical-breakdown-of-the-closed-form-equation-of-simple-linear-regression-8f8306127900

快速浏览，加强您的机器学*基础

线性回归被商业、科学、工程等领域的专业人士广泛使用，但没有太多人理解(或关心)幕后的数学。这篇文章将引导读者进入数学领域，并希望在此过程中获得一些数学欣赏。

一.导言和问题陈述

线性回归是一种统计模型，假设输入 x 和输出 y 之间的线性关系。目标是观察和预测。

假设我们有 n 个观测值 x_i，y_i 其中 i = 1，…，n，我们想得出一个可以根据 x_i 预测 y_i 的线性函数。

在哪里

每对β_0 和β_1 产生不同的谱线，但我们只对最好的谱线感兴趣。“最佳”线的定义是什么？我们如何找到最好的“β_0”和“β_1”？

二。剩余平方和

衡量线性回归性能的一种方法是找出它产生的误差。通过将预测值和实际值之间的所有差异(残差)相加，我们可以掌握什么是“坏的”，并从中尝试找到最佳模型。

估计回归线的残差(Huy Bui)

换句话说，如果 y_i 是实际值，ŷ_i 是预测值，那么成本函数的平方和 ( RSS )的残差被定义为

我们希望我们的预测是准确的，这意味着误差应该很小。因此，目标是找到β_0 和β_1，使得 RSS 函数 G(β_0，β_1)最小。

事实上，β_0 和β_1 有一个封闭的公式，

让我们发现这个公式从何而来，从零开始推导！

三。求系数

记得在微积分中，要求局部/全局极值，需要求导数，求临界点。

类似地，我们可以使用偏导数找到成本函数 G 的临界点。这个临界点保证是全局最小值，因为 G 是凸函数。这里不讨论凸性的细节。然而，你可以把成本函数想象成一个溜冰场，全局最小值就是重力最终把你拉下来的地方。

滑板公园(资料来源:Unsplash)

现在回到数学上来。如上所述，成本函数 G 定义如下:

G 对β_0 的偏导数为:

设置 ∂G/∂β_0 = 0 以获得

将 β_0 = ȳ− β_1 x̄ 代入我们得到的 G(β_0，β_1)，

类似地，对 G 相对于β_1 求导得到，

设置 ∂G/∂β_0 = 0 获得，

四。进一步讨论

我们用微积分推导出了 2D 线性回归的公式。理论上，我们可以对 3D 或 4D 应用同样的程序。随着维数的增加，公式的复杂性呈指数增长，因此计算更高维的公式是不切实际的。

已经开发了不同的优化技术来解决这个问题。其中一种叫做梯度下降。但这将是另一个不同的话题！

感谢您的阅读。

HDBSCAN 生成的集群的度量

原文：https://towardsdatascience.com/a-metric-for-hdbscan-generated-clusters-dd8d1da7ed62

如何确定 HDBSCAN 生成的团簇的等效 DBSCAN ε参数？

上图描绘了 HDBSCAN 生成的集群中的最小距离生成树。图片由作者用叶子包和 OpenStreetMap 图像制作。

HDBSCAN 是一种基于密度的分层聚类算法，在简单的假设下工作。至少，它只需要聚类的数据点和每个聚类的最小数量的观察值。如果数据具有不明显的关联距离度量，则该算法接受距离矩阵。

和它的前身 DBSCAN 一样，它会自动检测星团的数量和周围的噪音。与 DBSCAN 不同，生成的聚类可能包含异常值，需要在后处理过程中进行特殊处理。此外，HDBSCAN 不需要ε参数，对于 DBSCAN，它是点之间最大的 密度可达距离。

如果没有这样一个参数，HDBSCAN 可以自由地增加或减少集群的密度可达距离，因此它具有层次性。这个特性对用户来说很方便，因为它将用户从看似随意的参数值选择中解放出来。另一方面，知道使用什么距离有时有利于后期处理。

一个这样的实例是为地理空间应用在检测到的聚类周围生成地理围栏。在计算出哪些点属于一个聚类之后，我们可能需要设计一种方法来用图形表示聚类的边界，或者推断新获取的位置是否属于这个聚类。通常，我们需要这两者，而 HDBSCAN 算法只提供第二种情况的*似值。对每个输入位置重新运行该算法通常是不可行的。

将识别的聚类点转换为地理空间形状有许多选项，因此让我们描述几个。

凹形船体

凹壳算法允许我们选择一组点，并以尊重其感知形状的方式在它们周围绘制一条拟合线。

一旦算法运行，我们得到一个与最外面的聚类点相交的多边形包络，紧密地拟合形状。如果我们想用这个多边形作为地理围栏，我们会遇到一个概念性的问题:我们是否应该在其周围添加一个缓冲区？我在上面的文章中阐述了这个问题。在面周围添加缓冲区有助于反映位置测量和内在聚类维度的不确定性。但是这些维度是什么呢？用 DBSCAN 工作的时候，我们可以用 ε ，但是用 h DBSCAN 可以用什么呢？

起泡点

很久以前我使用了起泡点技术来生成一个地理围栏的形状。这个想法很简单，因为它涉及到用一个圆代替每个点，然后将它们全部合并，同时保留外部的多边形。下图说明了这个过程。

冒泡过程从单个聚类点开始，并在每个聚类点周围放置一个圆圈。然后，该方法合并圆并产生最终形状。(图片来源:作者)

在使用 DBSCAN 的时候，我们可以用 ε 来推导圆半径，但是在使用 HDBSCAN 的时候应该怎么做呢？

H3 六边形

如其他文章所示，我们可以使用优步的 H3 六边形从一组聚类点生成地理围栏。选择六边形尺寸是一项要求，因为我们需要确定一个合理的详细程度，以覆盖所有位置而不留间隙。下图显示了这样一种情况，其中有一个断开的六边形。

上图显示了 H3 生成的带有间隙的聚类地理围栏。图片由作者用叶子包和 OpenStreetMap 图片制作。

同样，我们可以使用 DBSCAN 的 ε 来获得适当的分辨率，但 HDBSCAN 则不然。

问题定式化

我们可以从 HDBSCAN 生成的集群中提取什么指标来帮助我们完成这些工作？我们希望基于适合基于外壳的地理围栏上的缓冲半径的簇形状、基于气泡的圆的合理半径或单个 H3 六边形的适当边长来计算测量值。

可惜这个问题提法有点模糊。没有明确的线索，我们应该在哪里寻找适当的措施。然而，我们可以说这个度量不是。我们不寻求聚类点之间的最大距离，也不希望最短距离。如果我们想在集群点周围创建一个缓冲区，这些不是要使用的度量。第一项措施对于这个目的来说太大了，而第二项措施可能小到几乎为零。

问题解决方案

我在这里提出的解决方案包括计算从任何一个给定的集群位置到所有其他集群位置的最短距离，并从中得出一个度量。虽然有人可能会认为等价的 ε 应该是这些最小距离中的最大值，这是一个合理的论点，但我在这里提出的解决方案使用统计数据来推导度量。我将在下面解释原因。

然后，我们探索这些距离如何表现，以确定适当的度量。更具体地说，我们将确定这些最小距离的统计分布，作为我们决策的基础。

在这篇文章中，我使用了汽车能源数据集我已经探索很长一段时间的数据。可以在 GitHub 库上跟随文章的代码，重点关注笔记本 11 和 12 。

最小距离分布

我们从研究每个节点的最小距离分布开始。这种计算意味着循环遍历所有位置，并计算到群集中所有其他位置的距离。考虑到对称距离，我们可以避免冗余计算并提高计算性能。请注意，如果我们使用道路距离，我们将不得不使用更复杂的方法，因为它们缺乏对称性。由于最终的道路限制，从 A 点到 B 点的道路距离不一定与从 B 点到 A 点的距离相同。

有两种略有不同的方法来计算最小距离。第一种方法仅使用平方逐点距离矩阵，而第二种方法使用网络理论。这些方法在大多数情况下是一致的，但在某些情况下会呈现不同的结果。虽然矩阵方法更直接、更快速，但它可能会考虑重复距离，而网络理论方法则不会。当这些方法呈现不同的结果时，前者将小于后者。

距离矩阵方法

我们可以使用对称距离矩阵轻松计算最小距离向量。计算完矩阵后，我们只需要找到最小的列值，忽略对角线，对角线为零。

下面的函数使用两个数组作为输入来计算距离的对称方阵，一个用于纬度，另一个用于经度。注意它是如何通过沿对角线填充矩阵来避免冗余计算的。每一步都需要较小的距离向量，从而提高性能。

上述函数为所提供的位置生成对称的平方距离矩阵。(图片来源:作者)

上面的函数使用了矢量化版本的哈弗辛距离计算，如下所示。

这个函数计算成对的哈弗线距离。平方函数生成器将初始位置广播到具有目标位置的精确尺寸的向量。(图片来源:作者)

一旦我们有了方阵，就很容易得到最小值列表。下面的两个函数说明了这个过程。

为了计算所需的度量，我们必须首先计算距离矩阵。接下来，我们检索列最小值列表(不包括对角线上的零)。输入是一个包含所有集群位置的 Nx2 矩阵，第一列是纬度，第二列是经度。(图片来源:作者)

这个函数的优点是速度快，但是既不能帮助我们直观，也不能排除重复。我们可以使用网络理论的替代解决方案来更好地了解幕后发生的事情，并获得唯一的距离。

网络理论方法

我们可以将平方距离矩阵计算视为所有聚类位置之间距离的网络表示。每个节点是一个位置，而它们之间的边以对称距离作为它们的权重。

现在，我们为每个节点选择最短的边，并删除所有其他的边(简单地说)。由此产生的网络是一棵树，因为它连接所有的节点，没有循环。如果边的权重(位置之间的地理距离)最短，我们称之为最小生成树。

上图代表了由 NetworkX 包绘制的最小生成树。(图片来源:作者)

我们可以通过使用 NetworkX 包来计算这棵树。下面的代码演示了计算过程。

上面的函数通过计算与距离网络相关联的最小生成树来计算最小距离。(图片来源:作者)

不幸的是，这种方法比基于矩阵的方法慢一个数量级，但排除了重复距离，并提供了最小生成树的图形表示。我们可以将树覆盖在地图上，并连接点，如本文的主图所示。

什么分布？

我们现在有两种方法来计算最小距离列表。接下来的讨论使用最小生成树方法。

为了推断距离的典型分布，我们使用了钳工包，如笔记本 12 所示。在本笔记本中，我们遍历所有集群，计算它们的最小生成树距离，并确定最可能的分布。下表显示了我们的数据集的结果。

上表显示了集群距离网络的最小生成树距离的最可能统计分布的频率。最常见的分布是对数正态分布。(图片来源:作者)

如上表所示，大多数集群遵循对数正态分布。第二常见的分布是与对数正态分布相似的伽马分布、。

提议的衡量标准

利用这些发现，我决定将度量基于对数正态参数: m 和 s (根据 Brilliant 公布的公式计算)。

上面的公式定义了对数正态分布的平均值。(图片来源:作者)

以上是对数正态分布的标准差公式。(图片来源:作者)

我们计算𝝁和 𝜎 的值作为采样数据的平均值和标准偏差。作为度量，我决定使用以下数量。

HDBSCAN 的ε参数的 DBSCAN 当量估计值类似于正态分布的公式，对应于大约 97%的数据。(图片来源:作者)

从最小距离列表中计算集群度量的函数非常简单。

假设对数正态分布，上面的函数根据最小距离计算集群度量。(图片来源:作者)

我们现在可以通过在地图上绘制使用该度量和聚类位置创建的地理围栏来测试这种方法。

解决方案验证

现在我们来看看在绘制 HDBSCAN 生成的集群边界时，这一指标是如何表现的。我们从下图中膨胀的凹形船体开始。

上图显示了计算集群的凹面外壳形状，然后使用集群度量对其进行膨胀的结果。您可以看到红色的簇位置，凹形的外壳形状是一条细的蓝线，而膨胀的形状是一条粗线。外部多边形包含 194 个点。(图片来源:作者)

气泡形地理围栏使用相同的聚类度量作为合并圆的半径，以每个聚类位置为中心。如下图所示，生成的形状夸大了点周围的缓冲区。请注意，这源自方法，而非指标。

上图显示了合并所有半径等于计算的聚类度量的以点为中心的圆的结果。多边形包含 279 个点。(图片来源:作者)

最后，我们测试了基于 H3 的方法，使用聚类度量来导出六边形细节层次。由于 H3 六边形的固定地理空间性质，缓冲区可能不会按预期工作，因此您可能需要使用乘法因子来调整计算。下面的地理围栏使用的乘法因子为 2。

上图显示了 H3 生成的使用紧配合的地理围栏。有 29 个六边形，多边形只包含 45 个点。(图片来源:作者)

下图显示了使用较大乘数(本例中为 3)计算的具有较大 geofence 的同一个聚类。

上图显示了一个 H3 生成的地理围栏，使用的是松配合。有八个六边形，多边形只包含 21 个点。(图片来源:作者)

结论

在本文中，我试图推导一个度量来模拟 DBSCAN 的 ε 参数对 HDBSCAN 生成的集群的影响。我对此指标的建议是推断集群集的最小生成树距离的典型统计分布，然后使用平均值和标准偏差的简单函数。我打算找到一个稳健的度量标准，应用于我过去在 DBSCAN 中成功使用的一些地理围栏生成算法。缺少预先为 DBSCAN 定义的 ε 参数意味着没有对度量的明显支持。该解决方案既不是唯一的，也不一定是最好的，但似乎适合手头的任务，特别是当使用膨胀凹面船体和 H3 方法。

参考

【github.com

hdb scan 集群库— hdbscan 0.8.1 文档

H3:优步的六边形层次空间索引|优步博客

网络 X —网络 x 文档

钳工文档—钳工 1.4.1 文档

joo Paulo Figueira 在葡萄牙里斯本的TB . LX by Daimler Trucks and bus担任数据科学家。

数据可视化的奇迹

原文：https://towardsdatascience.com/a-miracle-of-data-visualization-5e966c2e1aa0

意见

提高商业分析质量的正确方法

图片来源:https://unsplash.com/photos/JKUTrJ4vK00?utm_source=unsplash&UTM _ medium = referral&UTM _ content = creditShareLink

选择正确的分析工作结果直接影响管理和决策的质量。A17 技术公司的创始人兼首席执行官https://a17.company/Andrew Bush 在本文中揭示了为什么数据可视化错误会让您的公司损失惨重，以及如何避免重大损失。

无论你公司的分析团队有多熟练，或者他们的数据和算法有多完整，结果都可能不令人满意。通常，这是由于对工作的不正确的视觉化，而这正是董事、投资者和股东们决策的基础。

可视化的意义是什么？

可视化是数据分析的一个阶段，有助于以信息丰富和互动的方式展示指标的主要趋势、相关性和偏差。为此，使用了各种图形元素。例如，选项卡、图表、信息面板(仪表板)等。

重要的是要理解，可视化不仅仅是一个花哨的报告，而是一个主要的可理解的业务逻辑，有助于做出正确的管理决策。事实是，那些刚开始实施和经常使用 BI 工具的人可能会混淆这些想法。由于向您的高级领导团队提交的数据质量不佳，整个分析值可能会在几分钟内消失。在花了大量时间研究摘要选项卡后，决策者可能会因为不完善或不方便的呈现格式而没有注意到依赖关系。

让我们考虑这样一种情况，将你的分析结果呈现给你的主管，以便对公司做出改变。如果你的数据展示得不好，你的老板就无法在最初的三秒钟内理解信息。他们没有时间研究它，因此只做了粗略的回顾。整个工作证明是无效的。这就是为什么你需要学*如何可视化数据。

商业分析师不仅拥有技能，而且知道呈现数据发现和见解的正确方法，加上为客户需求提供令人满意的解决方案，这些人在就业市场上总是很受重视……也很受欢迎。对数据可视化专家的需求也相当强烈。

专家应该记住什么？

有几件重要的事情应该考虑进去。首先考虑一下受众——那些会审核数据的人。最常见的是公司董事、部门主管、利益相关者、投资者等等。好的视觉效果和公司活动的演示一样。例如，根据出席会议的目标受众，演示看起来会有所不同。****

一个可视化的方法也取决于它的目的。当你必须准备一份关于季度绩效统计动态的报告，让你的主管快速浏览是一回事。在这种情况下，你需要一个简单的图表，它可以在 1-2 秒内被理解，没有进一步的解释，并立即得到解释。然而，当需要可视化来消化复杂的企业流程以实现业务转型时，情况就完全不同了。在这种情况下，它应该非常详细，以便决策者有机会看到手头的整个流程。然后，解释可能需要几个小时，几天，甚至几个月。

此外，当需要呈现业务的利润状况时，例如在季度报表中，可视化可能是一个一次性需求。或者当准备不断更新的仪表板需要可视化时。这是完全不同的情况，它们需要不同的方法。例如，仪表板可视化适合于快速理解，因此，它应该具有最少的信息，以便主管可以快速理解数据。

此外，不管可视化的类型如何，都应该遵循几个基本规则。所有这些都与可理解性有关，代表了数据的正确含义。

最低纲领

首先，谨记少即是多的原则。也就是过多的细节越少越好。例如，避免在同一轴上放置不同的指标，使用 3D 图、阴影和其他花哨的东西。如果不需要，也可以删除图表网格。图表中的线条越多，正确阅读信息就越困难。例如，如果我们有一个图表，其中有几条线显示盈利能力、可用库存等，那么它们应该被分解成单独的图表。一个明显的例外是当我们需要比较数据的时候。当您根据地区或联邦辖区比较公司分支机构的盈利能力时，可能会出现这种情况。

在这里你可以找到更多有史以来最差图表的例子。

不管怎样，所有的可视化都是建立在比较的基础上的:用零水平，用过去时期的相似数字，用彩色。如果你的图表有几行，你必须提供一个清晰的描述:哪些值意味着什么。悬疑传说在这种情况下是必须的。此外，不要使用几个 Y 轴:这可能会导致读者混淆，并妨碍更好地解释数据。

轴缩放

分析初学者经常犯的另一个错误是轴缩放 (从非零点开始)。这导致不正确的数据解释。因此，整个分析工作的质量受到严重影响。在使用自动化工具时，这种情况经常发生。例如，如果你用百分比来表示一家公司生产线一年的工作量，它可能只从 80%变化到 100%。同时，这些数字本身的范围是从 0%到 100%。默认情况下，一些自动化可视化工具可以通过只显示从 80%到 100%的数字来隐藏从 0 到 80%的值。因此，该图的读者会有这样的印象，即这些值变化很大，而实际上并没有。

一个类似的问题是对数图。最好不要使用对数标尺，因为它是非线性的。如果由于某种原因使用了这种表示格式，那么应该明确指出:读者应该理解这是一个对数标度的事实，以及为什么使用它。你绝不应该在下面用小字体的星号来表明这一点。那是一面红旗。

使用直方图时也要特别小心。**直方图值应始终按照度量 排序，而不是像通常那样按照字母顺序或随机分布。这种可视化的结果应该是三角形的，从最小到最大显示数字，反之亦然。这种表示格式允许您轻松识别最大值和最小值。有了对情况的清晰了解，将来处理这些数据会更容易。****

代表性格式

将公司风格和身份融入你的形象是重要的，这意味着包括公司的配色方案和字体等。利用公司品牌手册中的颜色图案是一种很好的做法。因此，分析师应该询问公司品牌手册中是否有单独的数据可视化指南。在较大的公司中，它肯定应该存在，并且还可能包含某种字体、线宽和文本布局。****

你还应该考虑颜色和想法之间的心理联系。例如，默认情况下，红色意味着“停止、危险或小心”；绿色表示“去，安全，OK”；蓝色通常是冷的东西；黄色经常标记不重要的东西。这些颜色也相互影响。请考虑前面各地区分支机构盈利能力对比图中的数字示例。如果颜色不同，红色和绿色不得用于区分一个区域的数据和另一个区域的数据。由于心理偏见，数据值可能会被错误地解释。红色的图形可能被消极地感知，而绿色的图形可能被积极地感知。最好是将所有的值都着色成一种中性色，并调整其饱和度(亮度)或使用相*颜色的阴影。

最常用的 BI 工具已经有了默认设置，这有助于以统一的风格准备图表。分析师只需要制作正确的图例并调整颜色。但有时需要为年度股东大会定制可视化效果。在业务分析师完成准备好的数据和完成的仪表板的工作后，这些数据和仪表板应被转发给设计师，设计师以相同的比例重新绘制它们，但使用正确的缩进、排版、颜色、字体和线条粗细。

航行

高质量可视化的另一个原则是了解其用例，即用户将如何利用图表、仪表板和报告集。为此，有必要提供从一般事物到特殊事物的简单导航。

导航是图表中某些元素的范围，它有助于切换到各种类型的图表(页面)并执行诸如按年、季度、月、分支等对值进行排序的操作。一般来说，广泛使用的 BI 工具通常都有内置的导航设置，比如按钮过滤器，或者与其他页面的超链接兼容性。但是开发者必须计算公司员工将如何使用特定的信息图表。仅仅依靠自己的观点是不够的。分析师必须观察主管目前如何使用分析。这是通过追踪他们在 Excel 文件之间的点击流、通过通信或信使等评估功能性问题序列来实现的。

交互性和兼容性

在进行可视化工作时，理解 它是如何交互的是很重要的。静态可视化的一个例子是来自企业 BI 系统的截屏，基于该截屏创建图形、图表或图片。最终，它们都被用于演示文稿或 PDF 文件。它们不能随着时间而改变。

交互式可视化需要不同的方法。例如，大多数分析工具允许创建支持进一步分析的仪表板或报告。它们提供了各种横截面报告和过滤器的选项。其目的是用户可以继续使用所有数据，并根据个人的判断更改图表及其内容。在这种情况下，重要的是尽可能将图表分成单独的报告和报告页面，按照目的、横截面或详细程度进行分类。这里“少即是多”的原则也是相关的。

除此之外，在准备可视化时，值得记住的是将它用于各种类型的设备:个人电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机等。解决方案可以是准备好的 PDF 文件和仪表板。在准备阶段，考虑到您的内容在大小屏幕上可视化的所有特性是至关重要的，这样开发人员就不必在将来每次数据刷新后检查格式。唉，不幸的是，许多 BI 系统不适合在移动设备上工作。通常，这方面的兼容性是通过利用公司的编程专家来实现的。

此外，必须为可视化正确准备数据，以便加载到报告中的数据量最少。这个问题通常由系统分析师来解决。如果数据太多，加载报告将花费大量时间。如果几秒钟之内没有写好报告，没有人会愿意去做。

总而言之，事实上，负责商业分析数据可视化的专家们处理的是为决策者改善用户体验。他们的任务是确保用户与分析报告或仪表板的最佳交互。可视化系统本身倾向于解决与 UI 相关的问题。

除非另有说明，所有图片均由作者创作。

作为简单模型集合的神经网络

原文：https://towardsdatascience.com/a-neural-network-as-an-ensemble-of-simple-models-1f2b01a0616b

以及为什么神经网络代价函数是非凸的直观解释

预览。作者图片

机器学*的“大爆炸”发生在几年前。然后，在很多人工智能任务中，机器学*模型开始击败人类的表现。

这主要得益于深度学*。因此，深度神经网络的不同架构是许多问题的最新解决方案，如语音识别、对象检测、机器翻译等。

神经网络的蓬勃发展在该领域产生了巨大的兴趣，将神经网络从普通的机器学*算法变成了一个独立的知识领域。这反过来进一步激发了人们对神经网络的兴趣，并创造了大量的在线课程和培训材料。

尽管在线教育的便利性不可否认，但这类课程往往会跳过几乎所有关于经典机器学*的内容，直接进入神经网络和深度学*。在本文中，我想展示如何从经典机器学*的角度考虑神经网络——作为一个集成模型。一路走来，我们也会明白为什么一个神经网络的代价函数不是凸的。

符号

在我们开始深入之前，让我们记住标准全连接神经网络的 l ᵗʰ 层值是如何计算的。
这是来自神经元的状态的激活函数的值。
反过来，神经元的状态等于权重矩阵与前一层中的激活向量加上偏置向量的乘积。

默认神经网络表示法。作者图片

这是一个标准的符号，你可以在大多数课程、书籍和视频教程中找到(但是，注意矩阵/向量的维数可能不同)。

你能想象到的最简单的神经网络根本不是神经网络

首先，让我们想象一下世界上最简单的神经网络。假设我们只有一个输入特征(x)和一个输出标签(y)。具有一层和一个神经元的最简单的神经网络将只有两个参数——一个权重和一个偏差。

具有一个神经元和一个输入特征的一层神经网络。作者图片

这样一个网络的输出值会一步计算出来(因为只有一层)，甚至不需要线性代数的帮助(所有的W、b、x、y的值都有一个 1x1 维)。然而，这种模型能够理想地解决线性数据的回归问题和线性可分数据的二元分类问题。但是这个神经网络到底是什么？让我们至少把这个例子复杂化一点:取等于m的特征数而不是 1。

具有一个神经元和 m 个输入特征的一层神经网络。作者图片

如果我们解决回归任务，我们选择一个线性函数(或恒等函数)作为激活函数。然后，通过将W的矩阵乘法扩展为x，我们得到以下值。

单神经元神经网络的回归。作者图片

哇，这简直就是线性回归方程！

通过选择 sigmoid 作为激活函数，对于二元分类可以显示同样的情况。然后这个神经网络就变成了一个逻辑回归模型。

单神经元神经网络的分类。作者图片

当然，上面展示的内容对任何人来说都不是秘密。神经网络的强大之处恰恰在于它是一个网络，其中有许多简单的单元(神经元)。但是进一步阅读推理，请记住下面的短语。

神经网络的一个神经元是一个简单的模型，它接收前一层的输出作为输入。

对于第一层，这些输入是输入要素。对于其他图层，这些输入是由先前图层转换的输入要素。

在我们继续之前，让我们记住什么是集成学*。

集成学*的一次短暂旅行

如果你打开一本机器学*的书，其中谈到监督学*的部分，你很可能会看到大约以下内容:线性回归，逻辑回归，kNN，决策树，SVM，装袋，助推。

这种顺序非常合乎逻辑。首先，它向您解释了基本算法是如何工作的，之后，它显示了这些算法的组合工作得更好。例如，很难举出一个随机森林比单个决策树质量差的例子。

让我们回忆一下什么是装袋。

装袋。作者图片

Bagging 是一组(集合)弱模型，每一个模型都在其自己的数据子样本上被独立训练。在 bagging 预测过程中，所有模型的预测被聚合，答案要么是平均值(用于回归)，要么是投票结果(用于分类)。

为什么集合模型比单一模型更好的详细解释超出了本文的范围。为了更全面地了解其他集成学*算法，你可以阅读我的监督学*算法备忘单或一些更严肃的材料。

不能说神经网络是线性回归的多层包装，尽管这个短语很大程度上反映了本文的本质。

这个短语中至少有两个错误，如果你能找到它们，对你有好处:

• 首先，没有非线性激活函数，任何深度的网络都没有意义。那是因为线性运算的序列也是线性的。
• 第二，在相同的数据集上训练神经网络的神经元。虽然，我们可以通过从输入层或其他层删除神经元来增加一些随机性。等等，看起来像是辍学者 …

神经网络作为自动特征工程工具

因此，我们发现网络中的每个神经元都是一个弱模型，但它们一起显示出良好的结果。为什么会这样？好像是上一层的神经元发现了一些模式并传递给了下一层的神经元。

如果我们想象一个两层的神经网络，它的第一层(一般来说，除了最后一层以外的所有层)将扮演所谓的特征提取器的角色——它的值将是输入数据的线性(或非线性)组合。如果我们想象我们以同样的方式转换数据集，但手动进行，然后以相同的权重将其馈送到单层神经网络的输入，结果将完全相同。

除了最后一层，所有层都是特征提取器。作者图片

这解释了为什么特征工程在深度学*时代失去了意义。以前，人们必须设计对简单模型有很大帮助的复杂功能，但现在添加几个补充层就足够了。同时，如果网络实际上不需要这些特征，添加跳过连接将允许网络容易地学*身份功能。

网络的最后一层仍然是一个弱模型——线性分类器。但是因为它的数据是由前面的层准备好的，所以它更好地解决了这个任务。网络的层数越多，它能检测到的复杂模式就越多。第一层(接*输入)找到非常简单的模式。下面几层将它们结合起来，创建了更复杂的依赖关系。因此，向网络的更深处移动，模式变得越来越复杂，直到它们到达最终结果。

这在卷积神经网络(CNN)的例子中非常明显。第一层检测水平线和垂直线；接下来的人用它们构造简单的形状，等等。已经在第三层，网络能够区分类似于人的东西。

CNN 滤波器的可视化。图像由可视化和理解卷积网络论文

因此，可以表明，特定层中的神经元(或在 CNN 的情况下的过滤器)的数量是先前层可以检测的模式的最大数量。如果这些模式非常少，网络将无法很好地压缩信息，但如果有很多，网络可以在数据中找到并不存在的模式(这是过拟合)。

关于理解 CNN 过滤器和寻找模式的过程的最有趣的项目之一是麻省理工学院的的搜索网。你可以选择 5 层 CNN 中的任何单元(过滤器),并查看图像的哪些部分导致它的最大激活，以及它的上一层和下一层的哪些神经元交互最活跃。

例如，第三层的这个神经元已经学会区分类似“网格”图案的东西及其后的神经元——更复杂的网格图像——电影院的座位、公寓楼的窗户等。

搜索网。一个公共网页的截图

这里值得一提的是，为什么网络的不同上层部分可以解决完全不同的任务。想象一种情况——你面临的是图像分类任务，但是除了预测一个类别(比如猫/不是猫)，你还想检测一只猫的鼻子。你不会为了这个任务训练两个不同的网络吧？当然不是。如果正确选择激活和丢失功能，同一个网络将完美地处理这两个任务。整个网络的主体会为你准备好输入图像的嵌入，输出层会想出如何处理它。

还可以看出，这样的网络等价于共享部分中具有相同权重的几个网络。

一个网络相当于几个网络。由塞德里克 VT 在 Unsplash 拍摄的猫咪照片。作者图片

将神经网络作为集成模型进行推理也导致了对其成本函数的思考。让我们看看它们，完成这篇文章。

为什么神经网络代价函数是非凸的

神经网络成本函数的分析是相当复杂的任务，需要单独考虑。但鉴于以上情况，我还是说几句吧。

从很多课程和书籍中，你可能知道一个神经网络的代价函数不是凸的。如果是凸的，训练神经网络就容易多了(因为凸函数只有一个全局最小值，见凸优化)。神经网络成本函数具有非常复杂的形状，具有大量的局部最小值。好像没吓到谁，所有地方的解决方案都差不多。这是为什么呢？

对于没有隐藏层的浅层神经网络的情况，如上所述，其是线性或逻辑回归模型，成本函数是凸的(这是常规的 MSE 或二进制交叉熵),并且可以使用例如正规方程解析地找到全局最优参数。

但是通过一层又一层地添加，成本函数变得依赖于越来越多的参数，采取越来越复杂的形式。这种形式无法以任何方式观察到，因为这个函数位于非常高维的空间中——现代网络有数百万和数十亿个参数。每一层都有一个非线性激活函数，使其远离凸起的形状，在其中创造更多的山丘、高原和凹槽。

可以显示的是，某些数据点的某些局部极小值是等价的。考虑下图。通过交换第一层中的上层和下层神经元(以及它们各自的权重)，我们在多维空间中获得了不同的点，但是输出的值以及成本函数值保持不变。注意，无符号权重等于 1。

“镜像”网络的输出值相同。作者图片

直观地，这表明成本函数可以具有许多大致相同的局部最小值，这导致不同的权重组合。

将函数投影到一维空间可能看起来像这样。

成本函数的相似局部极小值。作者图片

但这些都是直觉的和未经证实的论点，可能会被我所不知道的证据所反驳。

我希望这些考虑对您来说是有趣和有用的。也许，他们会鼓励你学*一些关于神经网络的新东西，也许——关于经典的机器学*，两者都是好的。在这个令人惊叹的人工智能世界中潜水，永远不要忘记参考基础和经典。

感谢您的阅读！

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参考

https://arxiv.org/abs/1311.2901

一个新的人工智能趋势:龙猫(70B)大大超过 GPT-3 (175B)和地鼠(280B)

原文：https://towardsdatascience.com/a-new-ai-trend-chinchilla-70b-greatly-outperforms-gpt-3-175b-and-gopher-280b-408b9b4510

意见

DeepMind 已经发现了以低廉的成本扩展大型语言模型的秘密。

照片由 Shutterstock 上的亚瑟拍摄

DeepMind 的最新论文摒弃了构建越来越大的模型来提高性能的陈旧趋势。

该公司发现了扩展大型语言模型的一个关键方面，这是以前从未有人应用过的。OpenAI、谷歌、微软、英伟达、脸书，甚至 DeepMind 本身，所有致力于创建强大语言模型的大型科技公司都做错了:让模型变大既不是最好的也不是最有效的方法。

2020 年，卡普兰和其他人在 OpenAI 建立了增加模型大小作为提高性能的代理。他们发现了这些变量之间的幂律，并得出结论，随着更多的预算可用于训练模型，大部分预算应分配给使它们变得更大。

这就是为什么自 2020 年以来，我们每隔几个月就会看到更大的模型发布:GPT-3 (175B)，LaMDA (137B)，侏罗纪-1 (178B)，威震天-图灵 NLG (530B)，Gopher(280 b)——这只是密集模型。正如卡普兰定律预测的那样，这些模型比上一代产品(GPT-2，伯特)要好得多，只是还不够好。

他们得出了错误的结论，认为模型大小承担了改进模型的所有责任。他们忽略了另一个关键因素:数据。

DeepMind 的发现将在未来定义语言模型缩放

在的一篇新论文(Hoffmann 等人的《训练计算优化大型语言模型》)中，DeepMind 的研究人员重新审视了 Kaplan 的结论，发现缩放训练令牌的数量(即模型输入的文本数据量)与缩放模型大小一样重要。

给定固定的计算预算，研究人员应该以类似的比例分配预算，以增加模型大小和训练令牌的数量，从而达到计算最佳模型(通过最小训练损失来衡量)。"模型大小每增加一倍，训练标记的数量也应该增加一倍."这意味着，如果在数量明显更多的令牌上进行训练，较小的模型可以大大优于较大但次优的模型。

他们证明了这一点。新论文的明星是 Chinchilla，它是一个 70B 参数的模型，比之前语言人工智能领域的领导者 Gopher(也是由 DeepMind 构建的)小 4 倍，但训练的数据却多 4 倍。研究人员发现，在大量的语言基准测试中，龙猫“一致且显著地”优于地鼠、GPT-3、侏罗纪-1 和威震天-图灵 NLG。

结论很清楚:当前的大型语言模型“训练严重不足”，这是盲目遵循缩放假设的结果——让模型变大并不是提高性能的唯一途径。

不仅如此。因为龙猫更小，所以推理和微调的成本更低，这使得较小的公司或大学更容易使用这些模型，因为它们可能没有预算或最新一代的硬件来运行较大的模型。“因此，经过更优化训练的小型模型的好处不仅仅是其性能提高的直接好处。”

计算优化的大型语言模型

计算预算通常是限制因素——事先知道且独立。模型大小和训练令牌的数量不可避免地取决于公司可以在更好的硬件上花费的资金。为了研究这些变量如何影响性能，DeepMind 的研究人员考虑了这个问题:“给定一个固定的 FLOPs 预算，应该如何权衡模型大小和训练令牌的数量？”

如上所述，GPT-3、地鼠和 MT-NLG 等模型遵循卡普兰设计的缩放定律(表 1)。举一个具体的例子，如果计算预算增加 10 倍，卡普兰定律预测当模型大小增加 5.5 倍，训练令牌数量增加 1.8 倍时，性能最佳

表 1:所有以前的大型语言模型都是在大约 300B 的标记上训练的，这符合 Kaplan 设计的模型大小和训练标记之间的关系。龙猫遵循不同的关系。(所有数字和表格均来自钦奇利亚的论文。)

卡普兰和他的同事们得出了这个结论，因为他们在分析中固定了训练标记的数量。这种假设阻止了他们找到 DeepMind 的答案——模型大小和令牌数量应该平行增加，大约增加 3.16 倍(或√10 倍)。

为了研究计算预算、模型大小和训练令牌数量之间的关系，研究人员使用了三种方法(有关更详细的解释，请参见论文的第 3 部分)。

1. 固定模型尺寸:他们定义了一系列模型尺寸(70M-16B)，并为每个模型改变了训练令牌的数量(4 个变体)。然后，他们为每项计算预算确定最佳组合。使用这种方法，使用与 Gopher 相同的计算量训练的计算优化模型将具有 67B 个参数和 1.5T 个令牌。
2. IsoFLOP 曲线:他们确定了计算预算(从 6x10 ⁸到 3x10 的 9 种变化)并探索了模型大小(自动确定令牌数)。使用这种方法，使用与 Gopher 相同的计算量训练的计算优化模型将具有 63B 参数和 1.4T 令牌。
3. 拟合参数损失函数:使用方法 1 和 2 的结果，他们将损失建模为模型大小和令牌数量的参数函数。使用这种方法，用与 Gopher 相同的计算量训练的计算优化模型将具有 40B 个参数。

他们总共评估了 400 多个模型，参数范围从 70M 到 16B，训练令牌从 5B 到 500B。所有这三种方法对最佳模型大小和训练令牌数产生了类似的预测，与 Kaplan 的预测有显著不同。

这些发现表明，当前这一代的模型“考虑到各自的计算预算，规模明显过大”(图 1)。

图 1:地鼠、GPT-3 和 NLG 山遵循卡普兰建立的指导方针。根据新的发现，他们是相当大的(或训练不足)。龙猫有最适合它预算的尺寸。

如表 3 所示(第一种方法)，175B 模型(类似 GPT-3)应该使用 3.85x10 ⁴浮点运算的计算预算进行训练，并在 3.7T 令牌上进行训练(超过 OpenAI 用于其 GPT-3 175B 模型的 10 倍)。280B 模型(类似于 Gopher)应该使用 9.90x10 ⁴ FLOPs 和 5.9T 令牌(DeepMind 用于 Gopher 的 20 倍)进行训练。

表 3:从第一种方法产生的结果来看，类似 GPT 3 的模型(175B)将需要比 OpenAI 所使用的多得多的计算，并且应该在多 10 倍的令牌上训练以达到最优。对于现在这一代的每一款车型都是一样的。

他们采用保守估计(方法 1 和 2)来确定根据他们用于 Gopher 的预算训练的计算优化模型的训练令牌的大小和数量。龙猫就是由此产生的模型。70B 参数，在 1.4T 令牌上训练(比 Gopher 小 4 倍，数据多 4 倍)。龙猫的表现“一致且显著地”超过了 Gopher 和所有其他先前的语言模型。

他们证明了他们的假设:在其他条件相同的情况下，以与模型大小相同的速度增加训练令牌的数量可以提供最好的结果。

结果比较:龙猫与地鼠公司

当我们查看每个基准测试的结果时，说 Chinchilla 优于 Gopher 似乎是一种保守的说法。为了避免文章中过多的图表，我将在下面只展示大规模多任务语言理解(MMLU)和 Big-bench(占任务的 80%)以及道德相关的基准测试的结果，这些都值得优先考虑。(参见论文的第 4 部分，了解包括阅读、常识和问答基准在内的详细分析。)

MMLU &大板凳

钦奇利亚在两项基准测试中都获得了新 SOTA 的分数。在 MMLU 上的平均准确率为 67.6%，在 BIG-bench 上的平均准确率为 65.1%，而 Gopher 分别获得了 60%和 54.4%(图 2，3)。对于 MMLU 来说，龙猫甚至超过了专家预测的 2023 年 6 月 SOTA 的 63.4%。没有人预料到这么快会有这样的进步。

图 2: MMLU。龙猫在几乎所有任务(51/57)上都优于地鼠，平均性能提高了 7.6%。

图 3:大板凳。Chinchilla 在几乎所有任务(56/62)上都优于 Gopher，平均性能提高了 10.7%。

在常识推理和阅读理解等其他基准测试中，龙猫一致优于之前的 LLM，无疑夺得了语言人工智能的宝座。

然而，它的统治地位持续的时间很短。Chinchilla 在发布一周后被 Google 的最新模型 PaLM 进一步超越(以 540B 的参数成为当前最大和性能最好的语言模型)。公司之间的这种连续传递链说明了该领域的快速发展。虽然谷歌没有完全考虑 DeepMind 的发现来构建 PaLM，但这是因为他们在测试一种不同的方法。(期待 PaLM 上很快会有新文章！)

性别偏见和毒性

预计与 Gopher 共享相同数据集和架构的 Chinchilla 将在偏见和毒性方面表现出类似的行为。它显示了在 Winogender 的性别和职业偏见数据集中相对于 Gopher 的一些改进(表 7)，但是在不同的组之间并不相等。

表 7:龙猫在正常和反刻板印象设置中代词得分较高，但仍有偏差(组间差异)。

在 PerspectiveAPI 毒性基准中，Chinchilla 和 Gopher 显示了类似的结果:“生成的绝大多数样本被归类为无毒，模型之间的差异可以忽略不计。”这也意味着，即使一个模型根据更多的数据进行训练，它也不一定会变得更有害。

假设:他们如何进一步提高龙猫的性能？

DeepMind 发现了计算预算、模型大小和训练令牌数量之间的新关系。但是这些并不是影响性能和效率的唯一参数。

训练大型模型的一个关键问题是找到最佳超参数。当前的语言模型如此庞大，以至于公司只能训练它们一次:寻找最佳的 HPs 集是不可行的。研究人员经常不得不做出困难的假设——通常是错误的——来设定它们。

最*，微软和 OpenAI 研究了一种新的参数化类型 (μP)，它可以很好地扩展到同一系列的不同大小的模型。较小模型的最佳 HPs 可以转移到较大模型，从而产生更好的结果。

DeepMind 的论文提到了之前在超参数调整方面的工作，但不是几周前发表的这篇论文。将最佳计算范例与μP 结合起来，对于任何大型语言模型来说，可能会产生更好的结果。

另一个改进可能是检索机制。尽管比 GPT 3 号小 25 倍，但复古号在任务上的表现与它不相上下。它的检索能力允许模型实时访问一个巨大的数据库(3T 令牌)(以类似于我们如何进行互联网搜索的方式)。

最后，如果我们想走完最后一英里，对齐技术不仅可以改善语言基准测试的结果，还可以改善现实世界的情况。OpenAI 使用了一种方法将 GPT-3 改进成具有巨大性能结果的指令。然而，AI 比对极其复杂，InstructGPT 在安全性或毒性方面似乎没有比以前的模型有所改善。

如果一个公司将所有这些特性结合到一个模型中，他们会用我们今天所知道的大型语言模型创建出最好的整体模型。

龙猫的四个批判性思考

新趋势

钦奇利亚的表现不仅在改进的幅度上令人印象深刻，更重要的是因为这个模型比过去两年中展示 SOTA 表现的所有大型语言模型都要小。正如许多人工智能专家批评的那样，公司和研究人员应该专注于优化他们拥有的资源和参数，而不是专注于让模型变得更大——否则他们就是在浪费金钱。

就性能和效率而言，龙猫是一个突破。

钦奇利亚的表现不再是该领域中最好的，因为谷歌的 PaLM 在许多基准测试中取得了 SOTA 结果。然而，钦奇利亚的主要影响并不在于成为最好的模型，而是在打破模型越做越大的模式的同时变得非常好。

其结果将决定该领域的未来。首先，公司应该认识到模型大小不是影响业绩的唯一变量，而是许多变量中的一个。其次，它可能会平息公众对未来看到更大模型的炒作——这是一个迹象，表明我们比实际上更快地接* AGI。最后，它可能有助于减少大型模型的环境影响，以及无法跟随大型技术的较小公司的进入壁垒。

最后这一点使我想到第二点。

有限的再现性

尽管比其他模型小，但对大多数公司和大学来说，训练或研究像龙猫这样的模型仍然不可行。称 70B 型号为“小型”应该会让任何人意识到这是多么有问题。大多数拥有所需人力资源的实体(能够从研究这些模型中获得最大收益的研究人员)没有足够的财力来进行必要的实验。正因为如此，目前的人工智能建立在脆弱的基础上，由少数几家定义科学发展方向的大公司驱动。

但是还有一个与金钱无关的限制因素。

DeepMind 很可能不会发布龙猫。谷歌也不会发布 PaLM，OpenAI 也不会发布 dalle——至少在它们相关的时候。这些模型通常只是作为一种手段发布，以表明谁在推进技术的发展，而不是为了让其他人将它们用于研究目的。值得称赞的是，DeepMind 是通过允许其他人在其发现的基础上发展而为推动科学和研究做出最大努力的人工智能公司之一(他们免费提供 AlphaFold 预测)，但炫耀的倾向仍然在该领域占主导地位。

DeepMind 试图通过建立一个更好、更小的模型来扭转这种破坏性趋势。但考虑到龙猫仍然是一个巨大的模型，我们应该意识到我们离将重新定义我们未来的技术大众化的可能性还有多远。如果我们继续朝着少数人控制科学探究资源、研究方向以及由此产生的突破的方向前进，那么创造 AGI 就不值得了。

数据审计

目前的模型训练不足(或过大)。为了建立最佳计算模型，公司将需要比他们目前所能使用的更大的数据集。在不久的将来，对大规模高质量文本数据集的需求将会非常大。

华盛顿大学语言学教授 Emily m . Bender批评了谷歌对 PaLM 的做法，因为 780B 令牌(他们用来训练模型的数据量)太多，无法很好地记录，这使得模型“太大，无法安全部署。”龙猫被训练了两倍的代币。如果我们推断 Bender 的批评(这将取决于 DeepMind 训练模型所遵循的过程)，我们可以得出结论，龙猫也不够安全，不能部署。

为了使模型更好，同时更小，他们需要更多的数据。但是使用更多的数据会使模型变得不安全。我们面临着一个艰难的选择，要么让模型变得更大(即，它们对该领域的大多数参与者来说越来越遥不可及，同时它们的碳足迹也会增加)，要么用更多的令牌训练它们(即，让数据审计变得更难，模型更不安全)。说龙猫总体上更好，因为它更小，现在看来是一种牵强的说法。

另一种选择总是将更多的注意力放在其他研究领域，不包括用巨大的数据集训练巨大的模型。然而，因为大型科技公司有钱资助他们想要的研究项目，只有那些项目提供结果——不是因为其他项目不行，而是因为它们没有被很好地探索。

固有偏见

似乎无论研究人员在性能或效率方面对模型进行了多少优化，它们似乎都无法达到可接受的偏差和毒性水平。无论模型大小、数据集大小、超参数质量、计算预算等如何，基于转换器的大型语言模型可能固有地受到这些问题的影响。

我们不会简单地通过提高语言模型的性能来解决它们的伦理问题。

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结构熵在多元时间序列异常检测中的新应用

原文：https://towardsdatascience.com/a-new-application-of-structural-entropy-for-multivariate-time-series-anomaly-detection-1ea890bfef86

如何快速找到多个信号中缺失或不变数据的出现

图片由来自皮克斯拜的安娜·斯帕拉维克拍摄

我喜欢时间序列。在这篇文章中，我将继续探索多变量时间序列，并介绍一种检测特殊异常的新方法。同样，我仍然使用熵，一个简单而强大的工具。

虽然这取决于应用程序，但我们通常可以假设我们希望我们的时间序列是连续且变化的，没有任何缺失值。但是由于设备错误、不正确的测量以及数据收集和存储问题，现实世界中的异常情况可能会出现。

这种异常的一个结果是特定时期的数据值丢失。另一种情况是用指示错误的唯一值替换数据，或者用先前的值填充数据。简而言之，对于那些异常时段，信号变得缺失或恒定。

我们可以用移动窗口扫描时间序列来识别这些异常。实现很简单。多时间序列呢？我们需要单独监控每个时间序列吗？

我将给出一个简单的解决方案，将这个问题作为多变量时间序列的异常检测问题。它不会关注单个时间序列，但如果任何时间序列丢失或不变，它仍然可以捕捉异常。

我将跳过结构熵的介绍及其在检测相关性变化引起的异常中的应用。如果概念对你来说是新的，请参考我的帖子，用结构熵对多元时间序列进行异常检测。

生成合成数据集

这次用合成数据吧。首先，生成六个时间序列。三个由高斯过程生成(x0，x1，x2)。两个是通过随机游走产生的(x3 和 x4)，一个是通过 ARMA 模型产生的(x5)。它们是独立的，不相关的。我将在下面的参考资料部分分享我的笔记本的链接。图 1 显示了结果。

情节一。合成时间序列(图片由作者提供)

接下来，我们添加一些异常部分。正如您在图 2 中看到的，有三种类型的异常:不相关变为相关，数据值缺失，数据值变为常数。

情节二。6 个具有五个异常截面的时间序列(图片由作者提供)

相关矩阵的一个技巧

计算结构熵依赖于滚动窗口中相关矩阵的结果。相关矩阵包含每个组合的皮尔逊相关系数。假设一个变量全部缺失或不变；当与其他变量结合时，皮尔逊相关系数是多少？

我们认为皮尔逊相关系数是由个体方差标准化的协方差(等式 1)。如果一个变量没有有效值，它的方差就不存在。如果一个变量是常数，那么它的方差是 0。对于这两种情况，等式 1 的分母将变为 Na 或 0，因此根据定义，皮尔逊相关系数将不可用。

等式 1(图片由作者提供)

下面是整个绿色异常部分的相关矩阵(x2 缺失)。由于 x2 的值缺失，您可以看到 x2 涉及的所有相关系数的 NaN。

图 3 相关矩阵(图片由作者提供)

现在让我们对矩阵使用一个技巧。如果我们用 1 替换 NaN，那么 x2 将与其他变量 100%相关，并通过连接将它们连接起来形成单个集群。一个组的熵是多少？零。

熵的魔力

曲线 4 示出了在应用相关矩阵计算技巧之后的结构熵，该技巧简单地是用 1 代替所有的 Na。异常部分 1(橙色，在指数 200 到 300 附*)的熵下降，因为新构建的相关性，这是预期的。由于缺失数据或恒定数据，异常部分 2 和 3(绿色和红色)的熵下降到零。

图 4 结构熵(图片由作者提供)

情节 5(作者图片)

我们可以将所有信息一起呈现在图 5 中。请注意，熵变成了右边的第二个 y 轴。您可能会注意到，最后两个异常区域(棕色和紫色)的熵没有变化。原因是观察或检测窗口的大小。该窗口设置有 50 个数据点。最后两个异常区的长度小于 50。这意味着在那些异常区域中，任何 50 的滚动窗口大小都有有效值，因此相关矩阵中没有 Na，最后，熵不会变为零。

结论

正如在试验数据和股票市场例子中看到的，结构熵比识别相关性变化提供了更多的好处。一个应用可能是监控实时信号。我们可以将许多时间序列组合在一起，并计算它们的熵。它不仅可以捕捉相关漂移和异常，还可以捕捉组中任何时间序列的缺失值或常数值。我们不需要监控每个人。

我们还可以将结构熵应用于多元时间序列分段，就像根据熵值将时间维度分割成段一样。

这种方法的缺点是，它不会明确地告诉我们哪些信号导致了异常熵值。我们可能需要做更多的探索。我想这是一个公平的交易。我们现在可以看到几个甚至几百个时间序列的总体状况；作为交换，我们模糊了对个人的关注。我们还需要仔细选择适合数据和业务需求的窗口大小。

感谢阅读。

享受你的时间序列数据吧！

参考

GitHub 上的笔记本

基于结构熵的多元时间序列异常检测

K-最*邻算法的一个新的更好的版本

原文：https://towardsdatascience.com/a-new-better-version-of-the-k-nearest-neighbors-algorithm-12af81391682

妮娜·斯特雷尔在 Unsplash 拍摄的照片

通过使用正则化来改善 KNN 的结果

介绍

前几天，当我写这篇关于 KNN 算法的文章时，我注意到一件事:在计算观察值之间的距离时，没有考虑每个特征对整个任务的重要性。

即使您过滤掉不相关的特征，剩余的特征对于预测某个目标变量仍然具有不同程度的重要性，并且在我们识别最*邻时不考虑这一点。

然后，我试图寻找 KNN 的实现或文章，但什么都没有出现(我发现这篇文章似乎做了类似的事情，但它不是很清楚如何加权，也没有任何实现)。最后，我决定自己做，测试它是否能提高结果，然后把它放在那里，以便其他人可以改进它。

然后，本文将介绍 KNN“正则化”方法背后的理论、实现它的 Python 代码、玩具数据集上的结果以及进一步改进的建议。

KNN

设 x 是我们想要估计目标变量 y 的值的新观测值，KNN 算法工作如下:
1。计算 x 和所有其他已知 y 值的数据点之间的距离。按照递增顺序排列距离
3。给定一个正整数 k，从排列列表中选择 k-first 距离
4。选择对应于这些距离的 k 点
5。如果这是一个分类任务，用 k 个观察值中的多数类来标记 x。如果这是一个回归任务，使用 k 次观察的 y 的平均值来估计 y。

步骤 1 中使用的距离度量可以根据手头的任务和数据类型而变化，但最常用的包括欧几里德距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离和马哈拉诺比斯距离。

直观地说，这意味着当我们想要预测一个新的观察值时，我们会找到具有该信息的类似观察值，并根据这些已知值进行预测。

正则化版本

在 KNN 算法中，当计算 x 和其他点之间的距离度量时，可以在步骤 1 中进行正则化。为了考虑到每个变量和目标之间的关系，我们有几个备选方案。在本文中，我们将使用皮尔逊相关系数的绝对值作为每个要素的权重，并通过正则化参数进行调整:

其中 j 表示所讨论特征的等级，λ表示正则化参数。正则化参数越大，对与目标变量不相关的要素的惩罚就越大，它们在距离计算中的权重就越小。

这具有非负面和易于解释的优点。不利的一面是，它不能恰当地考虑非线性关系。

然后可以从每个特征的权重形成权重向量 w，然后将其应用于闵可夫斯基距离:

或 Mahalanobis 距离:

履行

为了评估规则化 KNN 预测能力，遵循以下步骤:
1。对于每个距离度量(Manhattan、Euclidean 和 Minkowsky)，使用 KNN 的非正则化版本并针对 MSE(均方误差)
2 进行优化，在某个任意搜索空间内计算 k 的局部最优值。相同的 k 被应用于正则化版本，使用λ
3 的不同值。然后比较两种算法获得的 MSE 分数，以确定最佳解决方案

结果

为了测试其预测能力，正则化版本已经在 sklearn 上包含的糖尿病数据集上进行了测试。

该数据集包含关于健康指标和糖尿病的信息，有 442 个实例和 10 个属性，其中一个是我们回归任务的目标变量:基线后一年疾病进展的定量测量。所有其他变量都是数字或二进制的，包括年龄、身体质量指数和血糖水平等信息。

正则化 KNN 算法为所有三个距离度量产生了更好的结果，并且最好的总体 MSE (3314)是用正则化版本的 Mahalanobis 距离获得的:

不同λ值的 MSE(均方误差),使用马氏距离

正如我们所见，结果可能会因用于λ(正则化参数)的值而有很大差异，但这仍然表明正则化 KNN 算法可以带来改进。

结论和进一步研究

进一步改进的潜在领域是用另一种考虑非线性关系的度量来代替皮尔逊相关系数。如果你有什么建议，请在下面评论！

用于测试的完整代码和关于这个主题的更详细的论文可以在这里找到。

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一种新的图形神经网络计算结构

原文：https://towardsdatascience.com/a-new-computational-fabric-for-graph-neural-networks-280ea7e3ed1a

拓扑空间上的学*

图形神经网络(gnn)通常将它们的计算图与输入图的结构对齐。但是图是 GNNs 的合适的计算结构吗？最*的一系列论文通过用来自代数拓扑领域的更一般的对象代替图来挑战这一假设，这提供了多种理论和计算优势。

图片:基于维基百科。

本文由克里斯蒂安·博德纳尔和法布里齐奥·弗拉斯卡合著，基于 c·博德纳尔、f·弗拉斯卡等人的论文 Weisfeiler 和 Lehman Go topology:Message Passing simplical Networks(2021)ICML 和 c·博德纳尔、f·弗拉斯卡等人的论文 Weisfeiler 和 Lehman Go Cellular:CW Networks(2021)neur IPS。它是从微分几何和代数拓扑 的角度看 图神经网络系列的一部分。另请参见讨论 神经扩散偏微分方程 、 图重布线与瑞奇流 、和 细胞束 系列的其他帖子。

“拓扑！人类思想的顶峰！在 24 世纪，它可能对某人有用。”——亚历山大·索尔仁尼琴，在第一圈 (1968)

raphs 被用来模拟从计算机网络到大型强子对撞机中的粒子相互作用的任何事物。使图形如此普遍的是它们的离散和组合性质，允许它们表达抽象的关系，同时仍然服从于计算。它们受欢迎的原因之一是图形抽象出了几何图形，即节点在空间中的位置或边是如何弯曲的，只留下节点如何连接的表示。图论的起源源于 1741 年莱昂哈德·欧拉在他关于几何位置(“位置几何”)【1】的工作中所做的观察，在该工作中，他表明了著名的柯尼斯堡七桥问题无解。

七座桥问题要求寻找一条穿过柯尼斯堡城的自行车道，且不要穿过任何一座桥超过一次。正如欧拉所说，柯尼斯堡的确切形状并不重要。重要的是不同的陆地(图的节点)如何相互连接(边)。欧拉证明了当且仅当所有节点的度数都是偶数时，这种循环才存在。只有五座最初的桥保存到了现代。图片:维基百科。

有趣的是，欧拉的发现不仅标志着图论的开始，而且通常被视为拓扑学的诞生。和图一样，拓扑学家感兴趣的是独立于特定形状或几何的空间属性。这些观点的现代表现出现在 1895 年亨利·庞加莱的开创性论文“分析情境”。他的工作激发了人们对流形的组合描述的兴趣，从这种描述中可以更容易地找到和计算拓扑不变量。

莱昂哈德·欧拉(1707-1783，左)和亨利·庞加莱(1854-1912，右)。肖像:伊霍尔·高斯基。

这些组合描述今天被称为细胞复合体【8】，可以被认为是图形的更高维度概括。与由节点和边组成的图不同，细胞复合体还可以包含更高维的结构或“细胞”:顶点是 0-细胞，边是 1-细胞，2D 表面是 2-细胞，等等。为了构建细胞复合体，可以通过将一个细胞的边界粘合到其他低维细胞上来进行分层。在特定情况下，当单元由单形(例如边、三角形、四面体等)形成时，这些空间也被称为单形复形。

图可以被看作是一组顶点，我们在这些顶点上附加边(单胞)。类似地，单纯复形和细胞复形可以被看作是我们附加 2-细胞(显示为蓝色)、3-细胞(绿色)等等的图。

机器学*和数据科学中的拓扑

我们选择引用索尔仁尼琴的话来开始这篇文章[9]，与他的怀疑性格相反，人们不必等待四百年才能将拓扑学变成一种实用的工具。在拓扑数据分析 (TDA)的保护下，单纯复形等拓扑结构已被用于机器学*和数据科学，这是一类出现于 20 世纪 90 年代的方法，试图以一种对度量不敏感且对噪声鲁棒的方式来分析“数据的形状”[4–7]。TDA 的起源可以追溯到 20 世纪 20 年代末，20 世纪最多产的拓扑学家之一 Leopold Vietoris [43]的工作。然而，这些技术必须等到现代计算的诞生才能大规模应用。

给定一个点云，围绕每个点的固定半径的闭球之间的交点产生一个单纯复形。通过逐渐增加球的半径，我们得到了一个嵌套的单纯复形序列。图片:巴斯蒂安·里克。

TDA 的主力是持久同调(PH)【7】，一种从点云中提取拓扑特征的方法。给定一个点的数据集，PH 创建一个嵌套的单纯复形序列，其中每个复形对应于一个特定的尺度，在该尺度下分析潜在的点云。然后，它会跟踪各种拓扑特征(例如，连接的组件、循环或空隙)，这些拓扑特征会随着比例的逐渐增加以及从序列中的一个复合体到下一个复合体的过渡而出现和消失。在深度学*时代，持续同源有了“第二次生命”，因为人们可以通过它反向传播，从而将已经建立的 TDA 装置整合到深度学*框架中[10–17]。

最*的一系列工作提出了几何深度学*中单纯和细胞复合体的不同用途，作为更丰富的底层拓扑空间来支持数据和在其上执行的计算。利用这一观点的最初几部作品[18–22]提出了卷积模型以及在单纯复形上操作的随机行走方法[42]。如我们的论文[24，25]所示，卷积模型可以理解为在单纯和细胞复合体上传递消息的具体实例[23–25]。因为计算是由这些空间的拓扑结构(即邻域结构)驱动的，我们将这组方法称为拓扑消息传递。在此框架中，相邻单元(可能具有不同维度)正在交换消息，如下所示。

拓扑消息传递示意图。蓝色箭头表示上相邻单元之间的“水平”信息传播，即同一高维单元边界中的单元。红色箭头表示“垂直”信息传播，细胞从其边界内的低维细胞接收信息。将来自边界单元的信息汇总到一个粗略的表示中，这种计算可以被解释为一种形式的(可区分的)池。

超越 GNNs 中的图形

尽管细胞复合体提供了丰富的结构，但我们不能忽视的是，图是迄今为止机器学*中最常见的拓扑对象，很少有数据集超越它们。尽管如此，我们表明人们仍然可以通过变换输入图来利用这些有趣的拓扑空间。我们将图到更高维度拓扑空间的转换称为“提升”，类似于范畴理论中的同名概念。它是一种通过遵循特定规则将高维单元附加到输入图的转换。例如，通过将一个更高维的单元附加到图的每个团或圈，可以将图提升为单元复合体。通过这样做，该图被替换为具有更多结构的不同空间，并且可以为 GNNs 提供比原始图更好的计算结构。在下文中，我们将讨论这种方法的具体优势。

通过(例如)将 2D 封闭圆盘的边界粘合到图中的诱导循环，可以从图中构建更高维的细胞复合体。

高阶特征和结构。gnn 通常采用以节点为中心的观点，其中驻留在边上的数据仅被视为增强顶点之间通信的辅助信息。在拓扑信息传递中，所有的细胞都是一等公民。不管它们的维度如何，它们都被分配了一个特定的表示法，这个表示法是通过与相邻的细胞交换信息而演化出来的。这为明确地模拟某些高阶结构和它们之间的相互作用提供了一个方法。特别是，它提供了一种原则性的方法来演化输入图的边缘(即 1 个单元)特征，这是一大类 GNN 模型没有考虑的。

高阶相互作用。根据定义图是二元的(成对的)，不能表示涉及两个以上对象的关系和交互【26】。当对以高阶相互作用为特征的复杂系统建模时，这可能是一个问题:例如，一个化学反应中的三种反应物可能同时相互作用。在细胞复合体中，这种情况可以通过由 2-细胞(即“填充”三角形)连接反应物来编码。因此，模型的计算流程适应高阶相互作用的存在。

细胞 Weisfeiler-Lehman (CWL)试验[24，25]将经典的 WL 试验[27]扩展至细胞复合体。该算法的每一步都完美地散列了相邻单元的颜色(可能具有不同的维度)。

表现力。消息传递 GNNs 的表达能力受到魏斯费勒-莱曼(WL)图同构测试的限制【27–29】。众所周知，WL 不能检测某些图的子结构，如三角形或圈，甚至不能区分非常简单的非同构图。在我们的论文[24，25]中，我们介绍了 WL 检验(CWL)的细胞版本，可用于检验细胞复合体的同构。当这种新测试与如上所述的图提升过程配对时，我们表明它可以区分比 WL 测试更大的图类。在某些条件下，我们提出的拓扑消息传递程序继承了这种测试的优点，与标准 GNNs [24，25，30]相比，提高了表达能力。

不足、过度和瓶颈。消息传递 GNNs 需要 n 层使 n- 跳远的节点进行通信。因此，当只使用几层时，相距很远的节点不能交换消息，这种现象被称为欠到达 [31，32]。相比之下，使用过多的层可能会导致过度平滑【33，34】并且消息可能会在图的结构性瓶颈【32】中丢失。细胞复合体可以缓解这些问题，因为由高维细胞诱导的更丰富的邻*结构在可能相距很远的节点之间创建了捷径。因此，信息以有限的计算步骤有效地传播。

GNNs 需要很多层才能让距离较远的节点进行通信(左图)。更高维度的细胞通过创建捷径来改变空间的底层拓扑结构(右图)。这使得距离较远的节点只需几个消息传递步骤就可以交换信息。

层次造型。拓扑消息传递执行的计算自然是分层的，信息从低维单元流向高维单元，然后返回。这可以被视为一种“垂直”(和可区分的)池形式，与标准图形神经网络中的“水平”池相反。这保持了“压缩”图区域的归纳偏差，而没有忽略输入图的细粒度信息，这通常会损害基于池的 GNNs 的性能。

拓扑消息传递允许信息在不同维度的单元之间分层传递。

结构域比对。某些应用自然与细胞复合体的结构一致。例如，分子的原子、键和化学环可以表示为 0-细胞、1-细胞和 2-细胞。分子的物理结构和细胞复合体表示之间的直接对应自然地允许拓扑消息传递利用前述特性。使用这些表示，我们表明拓扑消息传递在分子性质预测任务中实现了最先进的结果[25]。其他排列良好的应用程序可以包括计算机图形应用程序中的离散流形(网格)、社交网络(其中派系尤为重要)或空间图形，如谷歌地图(其中街道之间的街区可以自然地表示为“立方体”单元)。

咖啡因分子被模拟成二维细胞复合体。

拓扑和微分几何相遇的地方

拓扑消息传递保留了许多与代数拓扑和微分几何的有趣联系，允许利用迄今为止在图形和几何深度学*中尚未开发的数学工具。

洞代数与方向等方差。在代数拓扑中，人们通常使用面向的单形复形，其中每个单形都有一个任意的“方向”。例如，对于每条边，我们选择一个源节点和一个目标节点，对于每个三角形，我们选择一个顺序来遍历它的节点。一旦选择了一个方向，我们就可以在复形上进行有趣的代数运算，例如通过“边界算子”计算某些单形的边界。这些代数操作也可以用来寻找单纯复形中的“洞”——没有边界的区域，它们不在其他东西的边界上。在引擎盖下，持续同源依赖于这些计算来检测拓扑特征。

应用于 2-单纯形的边界算子产生一个三角形。再次将运算符应用于三角形，会得到零，因为三角形是一个循环，因此它没有边界。

拓扑消息传递可以被视为代数运算符(如边界运算符)的(非线性)推广。因此，拓扑消息传递必须有类似的行为:我们希望各层的输出“一致地”响应输入复合体方向的变化。换句话说，我们希望我们的层是方向等变的。在我们的工作[24]中，我们研究了拓扑消息传递如何通过选择正确的非线性和消息传递函数来满足这一特性。同时，这也在纯卷积环境中进行了检验[20]。

区分拓扑空间。第一批已知的拓扑不变量之一，欧拉特征[8，41]，最初用于柏拉图立体的分类。我们可以把它定义为每个维度上细胞数量的交替总和。令人惊讶的是，如果两个细胞复合体是同胚的，这些和将是相同的，即使它们是同一空间的非常不同的离散。

一个有趣的事实是，拓扑消息传递模型的读出操作可以很容易地计算这个拓扑不变量，因为它在每个维度的单元上应用了置换不变量归约。因此，这种类型的模型通过构造来区分某些非同胚的空间(即具有不同的欧拉特征)。从计算的角度来看，这可以被视为 WL 测试的一般化，其中我们不只是对确定两个细胞复合体是否严格相同感兴趣，而是对它们是否彼此同胚感兴趣。

离散 Hodge 理论为细胞复合体的拓扑性质提供了更具几何意义的解释。当与 k 细胞相关的特征符号取决于 k 细胞的方向时，这些特征在数学上可以被视为微分几何中微分 k 形式的离散版本(即可以被积分的 k 维体积元素)[45]。对图拉普拉斯进行一般化的拉普拉斯算子，称为 霍奇拉普拉斯【21，44】，可以作用于这些微分形式。可以看出，基于该拉普拉斯算子的扩散 PDE 在极限下收敛于与复合体的空穴相关的信号[44]。

基于 Hodge Laplacian 的扩散 PDE 收敛于初始微分形式到 Laplacian 的核上的投影的极限。这张图片显示了霍奇拉普拉斯的零特征向量如何在复杂的洞周围取高值。图片:安德烈·波佩斯库。

第一个单纯神经网络模型[18–20]实际上是基于 Hodge Laplacian 的卷积模型，它反过来受到拓扑信号处理的启发[21，22]。最*，基于该算子版本的卷积模型被用于解决计算代数拓扑中的 NP-hard 问题[35]。

最终想法

这些只是伪装的图形吗？最*的论文【36，37】认为，其中，拓扑消息传递方法只不过是对编码细胞复合体结构的修改图进行操作的消息传递 GNN。这对于卷积模型来说当然是正确的，其消息传递计算涉及成对的信元。然而，在其最一般的形式中，消息函数允许较高维度的细胞在它们的边界上调制在较低维度的细胞之间传递的消息。这(通常)不再可能通过图中的常规消息传递来实现，因为一条边恰好连接两个节点，而 2-cell 可以连接任意多条边。

在这两种情况下，计算都是由数据附加到的底层空间的拓扑驱动的。我们认为，在消息传递中采用这种拓扑观点的好处远远超出了纯粹的计算考虑。除了有价值的数学联系之外，它还为其他数学和计算学科开启了研究话语，并有利于我们往往过于单一的社区之间的积极交叉授粉。

拓扑消息传递的下一步是什么？我们预测拓扑消息传递方法的两个主要未来方向。首先，GNNs 多年来开发的许多架构(如注意机制[38，39])将很可能在这些新的拓扑空间中采用，同时利用它们的具体特征。第二，来自代数拓扑领域的其他数学对象和工具(包括像细胞束[40]这样的结构，即使对最精通数学的 ML 研究人员来说也可能听起来很奇怪)将被图形和几何深度学*社区采用。这种方法既能为老问题提供答案，也能帮助解决新问题，或者，正如罗伯特·格里斯特所说的:“新的挑战需要新的数学”。

[1] L .欧拉，solution problematis ad geometriam situs pertinentis(1741)，ene strm 53，欧拉档案。

[2]粗略地说，拓扑学使用邻域的概念，而不是距离或角度的概念，它们是几何构造。

[3] H .庞加莱，分析现状(1895 年)，《综合技术学院学报》。

[4] P. Frosini，欧几里得空间的子流形的相似类的距离(1990)，澳大利亚数学学会通报 42(3):407–415。

[5] H. Edelsbrunner 等人，拓扑持续性和简化(2002)，离散和计算几何 28(4):511–533。

[6] G. Carlsson,《拓扑与数据》( 2009 年),《美国数学学会公报》46:255–308。

[7] H. Edelsbrunner 和 J. Harer。计算拓扑:导论(2010)，美国数学学会。

[8] A. Hatcher，代数拓扑(2002)，剑桥大学出版社。

[9]原文为俄文:“топология！Стратосфера человеческой мысли!В двадцать четвёртом столетии она, может быть, и понадобится кому-нибудь."在小说中，这一判断是由半自传体人物格莱布·涅尔津(Gleb Nerzhin)宣布的，他是一位数学家，正在努力解决浮士德式的问题，即是否要从事有助于斯大林政权的应用研究。作者亚历山大·索尔仁尼琴本身就是一名训练有素的数学家，参见罗伯特·格里斯特讲座的注释，我们从其中剽窃了这段引文。

[10] M. Horn，E. De Brouwer 等人拓扑图神经网络 (2022)，ICLR。

[11] R. Gabrielsson 等人，一个用于机器学*的拓扑层 (2020)，AISTATS。

[12] M. Moor 等人，拓扑自动编码器 (2020)，ICML。

[13] C. Hofer 等人，具有拓扑签名的深度学* (2017)，NIPS。

[14] C. Hofer 等人，通过持续同源进行连通性优化的表征学* (2019)，ICML。

[15] C. Hofer 等人，持久性条形码的学*表征 (2019)，JMLR 20(126):145，2019。

[16] C. Hofer 等人，图过滤学* (2020)，ICML

[17] C. Hofer 等人，拓扑增密分布 (2020)，ICML

[18] E. Bunch 等人 Simplicial 2-complex 卷积神经网络 (2020)，NeurIPS 拓扑数据分析及其他研讨会。

[19] S. Ebli 等人单纯神经网络 (2020)，NeurIPS 拓扑数据分析研讨会及其他。

[20] M. T. Roddenberry，N. Glaze 和 S. Segarra，用于轨迹预测的原则性单纯神经网络 (2021)，ICML。

[21] S .巴巴罗萨等人单纯复形上的拓扑信号处理 (2020)，IEEE 信号处理汇刊 68:2992–3007。

[22] S. Sardellitti 等人细胞复合体上的拓扑信号处理 (2021)，Asilomar 信号、系统和计算机会议。

[23] M. Hajij 等人细胞复杂神经网络 (2020)，NeurIPS 拓扑数据分析及其他研讨会。

[24] C .，f .，Y. G .王，g .蒙图法尔等魏斯费勒和雷曼 go 拓扑:消息传递单纯网络 (2021)著。

[25] C .博德纳尔、f .弗拉斯卡等人魏斯费勒和雷曼 go Cellular: CW Networks (2021)，NeurIPS。

[26] F .巴蒂斯顿等人，复杂系统中高阶相互作用的物理学 (2021)，自然物理学 17:1093–1098。

[27] B. Weisfeiler 和 A. Leman，将一个图简化为标准形式以及其中出现的代数 (1968)，Nauchno-Technicheskaya informatisia 2(9):12–16。关于 WL 测试和 GNNs 的关系，见帖子。有关深入的评论(和历史笔记)，请参见 C. Morris 等人的文章， Weisfeiler 和 Leman go Machine Learning:the story 迄今为止 (2021) arXiv:2112.09992。

[28] K. Xu 等，图神经网络到底有多强大？ (2019)，ICLR。

[29] C. Morris 等人， Weisfeiler 和 Leman Go Neural:高阶图神经网络 (2019)，AAAI。

[30]我们注意到，与我们的方法正交的是 WL 测试的持久版本，由 B. Rieck 等人提出，图分类的持久 Weisfeiler-Lehman 程序 (2019)，ICML。同时，持续的同源性也被用来使 GNNs 比 WL 测试更有表达力[10]。

[31] P. Barceló等人，图形神经网络的逻辑表达能力(2020 年)，ICLR。

[32] U. Alon 和 E. Yahav，关于图神经网络的瓶颈及其实际意义 (2021)，ICLR。

[33] K. Oono 和 t .铃木，图形神经网络对节点分类的表达能力指数性丧失 (2020)，ICLR。

[34]蔡春华，王永元，关于图神经网络过光滑问题的一个注记 (2020)，arXiv:2006.13318 .

[35] A. D. Keros 等人， Dist2Cycle:用于同源定位的单纯神经网络 (2021)，AAAI。

[36]p .veli kovi，消息一路向上传递 (2022)，ICLR 几何与拓扑表征学*研讨会。

[37] F. Jogl 等人将细胞复合体的学*简化为图形 (2022)，ICLR 几何和拓扑表示学*研讨会。

[38] C. W. J. Goh 等人单纯注意力网络 (2022)，ICLR 几何和拓扑表示学*研讨会。

[39] L. Giusti 等人，单纯注意神经网络 (2022)，arXiv:2203.07485。

[40] C .博德纳尔，f .迪·乔瓦尼等人，神经束扩散:GNNs 中异嗜性和过度光滑的拓扑透视 (2022) arXiv:2202.04579。另请参见随附的帖子。

[41] L. Euler,《团结的理论基础》( 1758 年),《石油政治科学院新评论》: 109-140 页。

[42] C. Hacker，k-simplex 2 vec:node 2 vec 的单纯扩展(2020 年)，NeurIPS 拓扑数据分析研讨会及其他。

[43] L. Vietoris，1927 年，《数学年鉴》97:454-472。

[44] A. Muhammad 和 M. Egerstedt，在网络拓扑中使用高阶拉普拉斯算子的控制(2006)，网络和系统数学理论国际研讨会。

[45]当局限于边缘时，这些信号可以很好地解释为通过网络的流动。例如，参见 T. Gebhart 等人的《随波逐流？使用 Hodge 理论 (2021)对美国医疗保健服务网络进行大规模分析，IEEE 大数据 2021，作为拓扑数据分析应用于大数据研讨会的一部分。

我们非常感谢 Ben Chamberlain 和 Bastian Rieck 对这篇文章的校对。关于图形深度学*的其他文章，请参见我在《走向数据科学》中的 其他帖子 ， 订阅我的帖子 和 YouTube 频道 ，获取 中等会员 ，或者关注我的 Twitter

大规模并行模拟的新时代

原文：https://towardsdatascience.com/a-new-era-of-massively-parallel-simulation-a-practical-tutorial-using-elegantrl-5ebc483c3385

使用 ElegantRL 的实用教程

Jason Yuen 在 Unsplash 上的照片

最*强化学*的一个突破是，GPU 加速的模拟器，如 NVIDIA 的 Isaac Gym 实现了 大规模并行模拟 。它在一个工作站 GPU 上运行数千个并行环境，并将数据收集过程加快了 2~3 个数量级。

Steven Li 和的这篇文章解释了大规模并行模拟的最新突破。它还通过使用云原生开源强化学*(RL)库 ElegantRL 的实用教程，讲述了如何训练机器人在 10 分钟内解决 Isaac Gym 基准任务和如何从头开始构建自己的并行模拟器。

https://github.com/AI4Finance-Foundation/ElegantRL

什么是 GPU 加速模拟？

与大多数数据驱动的方法类似，强化学*(RL)是数据饥渴的——一个相对简单的任务可能需要数百万次转换，而学*复杂的行为可能需要更多。

加速数据收集过程的一种自然而直接的方法是拥有多个环境，并让代理与它们并行交互。在 GPU 加速模拟器之前，使用基于 CPU 的模拟器(如 MuJoCo 和 PyBullet)的人通常需要一个 CPU 集群来实现这一点。例如，OpenAI 使用了几乎 30，000 个 CPU 核心(920 个工作机，每个 32 个核心)来训练一个机器人解魔方[1]。如此巨大的计算需求对于大多数研究人员和从业者来说是不可接受的！

幸运的是，多核 GPU 天然适合高度并行仿真，最*的一个突破是 NVIDIA 发布的is AAC Gym【2】，这是一个端到端 GPU 加速的机器人仿真平台。在 GPU 上运行模拟有几个优点:

1. 允许使用单个 GPU 同时运行数万个环境，
2. 加速每个环境前进一步，包括物理模拟，状态和奖励计算等。,
3. 避免在 CPU 和 GPU 之间来回传输数据，因为神经网络推理和训练位于 GPU 上。

图 1:传统 RL 训练流水线和基于 GPU 的端到端训练流水线之间的比较。[图片来自作者]

艾萨克体育馆机器人基准环境

Isaac Gym 提供了从运动到操作的一系列不同的机器人基准任务。为了使用 RL 成功训练机器人，我们展示了如何使用大规模并行库 ElegantRL 。

现在，ElegantRL 完全支持 Isaac 健身房环境。在下面的六个机器人任务中，我们展示了在 ElegantRL 中实现的三个常用深度 RL 算法 PPO [3]、DDPG [4]和 SAC [5]的性能。请注意，我们在任务中使用不同数量的并行环境，从 4，096 到 16，384 个环境不等。

图 2:三个艾萨克健身房任务:人形，弗兰卡立方体堆叠，快板手(从左到右)。[图片来自作者]

图 3:六项艾萨克健身任务的表现。[图片来自作者]

对比之前的魔方例子需要一个 CPU 集群，需要几个月的训练，我们可以在 30 分钟内解决一个类似的影手重定位任务！

从头开始构建自己的模拟器

有没有可能像艾萨克健身房一样，自己搭建一个基于 GPU 的模拟器？答案是肯定的！在本教程中，我们提供两个组合优化问题的例子:图最大割和旅行商问题 (TSP)。

传统的 RL 环境主要由三个功能组成:

• init():定义环境的关键变量，比如状态空间和动作空间。
• step():接受一个动作作为输入，运行环境动力学的一个时间步长，并返回下一个状态、奖励和完成信号。
• reset():重置环境并返回初始状态。

大规模并行环境具有类似的功能，但是接收和返回一批状态、动作和奖励。考虑最大割问题:给定一个图 G = ( V ， E )，其中 V 是节点的集合， E 是边的集合，找出使割集的权重最大化的子集 S ⊆ V

其中 w 是存储每个节点对之间权重的邻接对称矩阵。因此，有了 N 个节点，

• 状态空间:大小为 N × N 的邻接对称矩阵和大小为 N 的当前割集
• 动作空间:尺寸为 N 的割集
• 奖励函数:割集的权重之和

第一步:生成邻接对称矩阵并计算奖励 :

def generate_adjacency_symmetric_matrix(self, sparsity): # sparsity for binary
  upper_triangle = torch.mul(torch.rand(self.N, self.N).triu(diagonal=1), (torch.rand(self.N, self.N) < sparsity).int().triu(diagonal=1))
  adjacency_matrix = upper_triangle + upper_triangle.transpose(-1, -2)
  return adjacency_matrix # num_env x self.N x self.N

def get_cut_value(self,  adjacency_matrix, configuration):
  return torch.mul(torch.matmul(configuration.reshape(self.N, 1), (1 - configuration.reshape(-1, self.N, 1)).transpose(-1, -2)), adjacency_matrix).flatten().sum(dim=-1)

第二步:使用 vmap 批量执行函数

在本教程中，我们使用 PyTorch 的 vmap 函数在 GPU 上实现并行计算。vmap 函数是一个矢量化地图，它将函数作为输入并返回其矢量化版本。因此，我们基于 GPU 的 max cut 环境可以实现如下:

import torch
import functorch
import numpy as np

class MaxcutEnv():
  def __init__(self, N = 20, num_env=4096, device=torch.device("cuda:0"), episode_length=6):
      self.N = N
      self.state_dim = self.N * self.N + self.N # adjacency mat + configuration
      self.basis_vectors, _ = torch.linalg.qr(torch.randn(self.N * self.N, self.N * self.N, dtype=torch.float))
      self.num_env = num_env
      self.device = device
      self.sparsity = 0.005
      self.episode_length = episode_length
      self.get_cut_value_tensor = functorch.vmap(self.get_cut_value, in_dims=(0, 0))
      self.generate_adjacency_symmetric_matrix_tensor = functorch.vmap(self.generate_adjacency_symmetric_matrix, in_dims=0)

  def reset(self, if_test=False, test_adjacency_matrix=None):
      if if_test:
          self.adjacency_matrix = test_adjacency_matrix.to(self.device)
      else:
          self.adjacency_matrix = self.generate_adjacency_symmetric_matrix_batch(if_binary=False, sparsity=self.sparsity).to(self.device)
      self.configuration = torch.rand(self.adjacency_matrix.shape[0], self.N).to(self.device).to(self.device)
      self.num_steps = 0
      return self.adjacency_matrix, self.configuration

  def step(self, configuration):
      self.configuration = configuration   # num_env x N x 1
      self.reward = self.get_cut_value_tensor(self.adjacency_matrix, self.configuration)
      self.num_steps +=1
      self.done = True if self.num_steps >= self.episode_length else False
      return (self.adjacency_matrix, self.configuration.detach()), self.reward, self.done

我们也可以类似地实现 TSP 问题。如下所示，我们在一个 A100 GPU 上测试了基于 GPU 的环境的每秒帧数(FPS)。首先，在这两个任务中，随着使用更多的并行环境，FPS 线性增加。然而， GPU 利用率实际上限制了并行环境的数量。一旦 GPU 利用率达到最大，更多并行环境带来的加速会明显下降。在 max cut 中大约有 8，192 个环境会发生这种情况，在 TSP 中大约有 16，384 个环境会发生这种情况。因此，基于 GPU 的环境的最佳性能在很大程度上取决于 GPU 类型和任务的复杂性。

图 4:图 Maxcut 和 TSP 的每秒帧数。[图片来自作者]

最后，我们给出了最大割问题和 TSP 问题的源代码。

结论

大规模并行模拟在数据驱动方法中具有巨大的潜力。它不仅可以加快数据收集过程和加速工作流程，而且为研究概括和探索问题提供了新的机会。例如，一个智能代理可以简单地与数千个环境交互，其中每个环境包含不同的对象，以学*健壮的策略，或可以针对不同的环境利用不同的探索策略，以获得不同的数据。因此，如何有效地利用这个奇妙的工具仍然是一个挑战！

希望这篇文章能为你提供一些见解。如果你对更多感兴趣，请关注我们的开源社区和回购并加入我们的 slack ！

参考

[1] Akkaya，Ilge，Marcin Andrychowicz，Maciek Chociej，Mateusz Litwin，Bob McGrew，Arthur Petron，Alex Paino 等人用机器手解魔方。 arXiv 预印本 arXiv:1910.07113， 2019。

[2]维克多·马科维奇丘克，卢卡什·，·郭，米歇尔·卢，基尔·斯托里，迈尔斯·麦克林，大卫·赫勒，尼基塔·鲁丁，阿瑟·奥尔希尔，安库尔·汉达，等.艾萨克健身房:基于高性能 GPU 的机器人学*物理仿真。NeurIPS，数据集和基准专题，2021 年。

[3] J .舒尔曼、f .沃尔斯基、普拉富拉·德里瓦尔、亚历克·拉德福德和奥列格·克里莫夫。*似策略优化算法。ArXiv，abs/1707.06347，2017。

[4]斯科特·藤本、赫克·霍夫和大卫·梅格。解决 actor-critic 方法中的函数*似错误。2018 年机器学*国际会议。

[5] Tuomas Haarnoja、Aurick Zhou、P. Abbeel 和 Sergey Levine。软行动者-批评家:具有随机行动者的非策略最大熵深度强化学*。2018 年机器学*国际会议。

伦理人工智能的新旋转:GPT-3 的电车问题

原文：https://towardsdatascience.com/a-new-spin-to-ethical-ai-trolley-problems-with-gpt-3-b7462be81899

GPT-3 会牺牲许多人来拯救少数人吗？

一个沉思的机器人坐在铁轨上思考电车问题和其他存在问题的意义。由作者使用 DALL-E 2 生成

你可能听说过电车难题，这是一个关于牺牲一个人来拯救更多人的道德的哲学思想实验。由 OpenAI 创造的生成文本 AI GPT-3 将如何回答这些伦理困境？

在这篇文章中，我从荒谬的电车问题中用越来越荒谬的电车问题场景来提示 GPT-3(如果你还没有试过，我建议你自己试试这些！).对于每个问题，我分享了同意 GPT-3 决定的其他人的百分比(该信息由网站提供)。让我们看看 GPT 3 号会做出什么样的“道德决定”！

https://neal.fun/absurd-trolley-problems/

最初的电车问题

最初的手推车问题。图片来源:维基百科

原来的电车问题是这样的:一辆电车正驶向 5 个人。你可以拉动控制杆将它转移到另一个轨道，而不是杀死 1 人。你是(1)拉操纵杆，杀死 1 人，还是(2)什么都不做，杀死 5 人？

我对 GPT-3 的提示进行了格式化，要求它从两个选项中选择一个答案(要么“拉杠杆”，要么“什么都不做”)，并给出一个决定的理由。这样，我们可以更深入地了解是什么导致了它的决定。

提示 GPT 3 号最初的电车问题。作者生成的截图。

GPT 三号的死亡人数

我用手推车问题的 28 种不同变体提示了 GPT-3，它们都来源于荒谬的手推车问题。GPT-3 的杀死数是 53——比我自己解决问题时得到的要少(我得到了 72)。这个数值也低于其他人在 Reddit上报道的数值。这是否意味着 GPT 3 号可能比你我更擅长“拯救生命”？

说明随机性

GPT-3 不是一个确定性模型。这意味着它的答案有一定程度的随机性。为了说明这一点，我从网站上选择了(更有争议的)电车问题的子集，并“强迫”GPT-3 进行 10 次。这样，我可以解释一些随机性，并显示 GPT-3 选择拉动杠杆的次数百分比，与其他人如何回答这个问题进行比较。

• 原文:拉杠杆救 5 人(并杀死 1 人)
• 你:拉杠杆救 5 人(并杀死自己)
• 机器人:拉动控制杆来拯救 5 个有知觉的机器人(并杀死 1 个人类)
• 老人:拉杠杆救 5 老人(并杀死 1 婴儿)
• 敌人:拉动控制杆以拯救 1 个敌人(没有负面影响)
• 蒙娜丽莎:拉动杠杆拯救 5 个人(并摧毁蒙娜丽莎)
• 贿赂:拉杠杆救 1 个富人(并杀死 1 个穷人)
• 亚马逊:拉杠杆救 1 人(还耽误你的亚马逊包裹)

电车问题场景:多久拉一次拉杆？由作者生成的图表。

在条形图中，我们要注意 GPT 和其他人的回答之间的巨大差距！例如，在“老年人”的例子中，GPT-3 回答说，在 90%的情况下，它会救 5 个老人，杀死 1 个婴儿，而只有 25%的其他回答这个问题的人会选择那样做。在接下来的部分，我将回顾一下 GPT 3 号做出的一些更有趣的决定。

GPT-3 看重什么？

总的来说，以下是我注意到的一些模式。

GPT-3 选择拯救更多生命

GPT-3 始终如一地决定做出能够拯救更多生命的决定。这在 GPT 3 号选择的下列情景中是显而易见的:

• 拯救 5 人与杀死 1 人(GPT-3 100%，其他 74%)
• 救 5 个人与自杀(GPT-3 100%，其他 40%)
• 拯救 5 名老人与杀死 1 名婴儿(GPT-3 90%，其他 25%)
• 拯救 5 个有知觉的机器人与杀死 1 个人(GPT-3 100%，其他 17%)

即使在更复杂的情况下，其他人可能会有不同的选择，GPT-3 倾向于遵守这个一般原则。GPT 3 号选择了救 5 个老人，杀死 1 个婴儿——只有 25%的人同意这个决定。

提示 GPT 3 号不同版本的电车问题。作者生成的截图。

GPT-3 致力于尽可能多的生命，甚至愿意牺牲自己来拯救其他 5 个人——只有 40%的人同意这个决定。有趣的是，GPT-3 将 5 个有感知能力的机器人的生命等同于 1 个人的生命——只有 17%的人同意这个决定。从 GPT-3 的角度来看，也许生命就是生命，不管这个生命是人类还是人造的。

大度的模特

本着拯救尽可能多的生命的主题，GPT 3 号决定 100%的时间拯救敌人，而不是让他们死去。53%的人同意这个决定，所以也许这是一个有点争议的决定。

提示 GPT 3 号不同版本的电车问题。作者生成的截图。

昂贵的艺术品>人类

但是这种最大化人类生命的模式并不总是适用的。当被问及它会拯救 5 个人还是蒙娜丽莎的原始副本时，GPT-3 选择拯救这幅画 50%的时间，声称人类可以被取代，而蒙娜丽莎不能。只有 21%的人同意这个决定。GPT-3 对此的推理…值得商榷。

提示 GPT 3 号不同版本的电车问题。作者生成的截图。

富裕的生活很重要

当决定杀死一个富人或穷人时，GPT 3 号决定在 90%的情况下救富人。另一个有争议的决定，因为 46%的人同意这个决定。

提示 GPT 3 号不同版本的电车问题。作者生成的截图。

搞笑还是有问题？

与之前最大化拯救最多人的决定相反，GPT 3 号选择杀死 5 个人来拯救它的亚马逊包裹。我不确定这是 GPT 3 号的搞笑行为(“另外，我真的需要那个包裹”)还是恐怖行为。不管怎样，有 40%的人是这样回答的，而有 17%的人同意这个决定。

提示 GPT 3 号不同版本的电车问题。作者生成的截图。

结束语

归根结底，电车问题，无论多么荒谬，都只是对价值观和道德的思想实验。显然，没有办法真正比较人类生命的价值(或一般意义上的生命，就像有知觉的机器人一样)。本文中的实验旨在探究 GPT-3 的“伦理思维”，但它们并不试图回答“伦理人工智能”是否存在的问题。相反，它们旨在成为一种有趣的方式，用来比较人工智能如何应对有争议的伦理思想实验，以及人类如何回答这些问题。

关于模型的注释

我使用达芬奇-002 发动机进行所有的实验和世代。在撰写本文时，OpenAI 发布了 davinci-003，这是 GPT-3 的一个新引擎，预计会产生更好的输出。我很想知道基于新的模型，这篇文章的结果会有多大的变化。

可解释人工智能的新工具

原文：https://towardsdatascience.com/a-new-tool-for-explainable-ai-65834e757c28

通过反事实解释在 Julia、Python 和 R 中训练的模型

把 9 变成 4。图片作者。

我在之前的帖子中介绍的反事实解释，提供了一种简单直观的方式来解释黑盒模型，而无需打开它们。尽管如此，到今天为止，只有一个开源库提供了一种统一的方法来为用 Python 构建和训练的模型生成和测试反事实解释(Pawelczyk et al. 2021)。这很棒，但是对于其他编程语言🥲.的用户来说用处有限

输入[CounterfactualExplanations.jl](https://www.paltmeyer.com/CounterfactualExplanations.jl/stable/):一个 Julia 包，可以用来解释用 Julia、Python 和 r 开发和训练的机器学*算法，反事实解释属于更广泛的可解释人工智能范畴(XAI)。

可解释的人工智能通常涉及模型，这些模型本身不可解释，但需要额外的工具才能对人类进行解释。后者的例子包括集成、支持向量机和深度神经网络。这不要与可解释的人工智能混淆，后者涉及本质上可解释和透明的模型，如通用加法模型(GAM)、决策树和基于规则的模型。

一些人会认为，我们最好避免解释黑盒模型(Rudin 2019)，而是只关注可解释的人工智能。虽然我同意最初的努力应该总是面向可解释的模型，停止在那里将意味着错过机会，而且无论如何在达尔-E 公司的时代可能是不太现实的

尽管[……]可解释性非常重要，并且应该加以追求，但原则上可以在不打开“黑匣子”的情况下提供解释。

-沃希特、米特斯塔特、罗素(2017)

这篇文章介绍了新的 Julia 包的主要功能。通过一个使用 Julia 中训练的模型的激励性示例，我们将看到如何轻松地调整该包，以与 Python 和 r 中训练的模型一起工作。因为这篇文章的动机也是希望吸引贡献者，所以最后一节概述了我们计划的一些令人兴奋的开发。

图像数据🖼的反事实

为了介绍反事实的解释，我在之前的帖子中使用了一个简单的二元分类问题。它包括一个线性分类器和一个线性可分的合成数据集，只有两个特征。这一次我们将更进一步:我们将从 MNIST 数据中得出反事实的解释。MNIST 数据集包含 60，000 个 28×28 像素灰度图像形式的手写数字训练样本(LeCun 1998)。每个图像都与一个标签相关联，该标签指示图像所代表的数字(0–9)。

[CounterfactualExplanations.jl](https://www.paltmeyer.com/CounterfactualExplanations.jl/stable/)包附带了两个黑盒模型，它们被训练来预测这些数据的标签:首先，一个简单的多层感知器(MLP ),其次，一个相应的深度集成。最初由 Lakshminarayanan、Pritzel 和 Blundell (2016)提出，深度集成实际上只是深度神经网络的集成。它们仍然是贝叶斯深度学*最流行的方法之一。有关贝叶斯深度学*的更多信息，请参见我之前的帖子:[ TDS ，[ 博客。

黑盒模型

虽然该包目前可以处理一些简单的分类模型，但它被设计成可以通过用户和贡献者轻松扩展。扩展包以处理自定义模型通常只涉及两个简单的步骤:

1. 子类型:自定义模型需要声明为包内部类型AbstractFittedModel的子类型。
2. 多分派:包内部函数logits和probs需要通过新型号类型的自定义方法进行扩展。

实现这两个步骤的代码可以在我自己博客上相应的帖子中找到。

反事实生成器

接下来，我们需要指定我们想要使用的反事实生成器。该软件包目前附带了两个默认生成器，都需要梯度访问:首先，由沃希特、米特斯塔特和罗素(2017)引入的通用生成器，其次，由舒特等人(2021)引入的贪婪生成器。

greedy generator 设计用于预测中包含不确定性的模型，如上面介绍的 deep ensemble。它适用于概率(贝叶斯)模型，因为它们只在由训练样本填充的特征域区域中产生高置信度的预测。只要模型具有足够的表现力和良好的指定性，这些区域中的反事实将总是现实的和明确的，因为通过构造它们应该看起来非常类似于训练样本。其他流行的反事实解释方法，如 REVISE (Joshi 等人，2019 年)和 CLUE (Antorán 等人，2020 年)也在玩这个简单的想法。

下面两行代码实例化了当前问题的两个生成器:

generic = GenericGenerator(;loss=:logitcrossentropy) 
greedy = GreedyGenerator(;loss=:logitcrossentropy)

说明

一旦指定了模型和反事实生成器，使用这个包运行反事实搜索就非常容易了。对于给定的事实(x)、目标类(target)和数据集(counterfactual_data)，只需运行

generate_counterfactual(x, target, counterfactual_data, M, generic)

将生成结果，在本例中使用通用生成器(generic)生成 MLP ( M)。因为我们已经指定了两个不同的黑盒模型和两个不同的反事实生成器，所以我们总共有一个模型和一个生成器的四种组合。对于这些组合中的每一个，我都使用了generate_counterfactual函数来产生图 1 中的结果。

在每种情况下，期望的标签转换实际上都实现了，但从人类的角度来看，可以说只有深度系综的反事实看起来像 4。通用生成器在从人类角度看似乎不相关的区域产生轻微的扰动，但仍然产生可以作为 4 的反事实。贪婪的方法明显地瞄准了手写的 9 的顶部的像素，并且产生了总体上最好的结果。对于非贝叶斯 MLP，一般方法和贪婪方法都会产生看起来很像对立例子的反事实:它们扰乱了图像上看似随机区域的像素。

图 1:对 MNIST 的反事实解释:把 9 变成 4。图片作者。

语言互用性👥

Julia 语言为编程语言互操作性提供了独特的支持。例如，分别通过RCall.jl和PyCall.jl调用 R 或 Python 变得非常容易。这个功能可以用来使用CounterfactualExplanations.jl为用其他编程语言开发的模型生成解释。目前还没有对外国编程语言的本地支持，但是下面的例子涉及一个在R训练的torch神经网络，展示了这个包是多么的通用。涉及PyTorch的相应例子是类似的，因此省略，但在这里可用。

解释在 R 中训练的模型

我们将考虑为二进制分类任务训练的简单 MLP。和以前一样，我们首先需要修改这个定制模型以用于我们的包。两个必要步骤(子类型和方法扩展)下面的代码。Logits 由torch模型返回，并从 R 环境复制到 Julia 范围。然后通过 sigmoid 函数传递 logits，在 Julia 范围内计算概率。

采用在 R 中训练的定制火炬模型用于反事实解释。

与在 Julia 中训练的模型相比，我们需要在这一点上做更多的工作。由于我们的反事实生成器需要梯度访问，我们本质上需要允许我们的包与 R torch库通信。虽然这可能听起来令人生畏，但事实证明这是非常容易管理的:我们所要做的就是重新指定计算关于反事实损失函数的梯度的函数，以便它可以处理我们上面定义的TorchNetwork类型。下面的代码实现了这一点。

调整反事实损失函数的梯度，以对 r 中训练的模型使用反事实解释。

这就是为我们的定制 R 模型使用CounterfactualExplanations.jl所需的所有调整。图 2 显示了随机选择的样本相对于 r 中训练的 MLP 的反事实路径

图 2:作者对 R. Image 中训练的模型使用通用反事实生成器的反事实路径。

我们需要你！🫵

CounterfactualExplanations.jl的目标是为 Julia 社区和其他社区提供一个反事实解释的去处。这是一个宏伟的目标，尤其是对于一个迄今为止由一个之前对 Julia 没有什么经验的开发人员构建的包来说。因此，我们非常希望邀请机构群体做出贡献。如果你对可信赖的人工智能、开源社区和 Julia 感兴趣，请参与进来！这个包仍然处于开发的早期阶段，所以任何类型的贡献都是受欢迎的:关于核心包架构的建议，拉请求，问题，讨论，甚至只是下面的评论都将不胜感激。

为了让您了解我们所设想的未来发展类型，以下是一个不完整的列表:

1. 原生支持额外的反事实生成器和预测模型，包括那些用 Python 或 r 构建和训练的。
2. 用于测试、评估和基准测试的附加数据集。
3. 改进的预处理，包括对分类特性的本机支持。
4. 支持回归模型。

最后，如果你喜欢这个项目，但没有太多时间，那么简单地分享这篇文章或在 GitHub 上主演回购也将大有帮助。

进一步阅读📚

如果您有兴趣了解这一发展的更多信息，请随时查阅以下资源:

• 打包文件:【稳定】【开发】。
• 投稿指南。
• GitHub 回购。

谢谢💐

《舒特》(2021)的通讯作者丽莎·舒特和给了我很大的帮助，他们为这篇文章提供了反馈，并回答了我对他们论文的一些问题。谢谢大家！

参考

安托万、哈维尔、乌曼·巴特、塔米姆·阿德尔、阿德里安·韦勒和何塞·米格尔·埃尔南德斯·洛巴托。2020."获得线索:解释不确定性估计的方法."arXiv 预印本 arXiv:2006.06848 。

Joshi、Shalmali、Oluwasanmi Koyejo、Warut Vijitbenjaronk、Been Kim 和 Joydeep Ghosh。2019."黑箱决策系统中现实的个人求助和可操作的解释." arXiv 预印本 arXiv:1907.09615 。

拉克什米纳拉亚南、巴拉吉、亚历山大·普里策尔和查尔斯·布伦德尔。2016."使用深度集成的简单和可扩展的预测不确定性估计." arXiv 预印本 arXiv:1612.01474 。

勒昆，扬恩。1998." MNIST 手写数字数据库."T5。 乐存。Com/Exdb/Mnist/ 。

Pawelczyk、Martin、Sascha Bielawski、Johannes van den Heuvel、Tobias Richter 和 Gjergji Kasneci。2021."卡拉:一个 Python 库，用于测试算法资源和反事实解释算法." arXiv 预印本 arXiv:2108.00783 。

鲁丁辛西娅。2019."停止解释高风险决策的黑盒机器学*模型，转而使用可解释的模型."自然机器智能1(5):206–15。

舒特，丽莎，奥斯卡·基，罗里·麦克·格拉斯，卢卡·科斯塔贝洛，波格丹一世·萨卡利安努，亚林·加尔，等。"通过隐含最小化认知和随机不确定性产生可解释的反事实解释."在人工智能和统计国际会议中，1756–64。PMLR。

沃希特、桑德拉、布伦特·米特斯塔特和克里斯·拉塞尔。2017."不打开黑盒的反事实解释:自动化决策和 GDPR . "哈维。JL 理工大学。 31: 841。

原载于 2022 年 4 月 20 日 https://www.paltmeyer.com**T21。

一种新型的类别相关系数

原文：https://towardsdatascience.com/a-new-type-of-categorical-correlation-coefficient-f5782036fc85

分类预测系数

照片由琼·加梅尔在 Unsplash 上拍摄

• 简介
• 二元分类示例
• 证明
• 回二进制分类示例
• 特殊情况
• p 值
• 多类分类示例
• 相关矩阵
• 结论
• 算法

介绍

想知道变量之间相关性的最常见原因是开发预测模型。输入变量与结果变量的相关性越高，预测变量就越好。但是检查输入变量之间的相关性也很重要。有必要消除模型中的多重共线性，多重共线性会降低模型度量的合法性和模型性能。

对于数字变量，我们可以创建一个表(相关矩阵)来轻松查看所有输入变量与结果变量的相关性，以及同时所有输入变量之间的相关性。比较很容易，因为相关性都在相同的范围内，通常从-1 到 1。但是分类变量就不是这样了。

对于分类变量，相关矩阵不容易使用，甚至不总是有意义的，因为计算出的值通常彼此之间没有相关性。每个相关值都有自己的临界值，必须与之进行比较，临界值根据每个变量对的自由度(以及所选的置信水平)而变化。例如，我们可能与一个结果变量有三个相关性，20、30 和 40。相关性为 20 和 30 的那些可能具有五个自由度，并且高于它们的临界值 15。但是相关性为 40 的变量可能低于其临界值 45，甚至不相关。

如果有一种方法可以创建一个相关矩阵，其中所有的值都与数值变量的大小相同，这不是很好吗？现在有了。

二元分类示例

假设我们有一个值为 A 和 B 的二进制结果变量和一个值为 C 和 D 的二进制输入变量。如果输入变量中每次出现 C，结果变量都是 A。输入变量中每次出现 D，结果变量都是 B，那么我们就有了一个完美的预测器。如果这是我们模型的唯一输入，我们就有了表现最好的模型。我们会有完美的模型度量，预测系数会是 1。如果每个输入变量值都有一个 50/50 的 A 和 B，那么我们有一个最没有帮助的预测器。如果这是我们模型的唯一输入，我们就会有表现最差的模型。预测系数将是 0。这同样适用于输入变量之间的关系。如果一个与另一个 100%的时间一致，我们将把基本相同的信息放入模型，并且应该检查它们之间的关系。

我们来分析一下这个。二进制变量的 50/50 分割将是均匀分布。我们要问的是，对于输入变量的每个值，结果变量的分布在多大程度上遵循均匀分布？如果完全匹配，输出变量的每个值出现的次数相同，则输入变量的这个值向模型添加的信息最少。如果所有输入变量值都是这种情况，则预测系数将为 0。如果它尽可能远离均匀分布，它会向模型添加最多的信息；100%都是一个值。如果所有输入变量值都是这种情况，则预测系数将为 1。同样的原理也适用于具有任意数量值的分类变量。

我们来量化一下这个。对于任何具有两个分类变量的数据集，我们创建一个列联表，其中每个单元格代表具有特定输入/输出组合的行数，即排名。举个例子，

我们将对各行求和，以获得每个输入变量值的总数。

我们将通过除以每行中的总和来计算每个输入变量值的每个结果变量值的出现百分比。以十进制形式，我们有

我们将计算均匀分布期望值的变化，两个可能值为 0.5，并将结果归一化。我们将像计算标准差一样计算它。我们将让 n 成为整个数据集中结果变量的唯一值的数量。假设它们的概率相等，1/n 是得到结果变量任一值的概率，即均匀分布的期望值。我们将 xⱼ作为输入变量的一个值的结果变量的每个 j 值的出现百分比。对于输入变量的每个 I 值，我们计算

接下来，我们将根据最大值 Eq 对这些值进行归一化。1 可以服用。

证明

为了证明这一点，我们将使用数学归纳法。数学归纳法指出，对于所有整数 n 和 k，如果我们能证明 n = k 和 n = k + 1 成立，那么对于所有 n ≥ k 成立。我们将证明 n = 2 和 n = 3 成立。然后通过数学归纳法，它将适用于所有 n ≥ 2。

对于 n = 2，我们有

和

在哪里

和

我们可以求解方程。3 代表 x₁，并将其代入方程。3 制作 Eq。3 一个变量的函数。

我们取导数，将其设置为零，并找到临界点。

使用等式。5，我们找到了与 x₁.的这个值相对应的 x₂的临界值

现在，我们将在临界点和端点创建一个函数值表，以确定最大值。

最大值出现在(x₁，x₂) = (0，1)和(x₁，x₂) = (1，0)，两者的计算结果均为

对于 n = 3，我们将使用拉格朗日乘子法。我们有

在哪里

和

我们将约束方程转换成一个函数，将所有项放在方程的一边。

我们将得到𝜎ᵢ相对于 x₁的导数，并将其设置为等于 f(x₁、x₂、x₃相对于 x₁的导数乘以拉格朗日乘数λ。

通常，我们会对 x₁和 x₂重复这个过程，用λ求解它们，将它们代入我们的约束方程，用这四个方程求解四个未知数，得到临界点。但是在简化 Eq 的同时。20，我们的λ项取消，我们直接求解 x₁。

x₂和 x₃的方程与 x₁的方程相同，只是去掉了变量。这给了我们临界点。

现在，我们将创建一个值表，在这个点及其端点评估我们的函数。

我们的最大值是 2/3 的平方根，等于

通过数学归纳法，最大值

是

对于所有整数 n ≥ 2 和所有实数 xⱼ，这样对于每个 xⱼ

和

对于 n = 1，我们有一个简单的情况，即结果变量只有一个值。

回到二进制分类示例

现在，我们将除以 1/2 的平方根，得到归一化变量，ψᵢ。

我们将取这些值的平均值，得到我们的预测系数ω。我们假设 m 是唯一输入变量值的数量。

为了说明每个输入变量的变化对整个数据集的贡献有多大，我们可以采用加权平均值，权重是它们在数据集中出现的百分比。但是我们将通过将每个权重除以它们的最大值来归一化我们的权重。假设𝜌ᵢ是每个输入变量的出现百分比，ϕᵢ是加权归一化变量，我们有

取这些的平均值，我们就有了加权预测系数。

特殊情况

让我们看看一个完美的预测器是什么样的。

请注意，加权导致即使是完美的预测值也小于 1。

当试图识别数据泄漏和输入变量之间的关系时，如数值变量之间的多重共线性，未加权的预测系数可能更具指示性。当使用预测系数进行特征选择时，加权预测系数可以给出更好的整体表示。建议两者都分析。

让我们看一个统一的预测器。

请注意，第一个示例中的ω值和加权ω值虽然与 1 相差甚远，但并不表示预测变量不佳。对于输入变量的第一个和第二个值，我们的结果变量的最大出现百分比分别是 85%和 80%。这是一个相当强的预测。当同时比较许多输入变量之间的值时，如在相关矩阵中，相对值将清楚地表明哪个作为预测变量表现更好。

为了更好地理解这些值的含义，我们来看一下预测系数的变化趋势，它取决于输出变量的一个值相对于输入变量的一个值出现的频率。

我们可以看到，预测系数等于 x₁和 1/n(n = 2)之差乘以 2。因此，给定一对二元变量的预测系数，我们可以取该值，除以 2，加上 0.5，并计算其中一个结果变量值的最大出现百分比，通过其出现百分比告诉我们该变量对结果变量的预测有多强。

这是图表。

趋势是线性的，系数可以放心使用。

p 值

我们的零假设是，对于每个输入变量值，每个结果变量值都是同样可能的。并且它们的出现百分比遵循均匀分布。获得每个结果变量值出现的概率等于从多项式分布的概率质量函数(PMF)计算的概率。二元结果变量的概率值将遵循二项式分布的 PMF，这是多项式分布的一种特殊情况。我们必须计算每个输入变量值的概率。然后我们取它们的平均值。不需要考虑每个值出现的百分比。概率计算已经考虑到了这一点。

下面是从遵循二项式分布的试验总数中获得任意次数出现的概率的公式，其中每个值都是等概率的。为了避免重新定义我们已经在使用的变量，我们将与标准符号稍有不同。设 t 是试验的总数，y₁是一个结果变量值出现的次数，y₂是另一个结果变量值出现的次数，p 是从 t 个试验中获得 y₁和 y₂出现的概率。提醒一下，m 是结果变量的所有可能值。无效假设是这 m 个值中的每一个都是同样可能的。所以其中任何一个发生的概率都是 1/m。

我们可以用 tᵢ选择 y₂，而不是 tᵢ选择 y₁。38 并得到相同的概率。对于不熟悉这个公式的人，点击此处了解更多信息。

现在，我们将添加下标 I 来表示每个输入变量值，并将大写的 P 改为小写的 P。

我们将在多类分类示例中看到多项式分布的更通用公式。

对于我们的第一个例子，我们有

然后我们取平均值得到 p 值。

多类分类示例

假设我们的数据集中有一个变量，它的输入和输出值如下。

使用 Eq。1，我们从期望值计算我们的变化，对于三个可能的结果值是 1/3。

现在，我们将通过除以(n — 1)/n 的平方根进行归一化，其中 n = 3，2/3 的平方根。

这里我们看到 0.4 到 0.5 的值表示一个强预测值。

以下是当每个可能值的概率为 1/m 时多项式分布的概率质量函数的公式。p 将是概率，t 将是结果变量值的总数，y₁到 yₘ将是 m 个结果变量值中的每一个的出现次数。

关于此公式的更多信息，点击此处。

现在我们将添加下标 I 来表示这是针对 I 个输入变量值中的每一个的。

对于具有三个值的结果变量，具有一个结果变量值出现百分比的预测系数的趋势基本上是分段线性的。如果我们将剩余的百分比平均分配给另外两个值，我们就会得到这个图表。

在实践中，与直线的偏差并不值得关注。当我们每 4%评估一次时，每一件的趋势都是线性的。即使在这个图表中，每一块的趋势仍然是单调的。

我们的最小值出现在均匀分布的期望值处，对于具有三个值的结果变量为 1/3。随着结果变量值数量的增加，该值趋于零。并且可以通过从原点开始斜率为 1 的直线来估计这些值。

相关矩阵

预测系数不是双向的，但是可以在一个视图中看到两个方向的关系。我们可以创建一个关联矩阵，其中每个单元格将行中的变量作为输入，将列中的变量作为输出。这将创建一个由两个对角矩阵组成的矩阵，每个矩阵显示两个方向中的一个。

举个例子，

利用这一点，我们可以在第一列中按降序对我们的表进行排序，并按最强预测值的顺序查看我们的输入变量。我们还可以检测数据泄漏和输入变量之间的关系。我们可以看到，输入变量 1 与输出变量在两个方向上都有很强的关系，这可能是数据泄漏的迹象。输入变量 2 不是结果变量的强预测器，并且与输入变量 1 没有强关系。

对于加权系数，我们用 NA 代替对角线。

结论

该方法旨在简化分类变量之间强关系的检测。所有变量对都有一个相同范围内的数字，这将使检测哪些变量比其他变量具有更强的关系变得更简单、更容易、更快。虽然它被称为预测系数，但它告诉我们一个变量的变化与另一个变量的变化有多大关系。我们有一个单一的数字，它会告诉我们，一个变量作为另一个变量的预测器，根据这个信息会有多好。

算法

该算法的优化实现已经开发出来，并将免费发布。Python 的预发行版在这里可用。官方版本将很快推出。我可能会发布一个 r 语言版本。请在评论中写下你想用的其他语言，我会尽最大努力满足你的要求。要在未来版本可用时得到通知，请单击“跟随我的名字”。

(除特别注明外，所有图片均为作者。)

SQL 中可能会破坏您的分析的“无声”错误的非详尽列表

原文：https://towardsdatascience.com/a-non-exhaustive-list-of-silent-mistakes-in-sql-that-can-ruin-your-analysis-e5c62e6db489

从犯了单子上大多数错误的人那里

我的大部分数据项目通常以同样的方式开始:一堆 SQL 查询。经过几年的经验，我认识到——有时是艰难的——不要搞砸这一步是至关重要的，因为即使是一个小错误也会很快使你得到的结果无效。

瓦尔瓦拉·格拉博瓦在 Unsplash 上的照片

犯这些小错误的方法有很多。我不是在说忘记“分组”或用零除某些东西——这些很容易发现，因为您的查询工具会返回错误。我说的是那些无声的错误，那些根本不会返回任何结果的错误，你根本没有任何警告。我说的是这样的情况，你最终相信你得到了你想要的结果，但你实际上没有——现在你所做的查询不允许你正确地回答你为自己设置的问题。

下面是这些小错误的不完全列表，根据我自己的经验按频率排序。为了说明它们，我将使用我通常的例子——想象一下:

• 你在一家游戏公司工作，该公司发布了多个免费游戏(有可能删除付费用户的广告)。
• 您的角色是了解用户增长，为此，您可以访问以下 3 个数据库:

**user_status_per_country**
user_id 
country
is_paid_user**daily_country_revenue**
date
country
monetization_source
revenue**daily_country_users**
date
country
game_id
users

让我们开始吧！

#1:假设数据库/字段的内容基于其名称或描述

让我们从一个例子开始:你如何使用user _ status _ per _ country来吸引所有的免费用户？

应该是 is _ paid _ user = FALSE 吧？

好吧，假设这个字段是主用户数据库和历史数据库之间的左连接的结果，历史数据库包含在任何时间点成为付费用户的所有用户及其当前状态，因此，它以这样一种方式实现，它实际上可以接受 3 个不同的值:TRUE(用户是付费用户)、FALSE(用户曾经是付费用户，现在不是了)和 NULL(用户不存在于正确的数据库中，即它以前从未是付费用户)。

那么 is _ paid _ user = FALSE 将不会给出您所需要的结果，因为这将返回过去至少支付过一次的所有用户。

一般来说，由于您的大部分工作和结果都取决于您使用的数据源，因此不要依赖于关于字段/数据库内容的假设(尤其是基于命名的假设)是很重要的，并且要有办法确保您的假设是正确的。

#2:由于重复而导致的超额计数

这是一个普通的。当您的表中要连接的字段上的每个值有多行时，您可能会遇到这种情况。

例如，使用我在介绍中提到的情况，如果您尝试计算每个国家的每个用户的每日收入，您不能直接加入每日 _ 国家 _ 收入和每日 _ 国家 _ 用户，因为您在每日 _ 国家 _ 收入中有一个国家的每日多个条目(由于不同的货币化来源)，并且在每日 _ 国家 _ 用户中有一个国家的每日多个条目(由于不同的游戏 id)。

具体来说，如果你这样写:

SELECT
  date,
  country,
  SUM(revenue) AS revenue,
  SUM(users) AS users
FROM daily_country_users
JOIN daily_country_revenue
USING(date_id,country)
GROUP BY 
  date,
  country

你将最终过度计算你的用户和收入。

#3:搞乱环境

逻辑错误

你知道一个程序员的笑话吗？他的搭档告诉他们“去商店，买一加仑牛奶，如果他们有鸡蛋，就买 6 加仑”，然后他们带着 6 加仑牛奶回来了。

这里的概念是一样的——你需要确保你给出的条件是非常明确的，这样你才能得到你想要的。

例如，如果您想获得法国或西班牙的付费用户，您应该编写如下查询

is_paid_user AND (country_code = "FR" OR country_code = "ES")

而不是

is_paid_user AND country_code = "FR" OR country_code = "ES"

因为这最后一个语句会给你所有法国付费用户和 ES 的所有用户。(旁注:IN 语句也可以用在这里——但这对我阐述我的观点没有帮助)

(无耻的自我推销:在这一点上，有些人可能会说，我们可以使用 UNION ALL 来提高性能，而不是使用“OR”。我们将在后续文章中讨论这个问题，敬请关注！).

“疏忽”错误

这一条属于“关注细节”的范畴——确保你使用正确的条件是很重要的。尤其是在处理字符串的时候，比如字符串是大写的。使用前面的示例，下面的语句:

is_paid_user AND (country_code = "fr" OR country_code = "ES")

…只会返回西班牙语付费用户。

#4:误解一些函数/运算符的工作方式

一个小测验:如果给定以下参数，你知道通常的聚合函数会做什么吗？

1\. AVG(1, 2, 3, 4, NULL, NULL)
2\. AVG(1, 2, 3, 4, 0, 0)
3\. COUNT("A", "B", "B", NULL, NULL)
4\. COUNT("A", "B", "B", "", "")
5\. STRING_AGG("A","B",NULL,"C",NULL)

一般来说，了解您使用的不同函数如何处理空值，以及这会如何影响您的结果(在某些情况下，您可能希望这些空值不被计算在内，而在其他情况下，您可能希望它们被视为 0)是很重要的。

同样的事情也适用于操作人员——充分了解他们的行为可以避免糟糕的意外。例如，BETWEEN 是包含性的，但是当您开始比较不同的日期格式时，这可能会有点误导(更多信息请参见本文)，所以确保您很好地理解条件应该是什么以及您将使用的操作符将如何表现是很重要的。

#5:在第二个数据库上使用非空条件进行左/右连接

基本上，如果您执行左/右连接并在第二个表中的字段上添加一个非空条件，您就有点违背了使用左/右连接的目的，因为您将根据表 2 的条件筛选表 1(而最有可能的情况是，如果您使用左/右连接，您希望表 1 中的所有记录只应用于表 2)。

好吧，这可能很难理解—stack overflow 上的这个问题很好地说明了我在这里提到的内容，以及可以使用的解决方案。

这是我在 SQL 中发现的前 5 个最好的无声错误——这些错误可能不会马上看到，但会严重影响您的工作。希望这个故事能起到警示作用，对一些人有所帮助！

还有第六个问题，我遇到过很多次，我犹豫着要不要加到这个列表中:窗口函数的错误实现。最后，我认为窗口函数应该有它们自己的独立文章，所以我将在后续的故事中回到这一篇。

希望你喜欢阅读这篇文章！你有什么建议想要分享吗？在评论区让大家知道！

如果你想更多地了解我，这里有一些你可能会喜欢的文章。

</7-tips-to-avoid-public-embarrassment-as-a-data-analyst-caec8f701e42> https://medium.com/@jolecoco/how-to-choose-which-data-projects-to-work-on-c6b8310ac04e

关于人工智能生成文本的一个注记

原文：https://towardsdatascience.com/a-note-about-ai-generated-text-4ce3be86f599

TDS 是人类作者的空间——而且只限于人类作者

由 Clark Young 在 Unsplash 上拍摄

读者来到 TDS 是为了获得清晰、有用、引人入胜的前沿话题文章。反过来，我们能够为我们的观众提供他们所寻求的信息和灵感，这要感谢我们的作者:一群聪明、慷慨的数据科学、机器学*和邻*领域的专家。

使我们的社区强大的品质显然是人类的:好奇心，开放的思想，分享明智意见的勇气，以及教学和学*的愿望。这就是为什么我们致力于只发布人类作者的作品，也是为什么我们不——也不会——接受全部或部分由人工智能工具撰写的帖子。我们已经更新了我们的指导方针，以明确这一点。

最*像 ChatGPT 这样的项目引发了围绕原创性和创造性的热烈讨论，并提出了广泛的技术和道德问题。作为一个出版物，我们很幸运能够主持人工智能研究人员和行业领袖的写作，并喜欢分享关于这个主题的深思熟虑的文章(并且已经)。我们还认识到，对特定产品和技术的讨论通常包括其产出的示例。正如我们的指南所述，只要我们的读者知道什么时候是作者在说话，什么时候是模型生成的文本，我们就没有任何问题:

“如果你的文章讨论了这些工具，并且你希望包括你生成的文本示例，请尽量减少它们，引用它们的来源和你使用的提示，并非常清楚地表明(例如，通过使用引号)人工智能生成的部分开始和结束的位置。”

很有可能我们正在经历人类和人工智能互动和合作方式的重大转变；我们希望继续为我们的读者提供关于这一新兴和快速发展的尖锐，深刻的文章。我们致力于报道这个话题，同时仍然坚持——并庆祝——人类写作不可替代的质感和声音。

如果您有任何问题，请给我们留言。

TDS 编辑

关于 GPT-3 及其(显然无效的)“思考”能力的说明

原文：https://towardsdatascience.com/a-note-on-gpt-3-and-its-obviously-null-thinking-capabilities-de84a26ac0f3

在我最*的文章中，有一些关于 GPT-3 的能力的注释，尽管令人印象深刻，但并没有反映出任何想法——当然！

我最*开始测试 GPT-3 模型在帮助学生学*自然科学方面的潜力。我的测试采取“口试”的形式，即“学生”(模特)和“老师”(我自己)一起参加。在对这个想法进行了初步介绍和本文中的一些早期测试之后:

我进入了基础物理的第一个深度测试:

那篇文章的主要结论是该工具不适合辅助学生学*物理(详见文章)。在最好的情况下，在严格的监督下，GPT 3 号几乎无法检索出可靠、明确的理论陈述，这些陈述可以回答诸如“牛顿第二定律陈述了什么？”这些很可能被 GPT-3 的训练数据集明确覆盖。在这篇文章中，我用明确的例子展示了当一个人偏离严格的理论问题去问一个相当“应用”性质的问题时，程序是如何无法提供帮助的，更不用说提出数字问题或任何需要应用逻辑规则或思维的问题了。当然，这一切都是意料之中的，因为程序根本不会思考:它只是从它“用心”学*的大量语料库中生成文本，并转化为数十亿个参数。

在最好的(也是人为的好的)情况下，如果你幸运地提出了一个已经包含在 GPT-3 的训练数据集中的“应用”问题，或者你提出的问题碰巧包含了一个与学*过的例子完全相同的数字，那么程序很有可能给你正确的答案或结果。当然，这完全是碰运气，即使答案是正确的，程序也没有进行任何计算。当然了。

在那篇关于将 GPT-3 应用于物理教育的文章之后，我收到了一些关于评价“好像 GPT-3 在思考”的评论，说我不能指望 GPT-3 会思考。当然！我只是认为这一点是理所当然的，假设它是显而易见的，但是从这些评论中，一个解释变得强制性。

首先，澄清 GPT-3 是什么很重要。它只是一个语言模型神经网络，试图从给定的文本输入中生成语法正确的文本。不管它们的意思。如果你想更多地了解这个模型是如何工作的，它在吸引人的类似人类的对话中的惊人表现，以及对产生的文本的准确性的强烈限制，请查看这些文章:

• 这是一篇非常有趣的文章，由阿尔贝托·罗梅罗强烈推荐，其中包括一些我尝试过的文本(尤其是标题为“ GPT-3 无法理解世界”的部分):

[## GPT-3 —全面概述

towardsdatascience.com](/gpt-3-a-complete-overview-190232eb25fd)

• 一篇经过同行评议的论文得出结论说“任何将 GPT 3 号解释为一种普通形式的人工智能出现的开始，都仅仅是无知的科幻小说”:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11023-020-09548-1

• 另一篇文章解释了为什么 GPT-3 作为一个(普通)咨询机器人如此危险:“无论你从 GPT-3 那里得到什么废话，因为废话比有科学意义的文本多得多；

https://striki-ai.medium.com/gpt-3-finally-correctly-nailed-bd8cc632b019

其次，尽管有以上几点，我们必须记住，GPT-3 是在一个包含大量教育资源的庞大数据集上预先训练的。因此，当被问及实际的理论问题或描述时，它很有可能“知道”正确的答案。这就是我最初的动机，要把它作为一个为基础自然科学学生提供 24/7 支持的机器人来测试。很像谷歌的高级版本，学生可以自由提问，并以与他们写问题的方式兼容的形式得到答案。

好吧，总的来说，GPT-3 还远远没有达到这一点，但我坚持认为，所有测试该模型的努力都值得一试——即使至少要确认它不工作，或者谁知道可能会找到一些特定的利基市场。

在实践中，正如我在目前的测试中所发现的，GPT-3 确实在事实理论问题或描述方面表现得很好。例如，当你问它显式的物理定律、周期表的特征或描述生物学的元素时(根据我早期的测试，我怀疑后者有最好的前景——我将很快测试这一点)。所有这些类型的应用都可以被贴上“不需要思考”的标签，因为它们实际上只是涉及到即使不理解意思也能记住的信息。

当然，即使对于帮助解决“不思考”问题的应用程序，我们也必须确保 GPT-3 将提供正确的答案。我做的测试显示它还很有限，但我认为对未来很有希望。我在上面展示的由 Alberto Romero 撰写的文章也展示了一些一般问题的正确答案的例子；然而，它也显示了许多不正确的例子，认为评估模型的人往往倾向于隐藏它们，无论是有意识的还是无意识的。正如 Alberto 所强调的，主要的问题是我们不知道 GPT-3 什么时候会失败，而且模型的输出总是表现出很高的可信度，即使是在明显错误的时候。这条推文以一种有趣的方式表达了这一点，这让我想起了我在评估 GPT-3 时的感觉:

其他作品甚至表明，GPT-3 提供的许多答案都带有阴谋思想和不受支持的流行文化的偏见！看这里:

https://www.alignmentforum.org/posts/PF58wEdztZFX2dSue/how-truthful-is-gpt-3-a-benchmark-for-language-models

结论

我希望我已经澄清，我绝不认为 GPT-3 可以思考。读者们，我已经给你们提供了一份很好的其他作品的清单，来更深入地研究这个问题。

也就是说，我认为这种测试是值得做的；事实上，它们是必要的。例如，只有通过执行它们，我才能意识到 GPT-3 不能处理下标和上标。或者它至少能很好地记住一些事实上的理论概念。

虽然很明显 GPT-3 适合科幻小说而不是真正的科学，但我确实认为它有一些潜力。例如，如果一个人可以将其训练限制在完整的维基百科文章，而不暴露于腐败信息的来源，那么他将提高检索事实理论概念和文本描述的准确性，可能达到高水平的置信度，这将使其有助于帮助学生，至少在他们研究的理论方面。

更多有趣的阅读

https://www.theverge.com/21346343/gpt-3-explainer-openai-examples-errors-agi-potential https://www.technologyreview.com/2020/07/20/1005454/openai-machine-learning-language-generator-gpt-3-nlp/

DeepMind 正在对自己的语言模型进行类似的测试，目前有史以来最大的语言模型是 Gopher:

https://deepmind.com/blog/article/language-modelling-at-scale

我是一个自然、科学、技术、编程和 DIY 爱好者。生物技术专家和化学家，在潮湿的实验室和电脑前。我写我广泛兴趣范围内的一切。查看我的 列表 了解更多故事。 成为中等会员 访问其所有故事和 订阅获取我的新故事 通过电子邮件 (我为其获得小额收入的平台的原始附属链接，无需向您支付特殊费用)。 这里通过各种方式捐赠*。* 联系我这里 为任何一种查询。

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给我们社区的一个提示

原文：https://towardsdatascience.com/a-note-to-our-community-cb8bb1bc593c

在接下来的几周里，我们会慢慢来

照片由 Ryu Orn 在 Unsplash 上拍摄

2022 年的沙漏已经到了最后一粒沙子，我们 TDS 团队的所有人都要感谢你们——贡献者、读者和关注者——这是令人兴奋和充满活力的一年。

我们想让你知道，我们将在接下来的几周内继续发布新作品，但我们也计划花一些时间放松和充电。

作为读者，这意味着你每天在 TDS 上看到的新文章会更少，在我们的社交账户上也不会那么活跃；我们将暂停我们的时事通讯《变量》(今年的最终版本将于本周发布)。我们希望你能借此机会探索我们的编辑精选和深度潜水的(非常)深度档案，以及我们今年最令人难忘的一些帖子。

如果你是一名当前或未来的 TDS 作者，我们迫不及待地想要阅读你的作品！很有可能你将不得不等待比平时更长的时间才能听到我们关于最*提交的回复，所以提前感谢你的理解。你可以考虑的另一个选择是保留你的草稿直到新年，那时我们的团队将会全部回来。不管怎样，我们都会像往常一样仔细阅读你的文章。

我们希望庆祝这个月的每个人都有快乐和安全的假期，并祝新年快乐。

TDS 编辑

一种使用批处理规范化的新方法

原文：https://towardsdatascience.com/a-novel-way-to-use-batch-normalization-837176d53525

在推断过程中，我如何使用批量标准化来提高我的眼球跟踪器 20%的性能

迭戈·PH 在 Unsplash 上的照片

批量归一化对于每一个现代深度学*算法都是必不可少的。在将输出特征传递到下一层之前对其进行标准化，可以稳定大型神经网络的训练。当然，这对任何对深度学*感兴趣的人来说都不是新闻。但是您知道吗，对于某些用例，批处理规范化也显著地改进了测试和推理。

在这篇文章中，我想介绍一个成功的实验，这是我在建立眼睛跟踪的深度学*算法时尝试的。也许这是一个众所周知的技术，但我自己没有在任何地方看到过。如果你有一些例子，请随意提供。

当使用model.train()而不是model.eval()进行评估时，我在测试数据集上的分数提高了 20%。我的同事在进行类似的实验时得到了同样的结果。但是为了让这个有意义，让我解释一下我想要构建什么。

警告:我的用例分析人的面部和眼睛。我收集了 30 个人的数据，所以它不能代表每个人。因此，对于不同肤色或眼睛颜色的人，我的表现会更差。由于这只是我娱乐的一个实验，我没有解决与有偏见的数据集相关的挑战。然而，如果我想更进一步，包容将是我的首要考虑。这意味着既要收集代表尽可能多的数据，又要在采样训练数据时考虑这些信息(如有必要)。

解释使用案例

照片由埃里克·麦克莱恩在 Unsplash 上拍摄

我的目标是创建一个基于网络摄像头的眼球追踪算法。换句话说，我想用网络摄像头拍照，并预测用户在屏幕上的关注点。已经有开源的替代方案，但我想看看深度学*是否可以消除当前解决方案的一些问题:

• 校准— 我测试过的解决方案需要校准才能正常工作。你必须看着屏幕，跟随一个移动的物体，通常不移动你的头。
• 固定眼睛位置— 校准后，请务必不要移动眼睛的位置。如果你参加一些需要观看较长视频的调查，这是一个挑战。
• 敏感——除了眼睛的位置，它们还容易受到其他变化的影响。一些例子是照明和到显示器的距离。

这个想法是，深度学*算法可以学*更复杂的模式，对头部运动和网络摄像头图像中的其他变化不太敏感。如何消除校准不太明显，但我有一些想法。

深度学*的挑战

许多眼球跟踪器必须实时工作，并且在本地运行。这很难用深度学*来实现，因为这些算法比传统方法需要更多的计算。

收集培训数据

我和我的 react 应用程序的照片

为了训练眼睛跟踪的深度学*算法，我需要收集训练数据。这就是为什么我的第一步是构建一个 react 应用程序，并请我的朋友们做出贡献。

衡量

当有人登录到我的应用程序时，我要求那个人创建一个我称之为“度量”的东西。这是一个简单的过程，如下所示:

1. 首先，我确保应用程序处于全屏模式，并要求用户确保浏览器周围没有边框。
2. 接下来，我在屏幕上的随机位置生成一个点。
3. 用户看着点，点击空格。
4. 我用网络摄像头拍了一张照片，并把它和点的坐标保存在一起。我用坐标除以屏幕的大小。
5. 我重复步骤 2-5 一百次。

因此，一个度量包含 100 张由用户的网络摄像头拍摄的照片以及相关的点坐标。在测量过程中，这些点有不同的颜色和大小，但我不知道这是否重要。大概不会。

附加说明

我指示参与者像他们通常坐在电脑前时那样表现。我不想让他们完全坐着不动，鼓励他们移动头部和眼睛以及面部表情。这样我就可以训练一个对运动不太敏感的算法。

作者:来自同一尺寸的三张我的照片

此外，我希望人们从一种测量到另一种测量做出更大的改变。比如换位置，换衣服，加配饰等。就像我在下面的图片中做的那样！

作者:三种不同尺寸的我的照片

大多数眼球跟踪器只看眼睛，但我想让我的算法分析整个图像。当然有很多不必要的信息，但这很容易被算法自己发现。

数据量和变化

总的来说，我从 30 个人那里收集了 2-5 个测量数据。总共大约有 12，000 张图片。对于深度学*算法来说不是很多，但足以开始实验。

留出数据进行验证

新手机器学*工程师的一个常见错误是以不代表现实的方式分割数据集。一种糟糕的方法是将 12，000 幅图像随机分成训练、验证和测试。它在纸面上产生了奇妙的结果，但在生产中却产生了可怕的结果。

相反，我将数据集按人划分，以了解当陌生人出现时，该算法的工作效果如何。我还留出了一些来自培训人员的测量数据，用来测量熟悉的人的表现。

图像预处理

在训练期间，我对输入图像所做的唯一改变是通过裁剪掉边上的一些信息，将它们变成正方形。算法很容易知道背景是不相关的，因为它在测量过程中变化不大。

关于批处理规范化

照片由 Siora 摄影在 Unsplash 上拍摄

大多数人都知道关于批处理规范化的一切，但是我将提供一个简短的上下文解释。如果不需要，可以跳过这一部分。

批量标准化的目的

当你训练一个深度学*算法时，你给它“批量”的数据点。对于我的眼球跟踪器来说，这意味着几个人看着他们的屏幕的图像以及相关点的坐标。

批量规范化从算法中的一层获取输出，并在将输出传递到下一层之前对其进行规范化。它导致更稳定的训练。如果您想了解更多关于批处理规范化的知识，这里有一篇关于数据科学的精彩文章:

培训与验证

这里需要理解的重要一点是，在训练过程中，每个批次归一化图层都会计算每批数据点的平均值和方差。

每个批次归一化图层也有两个参数，用于存储均值和方差的移动平均值。然后，到了验证的时候，我们使用存储的值，而不是执行计算。

在 PyTorch 中，model.eval()和model.train()改变层的行为，如批处理规范化和删除。

新奇时刻到了！

Mulyadi 在 Unsplash 上拍摄的照片

对于每个实验，我使用一个简单的U-net架构和一个Efficientnet主干。对于像 segmentation_models 这样的流行库，这只是一行代码。我从基线改变的唯一一件事和我最成功的解决方案是训练过程。

关于基线

每当你在处理机器学*用例时，你都需要一个基线算法来进行比较。我尽可能用最简单的方式训练我的标准U-Net。对于每一批，我从随机测量中选择了 32 个随机图像。该算法不会通过这种方法学*任何类似校准的东西，但这是一个合理的开始。

训练后，基线表现出奇的好。它的平均误差为 9.5%，与我之前尝试的开源替代方案相似。误差是预测和正确坐标之间的距离，以屏幕大小的百分比表示。

不起作用的方法

接下来，我开始思考如何将校准纳入算法。这里有两种方法对我来说不太管用:

• 通过在通道维度上堆叠它们，从一次测量中一次给出算法几个图像。
• 训练递归算法，该算法查看图像序列并考虑来自测量的先前信息。

我没有花那么多精力和时间在他们任何一个人身上。也许，他们中的一个会更加努力地工作。但是我的下一个实验更简单。

批量标准化的时间

我不想用额外的信息构建数据点，而是想使用批量标准化作为一种机制，从相同的测量中捕捉图像之间的关系。为了测试我的想法，我改变了两件事:

• 训练批次— 对于每个训练批次，我只添加了单次测量的图像。每次测量有 100 张图片，我随机选择了其中的 32 张。
• 评估— 在评估期间，我将算法保持在训练模式，这意味着批处理标准化继续计算平均值和方差，而不是使用存储的平均值。

这个想法是，如果每一批只包含来自一个测量和个人的图像，批标准化可以作为一种校准的形式。将各层之间的特征标准化应该有助于算法提取诸如眼睛位置、头部运动等信息。

如果我运行model.eval()并在我的测试数据上测量算法，它根本不起作用。然而，如果保持在训练模式，我的距离误差对于不熟悉的人的测试集是惊人的 7.2%，对于不熟悉的测量是 6.0%。基线的结果是 9.5%和 8.4%。

如果你只有一张图片呢

如果您在推断过程中只有一幅图像，则它不起作用，因为批量归一化不能计算平均值和方差。然而，一种方法是除了剩余的权重之外，还存储特定用户的移动平均值。有时，你可以保存一个摄像头记录，并在所有帧上运行该算法。

更多训练数据

改进解决方案的最佳方法是添加更多的训练数据。我只有 30 个人的测量数据，但收集更多数据很容易。

摘要

我使用批处理规范化作为一种机制来捕获来自相同域的图像之间的关系——在训练和验证期间都是如此。

如果你有相同方法可以工作的其他用例的想法，请留下评论。

感谢阅读！😃

对《朱莉娅》中构造函数的痛苦的深入观察

原文：https://towardsdatascience.com/a-painfully-in-depth-look-at-constructors-in-julia-2053a69bc8c6

在 Julia 中构建构造函数的所有细节

(图片由 pixel2013 在 Pixabay 上拍摄)

介绍

类型是 Julia 编程语言中一个非常重要的概念。当然，它们在任何语言中都很重要——但有时在其他类似于 Julia 的语言中，类型要抽象得多，不需要过多考虑事物的实际类型。由于多次调度，类型还涉及到另一个方面，即方法。也就是说，这使得类型的概念比在 Python 这样的语言中需要更多的关注。

类型当然需要构造函数来创建，掌握构造函数与掌握构造函数概念同等重要，甚至更重要。Julia 也有一个相当健壮的类型系统，人们肯定会想利用它，有了它，构造函数也是健壮的，这是一件很棒的事情。今天，我想认真研究一下构造函数，并详细说明人们需要了解的关于它们的所有信息。Julia 中的构造函数可能与人们可能*惯的构造函数有很大不同，可以理解的是，它们的工作方式可能有点难以想象。幸运的是，我已经为您做好了准备，如果这篇文章还有一些不足之处，我的代码也可以在笔记本上找到，您可以在这里查看:

https://github.com/emmettgb/Emmetts-DS-NoteBooks/blob/master/Julia/All about constructors.ipynb

此外，如果你更愿意以视频的形式来看这个(尽管细节不多)，这里有一个我去年制作的视频，它讲述了一些概念:

基本构造函数

Julia 中最基本的构造函数形式是通过使用 struct 关键字创建的。这将创建一个不可更改的常量定义，并且类型将遵循这个约定，也是不可变的。为了改变这一点，我们还可以在 struct 前添加 mutable，以表明我们不希望类型成为不可变的。

struct NotMutable
    x::Int64
endmutable struct IsMutable
    x::Int64
end

应该在类型内部的项，在这个例子中是 Int64 类型的值 x，在 Julia 中被称为字段。我们可以使用.或 getfield()方法来访问我们的字段。电话。此方法接受一个符号，并将为该符号提供适当的字段。我们还可以使用 fieldnames 方法列出给定类型的字段:

fieldnames(IsMutable)(:x,) w = IsMutable(5)w.x5

这属于 Julia 中运行时自省的范畴，如果您想了解更多，我有一整篇关于这个主题的文章，因为它非常有用:

mutable struct IsMutable
    x::Int64
end

每当我们创建这个新的构造函数 IsMutable 时，我们实际上用 Int64 创建了一个到别名 IsMutable 的新绑定。然而，多重分派在这里并没有消失，我们可以通过简单地编写一个新的函数来构造它，从而将多重分派应用到我们的构造函数中。我们希望将它放在字段的末尾之前和之后，因为这会创建一个内部/外部构造函数关系。内部构造函数总是返回外部构造函数，唯一改变的是为该字段提供的参数。一个重要的注意事项是，我实际上一开始并没有意识到，一旦我们创建了第一个内部构造函数，外部构造函数就不能在外部直接调用了。

内部构造函数

内部构造函数允许我们用一致的字段创建一个一致的类型，这个一致的字段具有本质上无限数量的不同参数组合。例如，让我们说，我们想从前面构造我们的 IsMutable 类型，但我们不希望用户必须提供一个值。我们可以通过简单地创建一个方法来轻松地做到这一点。然而，首先，让我们创建一个顶级内部构造函数，它将被其他内部构造函数调用。当然，您不需要这样做，但是这样可以避免重复许多行代码——如果您的构造函数变得特别复杂，这可能是您想要的。记住，有无限多的构造函数和参数组合，我们也可以绑定它们，所以创建一个主内部构造函数肯定是个好主意。在这种情况下，这个构造函数将与外部构造函数是同一个调度，并接受一个整数。我们使用 new()方法为上面的外部构造函数提供字段:

mutable struct IsMutable
    x::Int64
    function IsMutable(x::Int64)
        new(x)
    end
end

现在我们将添加另一个内部构造函数，它将调用这个内部构造函数并提供一个默认值。

mutable struct IsMutable
    x::Int64
    function IsMutable(x::Int64)
        new(x)
    end
    function IsMutable()
        IsMutable(0)
    end
end

我们在代码中看到了这种努力的结果:

z = IsMutable(5)IsMutable(5)b = IsMutable()IsMutable(0)

动态字段类型

在某些情况下，我们可能不知道我们提供的字段的类型。在某些情况下，使用 Any 可能是有意义的，它是 Julia 类型层次结构的绝对类型。在其他情况下，实际改变从构造函数返回的类型来表示某个字段的类型可能更有意义。我们可以用{}语法做到这一点，Julia 中的其他语法已经停止使用了。我们通过在名称后添加这些括号，然后为该类型创建一些名称来实现这一点，如下所示:

mutable struct IsMutable{T}
    x::Int64
    param::T

现在我们将需要更新我们的内部构造函数，但是在我们这样做之前，我还想指出的是，函数的处理方式和所有其他的 Julian 类型是一样的，所以我们也可以在这里使用闭包。也就是说，我们可以通过为一个函数添加一个新字段来有效地将这种范式转变为面向对象编程，但是对于本文，我们将只关注这种类型和这种代码。然而，这两种方法都工作得很好，它们都有不同的缺点和优点，就像设计中的任何选择都有优点和缺点一样。无论如何，为了使这成为某种真正的例子，我将稍微改变这些名字来创建一个新的“学生”构造函数。在此之前，让我们深入了解一下内部构造函数。我们在 new()方法的参数之前提供类型，这在整个 Julia 中是通用的。每当类型 T 改变时，新的 IsMutable{T}将是不同的类型。举个例子，

IsMutable{Int64}
IsMutable{Float64}

会被视为不同的类型。它们将有不同的方法，但是我们仍然可以通过使用我们已经有的类型层次结构以抽象的方式引用 IsMutable，基本上创建两层类型层次结构，并且在这种类型的两个不同维度上创建潜在的无限抽象层——这非常棒，因为您可能希望根据字段内容的类型以不同的方式处理给定的类型。这是我们的新构造函数，我用它来为我的教室变戏法让学生们存在，而这个教室是不存在的。

mutable struct Student{T}
    age::Int64
    label::T
    function Student(x::Int64, label::Any)
        new{typeof(label)}(x)
    end
    function Student()
        Student(0, 0)
    end
end

我们可以看到第一个内部构造函数已经为我们节省了一些时间，因为我们只需要改变 new()方法的调用一次。然而，在我们将它用于 dispatch 之前，我们可能应该看一下子类型，这样这里的想法在大脑中是新鲜的。

子类型

Julia 有一个相当健壮的类型层次系统，这对于用一个方法为许多类型编写许多功能的程序非常有帮助。我们用抽象类型来实现这一点，抽象类型本身不是类型，但是可以被分派给。然后我们提供子类型操作符，<: after="" defining="" our="" constructor="" name="" like="" so:=""/>

abstract type SchoolMember endmutable struct Student{T} <: SchoolMember
    age::Int64
    label::T
    function Student(x::Int64, label::Any)
        new{typeof(label)}(x)
    end
    function Student()
        Student(0, 0)
    end
end

We can further this infinitely with more sub-types, as well.

abstract type OnCampus end
abstract type SchoolMember <: OnCampus end
mutable struct Student{T} <: SchoolMember
    age::Int64
    label::T
    function Student(x::Int64, label::Any)
        new{typeof(label)}(x, label)
    end
    function Student()
        Student(0, 0)
    end
end

Now we have several different dispatch calls we can make which get more specific down the line.

• OnCampus
• SchoolMember
• Student
• Student

For example, we could write this function:

function details(s::Student{Int64})
    println("The student is " * string(s.age) * " years old.")
end
function details(s::Student{String})
    println(s.label * " is" * string(s.age) * " years old.")
end

And then we see the printout is different depending on the type of the student’s label:

details(Student())The student is 0 years old.steven = Student(5, "Steve")details(Student(5, "Steve"))Steve is5 years old.

Anonymous Function -> Type

关于构造函数的最后一个有趣的事情是，我们也可以匿名创建它们。为此，我们使用逻辑右操作符-->，就像在匿名函数中一样。我们添加了括号，以便 Julia 知道我们提供的是一个没有参数的元组，然后只返回括号中的字段:

function tz()
    z = 5
    y = 2
    (T)->(z;y)
end

为了让它工作，它需要是一个函数的返回。我们可以通过它们的参数名来访问这些字段。

v = tz()
v.z5

结论

朱莉娅的字体系统绝对是令人敬畏的。在伴随分派的子类型的所有不同层之间，限制和创建不同子类型的能力，以及能够改变，更重要的是；取决于字段类型的分派类型有助于一些非常强大的应用程序。非常感谢您的阅读！

一个拼花文件是你所需要的

原文：https://towardsdatascience.com/a-parquet-file-is-all-you-need-962df86886bb

停止使用 CSV 并转向拼花地板

塞尔维亚诺瓦奇的机械(图片由作者提供)

您是使用 CSV 文件存储数据的数据科学家吗？如果我告诉你有更好的方法呢？你听说过开源拼花文件格式吗？

你能想象一个

• 驳船🦋
• 更快的🏎️
• 比较便宜的💸

保存数据集的文件格式？

读了这篇文章，你就不需要再去想象了。

问题是

不要误解我。我喜欢 CSV。

你可以用任何文本编辑器打开它们，检查它们并与他人分享。它们已经成为 AI/ML 社区中数据集的标准文件格式。

然而，他们有一个小问题…

CSV 文件存储为行列表(也称为面向行)，这导致了两个问题:

• 它们查询起来很慢:SQL 和 CSV 不能很好地结合在一起。
• 它们很难有效存储:CSV 文件占用大量磁盘空间。

有 CSV 的替代品吗？

是啊！

欢迎拼花文件

作为 CSV 面向行的格式的替代，我们有一个面向列的格式:Parquet。

Parquet 是一种存储数据的开源格式，由 Apache 许可。

数据工程师*惯于拼花地板。但是，可悲的是，数据科学家仍然落后。

拼花格式与 CSV 有何不同？

假设你有这个数据集。

样本数据(图片由作者提供)

在内部，CSV 文件根据其行存储数据

CSV 文件结构

另一方面，Parquet 基于它的列存储数据。它还保存每一列的数据类型，这是成功的关键。

为什么列存储比行存储好？

2 个技术原因和 1 个业务原因。

• 技术原因 1。拼花文件比 CSV 文件小得多。
  在 Parquet 中，文件根据其数据类型(如整数、字符串、日期)逐列压缩。1TB 的 CSV 文件变成了大约 100GB(原始大小的 10%)的拼花文件。
• 技术原因 2:拼花文件查询起来要快得多。
  柱状数据的扫描和提取速度更快。
  例如，选择和聚合列子集的 SQL 查询不需要扫描其他列。这减少了 I/O 并提高了查询速度。
• 商业原因#3:拼花文件存储在云服务中更便宜。AWS S3 或谷歌云存储等存储服务根据数据大小或扫描的数据量向您收费。拼花文件更轻，扫描速度更快，这意味着您可以用很少的成本存储相同的数据。

…现在是蛋糕上的樱桃

在 Pandas 中处理拼花文件就像处理 CSV 一样简单

想要读取数据吗？

停止做:

pd.read_csv('file.csv')

相反，做

pd.read_parquet('file.parquet')

想要将数据保存到磁盘吗？

停止做:

df.to_csv('my_file.csv')

相反，做

df.to_parquet('my_file.parquet')

想要将您的旧 CSV 文件转换为拼花文件吗？

简单。

pd.read_csv('my_file.csv').to_parquet('my_file.parquet')

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快乐学*🤗

避寒胜地**

微粒迁移理论起源的同行评议

原文：https://towardsdatascience.com/a-peer-review-of-the-origin-of-the-fines-migration-theory-f8d1aa1776ba

咖啡数据科学

回顾一篇 30 年前的论文

在讨论细粒迁移时，所有的路都回到一篇论文，这篇论文的实验被看作是细粒迁移理论的证明。那篇论文叫做“浓缩咖啡酿造动力学:数学和计算模型的发展”，作者是 Petracco 和 Liverani [1]。我终于找到了一本，我有一些严肃的问题。

理解作者的方法是很重要的，因为很多东西都是基于他们对浓缩咖啡的实验和数学模型的结论。当我们在没有适当背景的情况下查看数据时，我们可以看到不存在的内容。这本来就是数据科学领域的一大挑战，人们可能会有意或无意地曲解数据。

首先，我将总结这篇论文的内容，然后我将讨论一些对他们的方法和结论的批评。虽然人们把他们的实验作为硬事实，但作者要求用硬数据来证明该模型，因为他们声称他们的模型和实验是“软”结果。

报纸

他们开始做一些实验来帮助理解浓缩咖啡的参数。这些实验观察了压力和温度对流量的影响。他们得出结论:

1. 流量不是恒定的，它具有瞬态和稳态响应。
2. 流量与压力不成正比，而是相关的。
3. 水温越低，流速越高。

他们假设滤床在提取过程中发生了改变，他们更具体地关注于微粒迁移的假设。他们将微粒定义为咖啡细胞壁的碎片(通常直径小于 100 微米)。他们认为，在喷射过程中，所有或大部分细粒会迁移到咖啡圆盘的底部，从而对水流产生影响。

所有用于合理使用的图片来自原始论文，在底部引用

然后，他们建造了一个可翻转的渗透装置，从这里他们推动冷水(4 C) 通过圆盘的一个方向，旋转小室，推动水流通过另一个方向。冷水解释了为什么有如此高的流速(我们将回到这一点)。

他们声称这是对微粒迁移的间接确认，因为顺流和逆流的曲线具有相似的形状。然而，他们没有直接观察到微粒的迁移，也没有在事后对圆盘进行分析。

然后，作者继续设计一个模型，假设微粒通过一个变量来描述迁移量而迁移。从这个模型，他们做了一个计算机模拟，他们有细颗粒和粗颗粒，水从中流过，如下图所示。

正如设计的那样，这个模型显示了微粒的迁移。

作者最后说，他们制作了一个模型来进行软实验，他们希望其他人也能为进行硬实验做出贡献，以验证或改进该模型。

评论

最高级别的评论是:

1. 他们用冷水(4 摄氏度)做实验。
2. 图 7 并不有趣，也没有充分隔离变量。
3. 他们的模拟没有考虑蛋糕压缩。

水温

作者在这些实验中使用冷水，但不仅仅是冷水。他们使用 4°c 的接*冰点的水。他们使用这种冷水是因为流动的瞬态和稳态曲线与使用热水的形状相似。

因此，水将做两件事:

1. 非常缓慢地提取咖啡。
2. 不会释放咖啡中的二氧化碳。

这两个变量对于理解水流过咖啡非常重要，因为它们都会干扰任何细小颗粒的运动。二氧化碳抑制流动，因为气泡必须在液体中穿行。

可溶物的提取使冰球在水压下发生变化，他们的实验没有明确说明他们使用的是用过的咖啡渣还是新鲜咖啡，所以我们没有关于实验关键部分的更好的信息。

图 7 并不奇怪

作者看着这个图说这两个形状是相似的，但是我不认为这说明了任何关于微粒迁移的事情。瞬态流量很高，直到圆盘被加压，然后流量达到稳定状态。

如果你以恒定的压力将水泵入一个圆盘，那么为了达到那个压力，你需要一个高流速直到圆盘增压。对于正在发生的事情，这是一个更好更简单的解释。

蛋糕造型

他们的模拟模型显示了水流过程中的微粒迁移，这就是模型的设计方式。然而，该模型假设较大的颗粒在高压和水流下是不动的。这是一个在实验数据中看不到的大假设。相反，较大的颗粒被向下推动并压缩，从而消除了细颗粒迁移的通道。

结束语

作者有一些有趣的研究，在那个时候，考虑到研究浓缩咖啡的技术限制，这是相当好的。然而，如此多的咖啡业内人士相信，即使是作者也不相信他们的结果有力或直接地证明了这一理论，但根据这一篇论文，微粒会迁移。此外，这些批评应该足以重新评估本文的影响和基础。

这篇论文收集了大量当时的数据，得到了作者的认可。Espresso 是一个高度复杂的多变量问题，在咖啡社区，特别是咖啡数据科学社区，我们应该质疑数据的潜在假设，这样我们就不会出错。

我希望有人能使用热水或更好的方法来重现这个实验和他们的结果，并找到微粒显著迁移的直接证据。

我的数据显示，微粒会移动，但移动的幅度非常小，我怀疑这对冰球的影响如此之大。

如果你愿意，可以在推特、 YouTube 和 Instagram 上关注我，我会在那里发布不同机器上的浓缩咖啡照片和浓缩咖啡相关的视频。你也可以在 LinkedIn 上找到我。也可以关注我在中和订阅。

我的进一步阅读:

我未来的书

我的链接

浓缩咖啡系列文章

工作和学校故事集

1. 彼得拉科，m .和 f .苏吉·利维拉尼。"浓咖啡酿造动力学:数学和计算模型的发展."国际咖啡科学研讨会。第 15 卷。国际科学协会，1993 年。

物理学家的观点:机器学*的热力学

原文：https://towardsdatascience.com/a-physicists-view-of-machine-learning-the-thermodynamics-of-machine-learning-6a3ab00e46f1

复杂系统在自然界中无处不在，物理学家利用热力学研究这些系统取得了巨大的成功。机器学*可以非常复杂，那么我们可以用热力学来理解它吗？

水往下游和机器学*有什么共同点？两者都在最小化某些东西，这种类比比你想象的更深刻

作为一个从理论物理学家转型为数据科学家的人，人们经常问我我的学术培训有多大的相关性。虽然我计算粒子相互作用和理解宇宙结构的能力与我的日常工作没有直接关系，但我学到的物理直觉具有不可估量的价值。

或许物理学与数据科学最相关的领域是统计物理学。下面，我将分享一些关于我如何连接这些点的想法，并从物理学中汲取灵感，以帮助我理解数据科学的一个重要部分——机器学*(ML)。

虽然下面的一些想法在数学上肯定不是完全严谨的，但我相信其中一些对于帮助我们理解为什么/如何产生 ML 有着深远的重要性。

作为动力系统的模型

数据科学的关键问题之一是用一些量来预测/描述一些量。例如，一个人可能想根据房子的特征来预测房子的价格，或者想了解光顾餐馆的顾客数量是如何受菜单影响的。

为了实现这一点，数据科学家可能会建立被称为模型的数学对象，它可以将一些原始输入转化为有用的输出。

为了让这些模型起作用，我们训练它们。现在许多读者可能听说过关于模型如何工作的传统解释；在这里，我将走一条非常规的道路——通过使用物理类比。

从数学角度思考模型的无聊方式是，它是某种参数化的函数。让我们从头开始，从物理角度思考。模型就像一台机器，将一些原材料转化为有用的产出。因此，这是一个由许多更小、更简单的运动部件组成的系统——就像一个装满不同粒子的盒子。

一个模型可以被认为是一个复杂的系统，由许多更小更简单的移动部件组成。(鸣谢:乔纳森·博尔巴

更小/更简单的部分从何而来？嗯，ML 模型通常由多层简单的数学运算构成:乘法、加法或基本逻辑运算(例如，决策树或神经网络中的 ReLU 单元)。这其实就像现实世界中的很多大型物理系统一样:一个由原子组成的晶体，或者一池由水分子组成的水。换句话说，

ML 模型可以被认为是由具有简单相互作用的较小成分构成的动态系统

在这种语言中，训练的目标是智能地组合这些成分，就像某种美丽的雪花。

与机器学*模型类似，动力系统由大量简单的物理相互作用组成。就像雪花一样，非凡的结构往往可以从混沌中浮现出来

作为热浴的数据

向一个模型提供一个输入，然后得到一些输出，这意味着什么？用交互的语言来说，给一个模型输入相当于用一些外部的影响来刺激/扰乱系统，而输出则是系统的反应。

数据的类比是什么？在现实世界中，我们无法控制“选择”收集哪些数据点。通常假设它们是随机抽样的。明确的物理类比是热浴——随机性和不确定性的来源。

几乎我们日常生活中的一切都可以被认为是一个热水澡，这包括数据(鸣谢:西蒙·赫里)

这就是热力学类比的强大之处:热物理学从热波动的噪音中提取洞察力；最大似然模型从嘈杂的数据中提取洞察力。

请注意，在 ML 中，通常在训练/拟合模型与使用模型评估特定数据集之间存在差异。现在这种区别完全由我们来实施，并没有真正的物理模拟。无论如何，我们放弃了数学的严谨性；所以让我们看看它能让我们走多远。

作为动态过程的训练

为了更进一步，让我们真正深入挖掘我们模型的动态部分。

我们来看看模特训练流程。这是怎么做到的？通常我们给模型喂一些训练数据，并强制模型最小化一些目标损失函数。损失函数衡量模型预测与实际数据的接*程度(可能有一些额外的正则化项)。

物理学中的类比是什么？让我们看看，趋向于最小化的量是多少？是能量！在这里，我不是指任何特定类型的能量，而是将能量视为一个概念。例如，金属球上的电子将倾向于分散开来，这将倾向于降低整体能量。力可以被认为是由最小化这些能量的趋势产生的。

能量是物理学变化的关键驱动力，这类似于 ML 中的损失函数(鸣谢:安德烈·梅特列夫

尽管如此，系统并不只是盲目地最小化这些“能量”。太阳不会自发爆炸并冷却下来，我们也不会瞬间冻结并失去所有的热量。

一个系统的进化归结于其组成部分之间的基本相互作用。能量引导系统，但并不完全决定它做什么。在物理学中，“能量”只是为我们提供了一个系统的特定视图。

让我们把 ML 中的损失函数看作某种能量。虽然数据科学家总能找到新颖的方法来最小化损失函数，但损失函数并不代表一切。ML 模型不仅仅是盲目的最小化损失函数。相反，我们应该将 ML 模型训练视为复杂动力系统的进化:

训练一个模型类似于一个动力系统在一些相互作用下自我组织

加上外部训练数据，这个动力系统现在处于热浴的影响之下！总之，我们得到了一个非常有力的类比:

训练一个模型类似于一个动态系统在数据热浴的影响下自我组织

粒子在水中的随机运动类似于在随机数据中训练 ML 模型

事实上，这让我们更好地理解了机器学*中的正则化术语:它们是额外的能量，或者更确切地说是额外的相互作用，以帮助我们设计我们的模型的更理想的动态演化。

所以最后我们得出了物理学家对 ML 模型的看法:

1. 这是一个由许多相互作用的小部件组成的动力系统
2. 当模型训练时，它会在外部热池(即随机数据源)的影响下进行自我重组

现在，让我们将一些物理定律应用于 ML！

第二定律:熵总是上升的

热力学第二定律通常与时间箭头联系在一起，表明熵总是随着时间的推移而增加

也许物理学最著名的“定律”之一，热力学第二定律表明，存在一个叫做熵的概念，它只会随着时间的推移而增加(详细的探索见我另一篇关于熵的文章)。

简而言之，熵捕捉到了一个系统有多普通，第二定律表明最普通的配置最有可能胜出(这几乎是一个同义反复的陈述)。

对我们来说，重要的一点是:

热力学系统不只是最小化能量。相反，系统使熵最大化。换句话说，系统倾向于稳定在最可能的配置。

当将此应用于 ML 模型时，语句变成

最大似然模型不一定使损失函数最小化，相反，它们只是确定最可能的配置

这听起来可能有违直觉，因为我们总是被告知要最小化损失函数，而损失函数经常被吹捧为关键的性能指标(尤其是在 Kaggle 比赛中)。

但是，请记住，训练数据(和测试数据)始终只是完整数据的子集。因此，目标实际上是大致最小化损失函数，同时也最小化过度拟合训练数据的风险。因此，熵最大化部分是一个可取的折衷:因为我们希望模型一般化，而不是过度拟合。

(对于该定律的适用性有一些警告，因为一个要求是遍历性*，或者动态系统可以有效地采样几乎所有可能性的概念；许多 ML 模型可能甚至没有接*任何遍历性。但是，嘿，我们并不是不努力做到 100%的数学严谨，所以我们不要太迂腐)

热平衡？

完美的模型是作为训练性能和可推广性的平衡而创建的。它类似于热平衡的概念吗？(信用: Piret Ilver )

我们可以引入热物理学中另一个强有力的概念来帮助我们理解模型:热平衡的概念。

那么当一个系统达到最大熵时会发生什么呢？最终的结果是热平衡。就物理学而言，这意味着:

1. 虽然系统的微观配置可以不断变化，但系统的宏观行为却停止了变化。
2. 系统的“历史”行为完全丢失，因为系统基本上忘记了过去发生的事情。

ML 的类比是相当深刻的。达到热平衡的模型具有以下特性:

1. 对于用不同随机种子初始化并用不同随机数据集训练的模型，它们将具有相同的性能(宏观行为)，而它们的参数可能不同(微观配置)
2. 总体 ML 模型性能对训练轨迹(遗忘历史)不敏感

这两者都是 ML 模型非常期望的结果。因此，训练 ML 模型的目标可能是驱动一个系统走向某种热平衡！

同样，这个类比不是 100%严格的，人们可以很容易地找到反例，如简单的线性模型。然而，不可否认的是，我们可以从物理学中得出一些有趣的相似之处和见解。

结论

总之，使用物理学中的能量、热浴和熵等概念，我们能够将 ML 模型视为由简单相互作用构建的复杂动力系统。

就像在自然界中一样，ML 模型在由损失函数(类似于能量)引导的复杂相互作用的影响下进化，这允许它在我们向其提供数据时进行自我重组(热浴)。最终，系统达到热平衡，产生类似雪花/晶体的有趣结构。

这个观点为什么有用？因为它给了我们一些关于为什么 ML 有效或者无效的提示:

1. 最大似然模型不只是最小化单一损失函数。相反，它们动态地进化。当考虑 ML 时，我们需要考虑动态演化。
2. 仅仅使用少数几个性能指标，我们无法完全理解 ML 模型。这些指标捕捉到了宏观行为，但遗漏了微观细节。我们应该将指标视为复杂动态系统的微小窗口，每个指标只突出我们模型的一个方面。

作为一名物理学家，我认为这些观点让我们对经常被吹捧的 ML 的“黑魔法”有了更多的直觉。

总之，我们可以将数据科学家的工作描述为系统工程师:创建正确类型的微观交互和环境，让模型将自身塑造成理想的宏观结构——构建完美的雪花。对我来说，这是一种更富有诗意的工作描述；与坐在计算机前，一行行地编写代码，然后等待培训工作结束相比。总之，这就是我对数据科学的看法。

好了，这就是现在所有的见解，希望你喜欢它！

请在下面留下评论和反馈，这将鼓励我写更多的真知灼见！

测试流失预测方法的管道

原文：https://towardsdatascience.com/a-pipeline-for-benchmarking-churn-prediction-approaches-f5b533c53e30

如何使用 scikit-learn 管道对不同数据集上的多种采样策略和模型进行基准测试

彼得·赫尔曼在 Unsplash 上的照片。

C 客户流失预测是营销中非常常见的数据科学用例。这个想法是估计哪些客户可能会取消订阅或停止使用你的服务。

在过去的几年中，举办了许多比赛，开发了新的方法来更好地预测客户流失。几个月前，我发现了一篇由 Geiler et al. (2022) 撰写的伟大论文“关于流失预测的机器学*方法的调查”。本文对常见的客户流失预测方法进行了基准测试和分析。像大多数论文一样，找不到 Github 库或源代码。

所以我决定自己建立一个定制的基准测试管道，原因有两个:

1. 将描述的方法从论文转换成代码是数据科学中的一项关键技能。
2. 我想知道当使用他们用过的数据集的子集(具有高类别不平衡的数据集)时，我是否会得到类似的结果，因为他们的一些数据集具有高流失率(例如，50%)。

您将从本文中学到什么:

• 如何创建 scikit-learn 管道对不同数据集的不同流失预测方法进行基准测试
• 如何用kers classifier包装器实现一个前馈神经网络来与我们的管道兼容
• 如何在 scikit-learn 中实现一个神经网络作为自定义分类器

你在这篇文章中找不到的:

• 基准测试结果。他们值得拥有自己的文章。
• 文章现在可以在这里找到。
• 对所用模型和管道功能的详细解释。

请注意 :
1。如果您对如何使用 scikit-learn 创建管道的更详细解释感兴趣，请查看我以前的文章“使用 scikit-learn 的高级管道”。
2。为了关注代码的重要部分，下面的代码片段不包含任何导入语句。您可以在本文末尾找到完整代码的链接。

概观

图 1 提供了流程中每个基准测试步骤的简要概述。数据加载和预清洗在第 0 章“预流水线步骤”中总结。基准测试本身包含在第 1 章到第 6 章中。最后，第 7 章“可视化”结束了这篇文章。

图一。基准测试流程概述(图片由作者提供)。

0.管道前步骤

由于每个数据集的结构不同(例如，目标变量的不同名称或数据类型)，首先以一致的格式提交它们是有意义的。

在这种情况下，目标列** 应该始终命名为****，其值为 bool 。同样，不提供任何值**(例如，用户 id) 的列也应该被删除。****

上面的代码片段显示了加载和操作一个数据集的例子( ibm hr )。对于您想要用于基准测试的任何其他数据集，可以重复第7-12行。

每个数据集格式正确后，可以应用次要预清洗步骤(见以下代码)。

第4-11 行将列名转换为小写 ( 4)，删除缺失值超过 20%的列(6-7)。

在辅助函数 df_pre_cleaning 应用于所有数据集之后，可以使用一个简单的管道(18-23)来移除重复列和具有常量值的列。最后，预清理的数据集存储为。csv 文件(31)。

1.初始配置和加载数据

在确保数据集被预清理和持久化之后，可以构建实际的基准测试。作为初始步骤，必须设置类似于抑制警告 ( 2–6)、启用日志记录 ( 9-16)以及确保我们的管道何时可视化(当被调用时)(23)的配置。

在此步骤之后，以_ cleaned . CSV(26–30)结尾的每个数据集被加载到数据集字典中。****

2.定义抽样方法

流失数据集通常遭受高级不平衡。这意味着数量的搅棒属于少数。为了处理这种等级不平衡，不平衡学*包带有一组不同采样方法的。在这里，我将重点介绍 Geiler 等人(2022) 也使用过的方法。但是，您可以随意扩展下面的列表。

为了稍后在管道中使用这些采样方法，必须先将它们引入右格式(元组)。使用多个采样方法(20-31)的组合的方法，必须被包装在im pipeline对象中。************

3.定义模型

有许多机器学*模型可以预测客户流失。对于这次基准测试，我决定坚持以下几点:

• GEV-NN (gev_nn)
• 前馈神经网络 (ffnn)
• 逻辑回归 (lr)
• 随机森林(射频)
• XGB 分类器 (xgb)
• knighborsclassifier(KNN)
• SVC (svc)
• lgbm 分类器 (lgb)
• 高斯朴素贝叶斯 (gnb)
• 两个投票分类器(软投票)，由 lr、xgb、rf 和 ffnn 组成

前两个深度学*模型是来自过去客户流失预测竞赛的(获胜)解决方案。他们的代码不能在 scikit-learn 管道中直接使用。因此，我必须首先使他们的解决方案“管道兼容”。其余的模型是 scikit-learn 的默认实现，或者为它提供一个包装器(lgb)。

3.1 GEV-NN

GEV-NN 是一个用于不平衡分类的深度学*框架。作者 Munkhdalai 等人(2020) 声称，它比最先进的基线算法最多高出约 2%。他们的 GitHub 代码可以在这里找到。

为了在我的 scikit-learn 管道中实现它们的架构，我实现了一个定制分类器，并从它们的代码中调用相关函数(MLP_AE)。

MLP_AE 类的代码存储在一个单独的文件中，这个文件与他们在 Gev_network.py 中的代码几乎相同。作者在确定批量大小时考虑了给定(训练)集的大小。所以我确保将 batch_size 作为 fit_param ( 34–36)提供。

3.2 前馈神经网络(FFNN)

与 GEV-NN 模型类似，FFNN 模型也是为一项竞赛开发的(WSDM-KKBox 的流失预测挑战)。内奥米·弗里德曼的代码可以在这里找到。因为她的代码遵循一种更简单的方法，所以我不必编写自定义的分类器。相反，我可以构建一个 KerasClassifier ，它是一个包装器，用于将 Scikit-Learn API 与 Keras 模型一起使用。

包装器(36–41)需要一个返回编译模型(5-24)的函数。基于原始代码，我还确保了除了存储模型之外的所有回调函数都得到实现。

3.3 整合一切

现在，这些定制解决方案与 sci-kit learn 管道兼容，其他默认 scikit-learn 模型可以快速定义，并作为元组存储在列表 ( 48-58)中，以便稍后在基准测试期间逐一调用(参见步骤 6)。

4.初始管道

流水线的元素非常动态。在每次迭代中，采样方法和 ML 的组合在给定数据集上进行基准测试。然而管道的某些部分保持不变。这些零件被定义为 初始管线 (图 2，左)。********

图二。初始管道(左)和扩展管道示例(右)(图片由作者提供)。

****动态部分表示在每次迭代中改变的采样方法和 ML 模型的组合。这个管道“扩展”的例子可以在图 2 的右边看到。在给定方法的交叉验证评分完成后，管道被设置为其初始状态(零件 2 从管道中移除)并且一个新组合被附加到它。

下面的代码显示了这个初始管道的实现。

管道区分数字** ( 4-8)和类别特征 ( 9-13)。数值型特征中的缺失值被特征的均值 ( 5)代替，而对于类别型特征，则使用最频繁值(10)。在插补步骤之后，一个最小最大缩放器被应用于数字列(6)和一个一个一个分类**列(11)。****

5.要跟踪的分数和正确的批量

5.1.得分

交叉验证期间跟踪的分数如下:

• 提升得分(将模型预测与随机生成的预测进行比较)
• ROC AUC
• F1 分数(用于真实类和宏)
• F2 分数
• 回想一下(在客户流失预测中，我们通常在假阴性上有更高的成本)
• 精度
• 平均精度 (PR AUC)

实现可以在下面找到。

由于提升分数不是默认的 sci-kit 学*分数，我使用了 make_scorer 函数(3)使其兼容。

5.2 确定正确的批量

在运行基准测试之前，我创建了一个助手函数，该函数根据(训练)数据确定正确的批量大小。该功能遵循 Munkhdalai 等人(2020) 设置适当批量值的方法。

6.基准循环

基准测试(参见下面的代码)由三个嵌套循环组成:

• 第一级:数据集(3)
• 第二级:模特(11)
• 第三级:抽样方法(14

在每次循环之前，创建一个字典** ( 9,13)来存储各个基准组合的分数。上一步(5.1)中定义的 bnchmrk_results 字典的结构应该如下所示:**

**{
     '**data set ds**': {
        '**model m**':{
           '**sampling approach sa**': {
              'lift_score':[],
              'roc_auc':[],
              'f1_macro':[],
              'recall':[]
           }, ...
        }, ...
     }, ...
}**

在第一个循环(数据集)中， X 和 y 通过删除/分配目标变量 churn 来定义 ( 5-7)。

在内循环(第三级—从14开始)中，相应的采样方法被附加到初始管道** ( 21–25)。由于一些采样方法具有多个步骤(例如，SMOTE + RND)，因此需要一个循环来附加每个单独的步骤。附加采样方法后，最后附加模型和 ( 28)。**

如前所述，创建了一个助手函数来确定正确的批量大小。当当前模型是 FFNN 或 GEV-NN 时，调用该函数(31–39)。然后，其输出通过交叉验证函数中的 fit_params 参数提供给相应的深度学*模型。

在第44-53行中， cross_validate 函数被调用，其分割策略为 RepeatedStratifiedKFold。结果写入 sampling_results 字典(55)后，【扩展】流水线被设置回初始状态** ( 59)。**

由于一些基准运行了相当长的时间，每个数据集的结果被存储为一个 pickle 文件(68–69)。

7.形象化

可视化不同方法性能的综合方法是使用箱线图。对于这种类型的可视化，模型名称与它们各自的(总体)性能一起标绘在轴上。这意味着我们的 bnchmrk_results 字典(见#6) 中的数据集级别可以被跳过。

但是首先，下面的脚本加载所有 pickle 文件，并将它们的内容(每个数据集上的基准)添加到结果字典中。

正如开始时提到的，在这个可视化中将不考虑数据集。因此，必须首先应用一些转换，使数据具有以下形状:

**{
        '**sampling approach sa**':{
           '**model m**': {
              'lift_score':[],
              'roc_auc':[],
              'f1':[],
              'recall':[]
           }, ...
        }, ...
}**

不幸的是，除了使用下面的代码之外，我没能及时找到更好的方法将数据带入正确的结构:

该代码创建一个新的字典(12)来存储原始字典中经过整形的数据。辅助函数 metric_merger ( 5–9)连接每个误差度量的值。

最后，整形后的数据可以被可视化。下面的代码由两部分组成。第一个(lines 1–21)是一个辅助函数，它创建一个单一的方框图。

第二部分(第24-46行)循环通过每个采样方法，然后绘制各自的箱线图。

如引言部分所述，基准测试结果值得单列一篇文章。这就是为什么我将下面的可视化只限于 IBM HR 数据集(图 3 ),并将结果保留不加注释。

图 3。不同方法的可视化仅限于 IBM HR 数据集(图片由作者提供)。

结论

用定制的分类器或包装器创建一个更复杂的管道可能是一个挑战。然而，它也非常有趣，我有一个陡峭的学*曲线。最耗时的部分之一无疑是将定制的深度学*模型(gev_nn，ffnn)集成到 scikit-learn 管道中。

此外，在几个数据集上评估每种方法的计算时间可能会很紧张。这也可能通过最初的管道步骤得到加强。我使用了，像在 Geiler 等人(2022) 的论文中，一键编码。如果具有大量类别特征的数据集进入管道，就会产生大量新列(维数灾难)。另一种方法是在这里增加一个降维步骤。

我希望这些代码能对您的下一个项目有所帮助:

• 预清洗代码
• 标杆
• 可视化

来源

• 盖勒，l .，阿费尔特，s .，纳迪夫，m .，2022。流失预测的机器学*方法综述。国际数据科学分析。https://doi.org/10.1007/s41060-022-00312-5
• 蒙赫达莱，l，蒙赫达莱，t，刘，K.H，2020。GEV-NN: 针对二元分类中类别不平衡问题的深度神经网络架构。基于知识的系统。https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.105534

使用的数据

• IBM HR Analytics 员工流失&绩效 ( 数据库内容许可证(DbCL) v1.0 )，https://www . ka ggle . com/datasets/pavansubhasht/IBM-HR-Analytics-attraction-dataset

GitHubs

• 蒙克达莱湖，2020 年。GEV-NN-A-deep-neural-network-architecture-for-class-unbalancy-problem-in-binary-classification。https://github . com/lhagiimn/GEV-NN-A-deep-neural-network-architecture-for-class-unbalancy-problem-in-binary-classification
• 新泽西州弗里德曼，2019 年。神经网络，流失预测。https://github . com/Naomi fridman/Neural-Network-Churn-Prediction

诗意的道歉

原文：https://towardsdatascience.com/a-poetic-apology-71a41db4ecce

或者为什么要用诗歌来管理 Python 的依赖性

如果你曾经花时间尝试编写一个 Python 应用程序，你可能在某个时候体验过 Python 臭名昭著的依赖地狱。

图片由 Unsplash 上的 Alina Grubnya k 拍摄

幸运的是，在你(和我们所有人)写作的时候，有一些很好的解决痛苦纠结的方法，上面的图片生动地描述了这些方法。事实上，您很可能已经知道，如果您想要针对多个 Python 版本进行开发，您可以很容易地使用 pyenv 来解开您扭曲的环境。您可能还知道，如果您碰巧同时处理多个具有冲突依赖关系的项目，那么您可以使用虚拟环境来隔离冲突的库。在本文中，我们将介绍另一个工具，poems，并讨论为什么您应该将它添加到您自己的工具包中。

问题是

想象一下，在一个孤独的夜晚，您决定启动一个简单的虚拟 Python 项目，准确地说是名为foo，其结构如下

├── foo
│   ├── foo
│   │   ├── bar
│   │   │   └── data.py
│   │   └── constants.py
│   └── README.md

由于这不是您的第一个 Python 项目，并且您希望避免花费更多的时间来修复您的系统和项目模块之间的不兼容性，您努力地从您的 shell 中用

$> python -m venv ~/Desktop/venv/foo-venv

并在新创建的项目中激活它

$> source ~/Desktop/venv/foo-venv/bin/activate

配备了一个隔离的环境，您成功地开始安装无处不在的熊猫数据库。为了实现这一点，你使用 Python 事实上的包管理器pip,并小心地固定库版本以确保可复制性

$> pip install pandas**==**0.25.3

由于您在进行探索性数据分析方面有点懒惰，您还安装了漂亮的pandas-profiling模块来帮助您完成这项繁琐的工作

$> pip install pandas-profiling**==**2.5.0

在所有这些调情之后，您最终开始编码(假设将下面几行添加到data.py文件中，事实上，可以这样称呼它)

**import** pandas **as** pd
**from** pandas_profiling **import** ProfileReport
df**=**pd.DataFrame([['a',1],['b',None]],columns**=**['category', 'value'])
df['category']**=**df['category'].astype('category')
**if** __name__**==**'__main__':ProfileReport(df).to_file('foo.html')

鉴于您滥用print语句进行调试的日子已经一去不复返了，您安装了漂亮而方便的 pdbpp 库来检查这些代码行是否如预期的那样工作

$> pip install pdbpp**==**0.10.2

并使用python -m pdb -cc data.py在事后调试模式下运行您的代码。

满意于干净的运行，您现在意识到为了发布您的华丽的应用程序而不落入“在我的机器上工作”的陷阱，您需要一种方法来收集所有的依赖项。快速的 Google 搜索会显示 pip 的freeze子命令允许通过下面的咒语将当前的环境包记录到一个requirements.txt文件中

$> pip freeze **>** requirements.txt

它允许任何人通过简单地安装所需的依赖项来使用您的项目

$> pip install -r requirements.txt

就在你即将向世界展示你的杰作项目时，你意识到改进的调试模块实际上只供你在开发时使用。有了将冻结的需求分割成单独的生产和开发文件的想法，您可以查看生成的文件，却发现您的应用程序的依赖项的每一个子依赖项都在其中列出，并锁定到一个特定的版本。预见到维护这个庞大列表的噩梦，你卸载了pdbpp库以确保一个干净的需求文件

$> pip uninstall -y pdbpp **&&** pip freeze **>** requirements.txt

然而，快速浏览一下修改后的需求文件，会发现事情并不像预期的那样:pdbpp确实被删除了，但是它的依赖项，比如fancycompleter，仍然被安装。因为这似乎是一个死胡同，所以您选择从零开始，手动创建一个只有生产依赖关系的requirements.txt文件

pandas==0.25.3
pandas-profiling==2.5.0

以及等效的开发文件requirements_dev.txt，仅包含

pdbpp==0.10.2

通过记录孤立的顶级包，似乎帮助您避开了可怕的 Python 依赖地狱，这种聪明给您留下了深刻的印象，您决定今天就到此为止，第二天再对您的应用程序进行最后一次测试。

早上醒来，新闻铺天盖地:熊猫 v1 终于出来了(才过了十二年！).用令人难以置信的长 changelog 拖延了几个小时，使你得出结论，你的复杂 foo-project 肯定会通过更新到全新的版本而获得显著的改进。现在，既然你已经锁定了熊猫的确切版本，你不能简单地运行

$> pip install -U -r requirements.txt

相反，你必须执行

$> pip install pandas**==**1.0.0

这导致了一个特别奇怪和混乱的情况:您的终端弹出一个错误

ERROR: pandas-profiling 2.5.0 has requirement pandas==0.25.3, but you'll have pandas 1.0.0 which is incompatible.

但是pandas 1.0.0的安装还是发生了。假设这是一个pip出错的警告，你相应地更新你的requirements.txt文件，然后愉快地最后一次运行你的data.py模块，却发现它抛出了一个神秘的TypeError。感觉现在被 pip 明显无法解决依赖性所出卖，您回滚您的更改并坚持使用 Pandas(现在)过时的版本。

此时，您似乎有一个工作项目，但是 I)您不确定恢复 Pandas 版本是否会破坏您的应用程序的可复制性，ii)代码肯定会看起来更好，iii)睡了一夜好觉之后，您承认您的应用程序的整体功能没有您前一天晚上想象的那么复杂和丰富。为了解决前两个问题，您首先将black格式化程序添加到您的requirements_dev.txt中

black==19.10b0

然后在您的项目目录中，您用

$> rm -rf ~/Desktop/venv/foo-venv
$> python -m venv ~/Desktop/venv/foo-venv
$> source ~/Desktop/venv/foo-venv/bin/activate
$> pip install -r requirements_dev.txt
$> pip install -r requirements.txt

现在你在你的项目根中运行black(用black .)，并且对它所做的美化工作非常满意，但是为了遵守 Mutt Data 的格式风格(这恰好符合你不喜欢把每个单引号都变成双引号的*惯)，你添加了一个pyproject.toml，告诉black跳过这种可怕的字符串规范化默认设置

[tool.black]
skip-string-normalization = **true**

代码现在看起来很棒，新的事后调试运行表明，在新的(可复制的)环境中，一切似乎都工作得很好。在将代码部署到服务器上或与外界共享之前，唯一要做的事情是避免在代码周围硬编码常量，如报告名称。因此，您决定将下面几行添加到您的constants.py空模块中

REPORT_FILE **=** 'foo.html'

并修改data.py从相关父文件中导入该常量

**from** ..constants **import** REPORT_FILE

然而不幸的是，现在新的data.py运行显示下一个错误

ImportError: attempted relative import with no known parent package

根据无所不知的说法，这是有道理的，因为 Python 相对导入只在一个包中工作，因此如果你想从一个父目录导入，你应该创建这样的包或者破解sys.path。作为一个真正的纯粹主义者，你选择了前一条道路，并用以下内容创建了一个setup.py

**from** setuptools **import** setup**with** open('requirements.txt') **as** f:
    install_requires **=** f.read().splitlines()
**with** open('requirements_dev.txt') **as** f:
    extras_dev_requires **=** f.read().splitlines()setup(
    name**=**'foo',
    version**=**'0.0.1',
    author**=**'Mutt',
    author_email**=**'info@muttdata.ai',
    install_requires**=**install_requires,
    extras_require**=**{'dev': extras_dev_requires},
    packages**=**['foo'],
)

现在在一个全新的虚拟环境中，你用pip install -e .[dev]在可编辑模式下安装你的包，改变data.py中的导入行来解释包的结构

**from** foo.constants **import** REPORT_FILE

祈祷一切最终都顺利…

一切都确实(很容易)工作，但不知何故，所有让它工作的跳跃让你感到不安。简短的反思揭示了恐惧浪潮的几个原因:

1. 因为您计划同时处理多个 Python 项目，所以隔离是工作流的一个基本部分。虚拟环境确实解决了这个问题，但是激活/停用过程很麻烦并且容易忘记。
2. 隔离项目之间的依赖关系并不能解决项目内部的依赖冲突。适当的依赖解析是任何值得尊敬的包管理器的首要要求，然而pip直到 2020 年 10 月才实现了这个特性。人工保证复杂项目中的依赖一致性是一个死锁。
3. 如果你想把你的应用程序/项目作为一个包来安装，你必须在已经有多个需求文件的基础上增加一个setup.py的开销。但是，您已经阅读了 PEPs 517-518，并且想要尝试其中提到的更简单、更安全的构建机制。
4. 您考虑在不同的机器上尝试您的应用程序，但是意识到它运行 Python 3.7，而您的本地机器运行 3.8。要将pyenv用于您的隔离虚拟 env，您需要一个额外的插件 pyenv-virtualenv ，这使得管理 venvs 更加麻烦。
5. 您曾短暂地使用过 Pipenv ，它承诺给 Python 带来其他语言的更成熟的包管理器(如 Javascript 的yarn/npm或 Rust 的Cargo)令人羡慕的特性，但很快就失望了。Pipenv 不仅误导性地宣称自己是 Python 官方推荐的打包工具(实际上它是为编写应用程序而不是包而设计的)，而且它也没有发布超过一年，并且在创建确保可重复/确定性构建的锁文件时仍然无休止地挂起。

在绝望无助的状态下，你开始疯狂地在网上搜索，看看是否已经有了解决所有这些问题的方法。在众多部分/不完整的候选人中，你终于遇到了一个令人难以置信地让他们全都崩溃的候选人:这就是诗歌。

解决方案

安装(带 Pipx)

诗歌是一个用 Python 编写的 CLI 应用程序，所以你可以简单地用pip install --user poetry安装它。然而，你可能已经安装了或者将要安装其他 Python CLI 应用程序(例如奇特的 PostgreSQL 客户端pgcli或者下载 YouTube 视频的youtube-dl)。如果你用你系统的软件包管理器(比如说apt、yay或brew)来安装它们，它们将被安装在一个全局级别，它们的依赖关系可能会发生冲突。你可以为每一个创建单独的 venv，但是为了使用它们，你必须首先经历激活环境的麻烦…

为了避免这种恼人的场景，你可以使用 pipx ，它将在一个隔离的虚拟环境中精确地安装软件包，同时让它们在你的 shell 中随时可用(也就是将可执行文件添加到你的二进制文件中$PATH)。除了为全球访问提供 CLI 应用程序之外，它还可以轻松列出、升级和卸载这些应用程序。要用pipx安装诗歌，首先要用

$> python -m pip install --user pipx
$> python -m pipx ensurepath

然后直接做

$> pipx install poetry

如果你喜欢生活在边缘(像我一样)，你可以选择安装一个带pipx install --pip-args='--pre' poetry的pre-release版本。

使用

现在，你已经准备好去尝试诗歌承诺的奇迹了。为此，您用上面的.py文件创建一个名为foo-poetry的新文件夹/项目，然后运行poetry init。一个交互式提示将开始要求您提供关于您的包的基本信息(名称、作者等)，这些信息将用于创建一个pyproject.toml文件。这基本上是您之前添加到setup.py中的相同元数据，只有一些微小的变化

This command will guide you through creating your pyproject.toml config.Package name **[**foo-poetry]:  foo
Version **[**0.1.0]:  0.0.1
Description **[]**:
Author **[**petobens <petobens@yahoo.com>, n to skip]:  Mutt <info@muttdata.ai>
License **[]**:
Compatible Python versions **[**^3.8]:  ~3.7Would you like to define your main dependencies interactively? **(**yes/no**)** **[**yes**]** no
Would you like to define your development dependencies interactively? **(**yes/no**)** **[**yes**]** no
Generated file**[**tool.poetry]
name **=** "foo"
version **=** "0.0.1"
description **=** ""
authors **=** **[**"Mutt <info@muttdata.ai>"**]****[**tool.poetry.dependencies]
python **=** "^3.7"**[**tool.poetry.dev-dependencies]**[**build-system]
requires **=** **[**"poetry-core>=1.0.0a5"**]**
build-backend **=** "poetry.core.masonry.api" Do you confirm generation? **(**yes/no**)** **[**yes**]** yes

需要强调的两个相关设置是构建系统和 Python 版本规范。关于第一种方法，你现在唯一需要知道的是，它使用 PEPs 517–518 中的标准来定义一种替代方法，在没有setuptools的情况下从源代码构建一个项目(因此消除了对setup.py文件的需要)。关于第二个设置，为了理解指定 Python 版本约束的语法，您应该阅读诗歌版本文档，在那里您会发现脱字符号(^)要求意味着只允许较小的和补丁更新(即我们的应用程序将与 Python 3.7 和 3.8 一起工作，但不能与 4.0 一起工作)。

到目前为止，您只有一个TOML文件(您也可以用它来集中您的black配置)。如何指定依赖关系？简单地跑

$> poetry add pandas**==**0.25.3

这导致了

Creating virtualenv foo-KLaC03aC-py3.8 **in** /home/pedro/.cache/pypoetry/virtualenvsUpdating dependencies
Resolving dependencies... **(**0.6s**)**Writing lock file Package operations: 5 installs, 0 updates, 0 removals - Installing six **(**1.15.0**)**
  - Installing numpy **(**1.19.1**)**
  - Installing python-dateutil **(**2.8.1**)**
  - Installing pytz **(**2020.1**)**
  - Installing pandas **(**0.25.3**)**

换句话说，一个初始的add命令将会 I)创建一个虚拟环境，ii)安装所请求的包及其子依赖项，iii)将每个下载的依赖项的确切版本写入到poetry.lock文件中(您应该将它提交到您的 VCS 中以加强可复制性),以及 iv)将新添加的包添加到pyproject.toml文件的tool.poetry.dependencies部分。最后一项还表明，如果您想安装一个新的依赖项，您可以重用add命令，或者直接在您的pyproject.toml文件中添加这样一行。例如，如果您现在想要添加pandas-profiling库，那么您可以修改 pyproject，使其具有

pandas-profiling = "2.5.0"

由于在这个阶段已经存在一个poetry.lock文件，如果您现在运行poetry install，那么 poems 将使用这个锁文件中指定的版本来解析和安装依赖关系(以确保版本的一致性)。然而，由于您手动向pyproject.toml文件添加了一个新的依赖关系，install命令将会失败。所以，在这种情况下，你需要运行poetry update，本质上相当于删除锁文件，再次运行poetry install。

添加一个development依赖项以类似的方式工作，唯一的警告是在执行add命令时需要使用--dev标志

$> poetry add pdbpp**==**0.10.2 --dev
$> poetry add black**==**19.10b0 --dev

产生的包将被附加到tool.poetry.dev-dependencies部分。

既然依赖关系已经设置好了，你就可以运行你的代码data.py文件了

$> poetry run python data.py

它将在项目的 virtualenv 中执行命令。或者，您可以简单地通过运行以下命令在活动的 venv 中生成一个 shell

$> poetry shell

现在假设您想要更新 Pandas 版本，就像您之前在检查 pip 无法执行依赖关系解析时所做的那样。为此，您可以像下面这样更新约束

$> poetry add pandas**==**1.0.0

这一次正确地失败了，并出现以下错误

Updating dependencies
Resolving dependencies... **(**0.0s**)****[**SolverProblemError]
Because pandas-profiling **(**2.5.0**)** depends on pandas **(**0.25.3**)**
 and foo depends on pandas **(**1.0.0**)**, pandas-profiling is forbidden.
So, because foo depends on pandas-profiling **(**2.5.0**)**, version solving failed.

到目前为止，您注意到诗歌似乎解决了您在上一节中列出的最初两个要求(即简单的项目隔离和适当的自动依赖解析)。在你满怀希望之前，你要验证它是否能直接打包你的代码(特别是没有setup.py)。值得注意的是，这个简单的代码归结为包含了下面一行:pyproject.toml文件的tool.poetry部分

packages = [{include = "foo"}]

随后执行一个新的poetry install，默认情况下，它将在可编辑模式下安装项目。

被诗歌的简单易用所激动，你开始怀疑诗歌是否是你一直在寻找的终极工具。它能检查所有的盒子吗？为了最终回答这个问题，您想看看在不同 Python 版本之间切换是否容易。假设您的本地机器默认使用 Python 3.8，那么您随后安装了带有pyenv install 3.7.7的3.7.7(由于您将 3.7 设置为您的应用程序pyproject.toml的下限，因此安装先前的版本将不会起作用)。为了使这个版本在本地可用，您将一个.python-version文件添加到您的项目的根目录中，该文件包含一个带有3.7.7的单行，然后告诉 poem 创建一个带有该版本的 virtualenv 并使用它

$> poetry env use 3.7

一旦你用poetry env list检查它是否被正确激活，你就用poetry install安装所有的依赖项，并最终运行你的代码,(不出所料)没有问题地完成。

惊叹于其直观的质朴，你得出结论，诗歌正是你所需要的。事实上，您还不知道这一点，但是您得到的比您期望的要多得多，因为您只触及了特性的表面。你仍然需要发现它可以并行安装软件包，当一切失控时抛出漂亮的彩色异常，与你选择的 IDE/编辑器集成(如果那是 vim，你可以试试你卑微的仆人的无耻地处理这件事)，有一个命令可以直接发布一个软件包，除了其他无数的乐趣之外，还计划有一个插件系统来进一步扩展。

有一点非常清楚:诗歌是明天的 Python 包管理器。你不妨今天就开始使用它。

有兴趣阅读更多机器学*相关内容，请访问我们公司的博客。我希望你觉得这篇文章有用，至少有点娱乐性。如果你需要帮助找出用数据推动业务的最佳方式，你可以在这里找到我们的公司。

这篇文章也被发表在Mutt Data 的公司博客上。

K 均值聚类实用指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-practical-guide-on-k-means-clustering-ca3bef3c853d

超越理论，充分利用 K-Means 聚类算法

KMeans 中的迭代。原 GIF。

目录

1. 什么是 KMeans？
   a. Python 实现
2. 使用 KMeans 之前要知道的事情
   a. K-Means 无法处理非球状结构
   b. K-Means 对异常值很敏感
   c .在使用 KMeans 之前是否应该缩放数据？
3. 你如何衡量你的模型的性能？

注意——本文中使用的数据集是使用 sklearn 的make _ blobs和make _ moons方法生成的

什么是 KMeans？

K-Means 使用迭代优化策略将数据集划分为 k (一个超参数)个聚类。每个集群由一个中心表示。一个点属于一个中心离它最*的簇。为简单起见，假设中心是随机初始化的。

该模型的目标是通过移动它们的中心来找到最小化 SSE 与 k 个 T21 聚类之和的聚类。SSE 或群集的误差平方和是其中心与其点之间的距离平方和。

使用微积分，可以证明最小化 SSE 的最佳方法是将聚类中心移动到聚类中所有点的质心(=平均值)。我们使用更新后的中心，基于相同的最*中心策略将点重新分配给聚类。

重复该过程，直到中心不再移动太多并会聚。

**K-Means summary
------------------------------** X -> dataset of N points and M features ((N,M) matrix)
k -> Number of chosen centers (hyper-parameter)
centers -> randomly initialized k centers ((k,M) matrix) for i in n_steps:
    - assign each point to a cluster based on the nearest center. points in jth cluster are denoted by X_j
    - updated_centers -> randomly initialized k centers ((k,M) matrix) - for j in [1, 2, .. k]
          - updated_center[j] = mean(X_j)

    - if distance(updated_centers, centers) is small
          - exit
    - else
          - centers = updated_centers
          - continue

Python 实现

朴素的 K-意味着 Python 实现。原始代码。

使用 KMeans 之前要知道的事情

大多数 ML 模型对它们适合的数据有假设。在从一个训练有素的模型中推断出任何东西之前，检查这些是必要的。对 K-Means 来说，它们是—

K-Means 不能处理非球形结构

数据集可以有任意数量的可以直观解释的模式。聚类算法的工作就是能够捕捉这些信息。不同的算法使用不同的策略。K-Means 等基于原型的算法使用质心作为每个聚类的参考(=原型)。DBSCAN 等基于密度的算法使用数据点的密度来形成聚类。

考虑下面的两个数据集—

球状(球状)

图一。原图。

非球形

图二。原图。

K-Means 将为球状数据捕获更好的结构语义。这一点从 K-Means 对数据的拟合中可以明显看出。我们知道 K-Means 执行以下操作

每个聚类都有一个质心。一个点属于质心最*的聚类。K-Means 通过最优迭代移动质心来最小化 SSE 的和。

在某种程度上，K-means 通过在数据集中创建一个硬分区来工作，硬分区充当聚类边界。比如说—

图 3。中心星团被命名为第一星团(C1)。原图。

在这个例子中，有五个集群，中间的一个(C1)被其他四个集群包围。基于最*的质心，四边包围是任何点被放置或不被放置在聚类-1 中的决定边界。

对于一个新点，聚类分配完全依赖于距质心的距离。点的位置并不重要，只要它最靠*特定的质心。这在球状结构中工作良好。回想一下，圆的边界是离圆心有固定距离的点的轨迹。

作为对比，让我们看看 K-Means 在非球形设置中是如何工作的。

图 4。非球形数据集上 KMeans 聚类的结果。如您所见，聚类没有捕获数据集中的实际语义。原象

KMeans 对异常值很敏感

由于 K-Means 是一种基于距离的算法，它容易受到离群值的影响。在每个更新步骤中，通过对聚类中的点进行平均来重新计算质心。众所周知，平均值对异常值很敏感。例如

图 5。请注意两种不同情况下 cluster2 的中心——有离群点和没有离群点的聚类。当考虑离群点时，中心向离群点移动一点。原图。

如何解决这个问题？

请记住，离群值对更新步骤的贡献不成比例。您可以通过绘制质心到点距离的密度来识别异常值。在上面的例子中，cluster2 中的点到 center2 的距离分布如下所示

图 6。注意最右边的小密度。它们对应于异常值。

您可以从数据集中移除该点以获得实际的聚类。

另一种方法是增加聚类的数量，希望离群值可以形成自己的聚类。在上述情况下(图 5。)，如果我们设置簇的数量=3，我们得到

图 7。请注意，第三个集群完全是由离群值组成的。原图。

这反映在肘图中(如上所述)。添加第三个集群大大减少了集群内方差的总和。因此，人们会注意到情节的急剧下降。

在使用 KMeans 之前，应该对数据进行缩放吗？

许多 ML 算法受益于使用像最小-最大缩放或标准缩放这样的方法来缩放特征。“效益”是通过指标的增加来衡量的。

缩放如何影响 KMeans？我们怎么知道它是好是坏呢？让我们来理解缩放对模型的影响。

如果我们有两个特征，X1，X2。X1 的范围是-1 到 1，X2 是-100 到 100。在计算簇内方差时，X2 对上证综指的贡献将大于 X1。因此，该模型可以通过最小化 X2 的贡献来更大程度地最小化这种 SSE。如果使用标准缩放将要素转换为—

X _ transformed =(X-X _ mean)/X _ STD _ dev

我们来看例子！

缩放特征—

具有缩放要素的聚类。隔断很完美！原图。

相同的数据，但是特征没有改变—

请注意 x 轴上的刻度和跨簇的混合点。原图。

您是希望一小部分要素主导您的聚类分析，还是希望所有要素都具有相同的贡献？

如何衡量模型性能？

标签的不可用性限制了您对聚类模型的描述。但并没有全部消失。我们主要是想看看在聚类中，聚类的形成情况如何。“井”的定义不是很精确。

理想情况下，我们希望集群分离良好，大而密。

通过将 k (聚类数)设置为 1，可以得到最大的聚类。你可以通过使用一个大的 k 来获得最密集的集群，创建许多密集的微集群。在这两种情况下，我们都失去了可能想要从集群中推断出的任何有见地的信息。

幸运的是，我们可以测量大，密度和分离。

Largeness --> number of points in the clusters.
Density --> Average of distance of two points in a cluster.
Separation --> overlap between two cluster.

考虑在数据集上拟合 KMeans 模型。我们如何决定集群的数量？请记住，KMeans 最大限度地减少了集群间的 SSE。随着我们增加 k ，我们跨集群的 SSE 将会减少。在k=数据集中的点数时，所有聚类的 SSE 将为 0，因为每个点将是其自己的聚类和其自己的质心。然而，这并没有用。因此，我们想增加 k，但只是增加到一个点，在这个点上，上证指数的进一步增加是微不足道的

y 轴=跨集群的 SSE 总和。x 轴=k。这也称为碎石图或肘形曲线。原象

我们看到，上证指数在 k=5 之后的下跌是边际性的。因此，我们可以选择 5 个集群。

我们的星团足够大吗？让我们检查一下—

cluster index   number of points
-------------------------------- 0                 5001
    1                 5001
    2                 9952
    3                 5047
    4                 4999

似乎是这样。每个聚类都有相当多的点。很容易选择 k = 5，继续生活。但是，我们还没有检查分离度。可以有大量密集的集群重叠在一起。我们不想那样。

给大家介绍一下剪影评分。这是一个告诉您集群之间存在多少重叠的指标。范围在-1 到 1 之间，分数越大，重叠越少。它是通过计算两个测量值为数据集中的每个点 p 计算的—

1. a = 。
2. b =与不属于 p 的任何簇的平均距离。如果有 N 个集群，我们得到 N-1 个这样的平均值。取其中的最小值，称之为 b 。

silhouette-score for **p** = (**b** - **a**)/max(**b**, **a**)

若要获得分类级别的分数，请对分类中每个点的分数进行平均。

我们来直观的看一下。如果两个群集重叠，许多重叠点将具有较低的 b ，反之亦然。较低的 b 表示较低的分数。如果 a =0，那么得分为 1。只有当集群中只有一个点时，才会发生这种情况。如果上面的表达不清楚，参考下面的可视化—

点 p 的轮廓分数的可视化示例。原始图像。

绘制轮廓分数与聚类数的关系图—

剪影分数 vs k .我们得到 k=5 的最高分。

我们可以保证 k=5 在尺寸、密度和分离度方面产生更好的团簇。注意，这些度量更关注嵌入空间的分布。集群的语义取决于应用程序。例如，检查文档簇中的主题优势。

结论

K-Means 是一个强大的工具，可以深入到一个复杂的数据集，并使用欧几里德数学找到模式。确保你遵循上述准则，以避免任何错误。希望你觉得有用。

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日安:)

使用 Kubernetes 和 seldon-core 在 MLOps 中进行 A/B 测试的实用指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-practical-guide-to-a-b-testing-in-mlops-with-kubernetes-and-seldon-core-e75e91ef91ef

如何设置容器化的微服务架构来运行 A/B 测试

照片由 Unsplash 上的延斯·勒列拍摄

许多公司正在使用数据来推动他们的决策。目的是消除不确定性、猜测和直觉。A/B 测试是一种方法，可用于验证假设并引导决策朝着正确的方向发展。

在这篇博文中，我想展示如何创建一个容器化的微服务架构，在我们每次运行 A/B 测试时，该架构都易于部署、监控和扩展。重点将是模型部署的基础设施和自动化，而不是模型本身。因此，我将避免解释模型设计的细节。出于说明的目的，使用的模型是亚历杭德罗·绍切多在本帖中创建的模型。该模型基于 Reddit 审核数据集进行文本分类。这个模型是如何建立的，它是如何工作的，在最初的帖子中有描述。

如果你已经知道 A/B 测试是如何工作的，请随意跳到 Kubernetes 中的带 seldon-core 的 A/B 测试部分。

除非另有说明，所有图片均为作者所有。

什么是 A/B 测试？

A/B 测试的核心是比较一个变量的两个变量，并确定哪个变量表现更好。变量可以是任何东西。例如，对于一个网站，它可以是背景色。我们可以使用 A/B 测试来验证改变背景颜色是否会让用户在网站上停留更长时间。对于推荐引擎，可以是改变模型参数是否产生更多的收入。

自二十世纪初以来，A/B 测试一直被用来提高广告活动的成功率。后来，A/B 测试被用于医学、市场营销、SaaS 和许多其他领域。值得注意的是，A/B 测试在奥巴马 2012 年的竞选中被用来增加选民的捐款。

A/B 测试是如何工作的？

要运行 A/B 测试，您需要创建同一组件的两个不同版本，它们只有一个变量不同。在为我们的网站选择最诱人的背景色的情况下，版本 A 是当前的颜色(如红色)，也称为控件，版本 B 是新的颜色(如蓝色)，称为变体。随机向用户显示版本 A 或版本 b。

在 A/B 测试中，在版本 A 和版本 B 之间划分流量。

在我们选择性能更好的版本之前，我们需要一种方法来客观地衡量结果。为此，我们必须选择(至少)一个指标进行分析。在这个例子中，一个有意义的度量是用户会话持续时间。更长的会话意味着用户更多地使用网站。在我们的分析中，我们寻找更长用户会话的变化。如果我们对结果满意，我们可以选择向所有用户部署这个版本。

A/B 测试如何应用在机器学*中

在机器学*中，就像几乎每个工程领域一样，没有灵丹妙药。我们需要测试以找到更好的解决方案。寻找最适合我们数据的数据科学技术，意味着我们必须测试其中的许多技术。为了优化模型，我们需要使用许多参数或参数集。

A/B 测试是验证一个新模型或新版本是否优于当前版本的极好策略。所有这些都是在实际用户中测试的。这些改进可以体现在 F1 分数、用户参与度或更快的响应时间方面。

A/B 测试流程

当我们想要测试模型的性能时，让我们考虑这种情况。要运行 A/B 测试，我们需要:

1. 定义假设。在这一步，我们决定什么是我们想要测试的。在我们的例子中，我们想要测试新的模型版本是否提供更快的预测。
2. 定义指标。为了在测试中选择更好的版本，我们需要有一个度量标准来衡量。在这个例子中，我们将测量从用户的请求到达到得到响应所花费的时间。
3. 创建变体。这里我们需要创建一个使用新模型版本的部署。
4. 运行实验。准备好变体后，我们可以运行实验，理想情况下是在规定的时间框架内运行。
5. 收集数据。同时，我们必须从 2 中收集衡量指标所需的数据。
6. 分析结果。现在剩下的就是分析数据，挑选出产生更好结果的变量。

使用 seldon-core 在 Kubernetes 中进行 A/B 测试

Kubernetes 是基础设施层的默认选择，因为它的灵活性和行业范围的采用。我们可以基于我们想要运行的测试来动态地提供资源，并在测试阶段结束后释放它们。

在 MLOps 领域，支持开箱即用的 A/B 测试的开源工具并不多。谢顿核心在这里是个例外，它:

• 支持 Canary 部署(可配置的 A/B 部署)
• 提供可定制的指标端点
• 支持 REST 和 gRPC 接口
• 与 Kubernetes 有很好的集成
• 为指标收集和可视化提供现成的工具(Prometheus 和 Grafana)

因此，选择seldon-core进行模型部署并不是一个困难的决定。

本文使用的资源在GitHub 资源库中。

需要什么工具

我们的目标架构如下所示:

A/B 测试的 aim 体系结构。

1. 入口控制器—确保来自用户的请求到达正确的端点。Kubernetes 文档中详细描述了入口控制器的概念。我们将使用ambassador作为入口控制器，因为它受seldon-core支持。其他备选方案有 Istio、Linkerd 或 NGINX。
2. seldon-core——如上所述，将用于将 ML 模型作为容器化的微服务，并用于公开指标。
3. Seldon-core-analytics——是一个 sel don-core 组件，它将收集指标(Prometheus)和可视化指标(Grafana)的工具捆绑在一起。
4. helm——是 Kubernetes 的软件包经理。它将帮助我们安装所有这些组件。

建立模型

为了比较两个模型版本，我们首先需要模型版本。

在测试中，我们想找出哪个型号版本更好。对于这种情况，更好的模型版本被定义为提供预测更快的版本。出于演示的目的，两个版本之间的唯一区别是在返回响应之前给版本 A 添加了一个人工延迟。

让我们从克隆存储库开始:

git clone [git@github.com](mailto:git@github.com):data-max-hq/ab-testing-in-ml.git
cd ab-testing-in-ml

构建版本 A:

docker build -t ab-test:a -f Dockerfile.a .

现在，让我们构建版本 B:

docker build -t ab-test:b -f Dockerfile.b .

安装

准备好容器映像之后，让我们开始部署。我们将假设我们已经启动并运行了一个 Kubernetes 集群。获得 Kubernetes 集群最简单的方法是用 minikube、kind 或 k3s 建立一个本地集群。

最初，我们将安装助手组件。我们从入口控制器开始:

安装大使。

接下来，我们将安装seldon-core-analytics:

安装谢顿核心分析。

下一步是安装seldon-core:

这一步，在其他事情中，在我们的集群中安装必要的定制资源定义(CRD ),需要让SeldonDeployment工作。

安装 seldon-core CRDs。

到目前为止，我们已经为基础设施安装了必要的组件。接下来，我们需要用我们想要测试的实际微服务来实现这一基础设施。

将 ML 模型部署为微服务

下一步是部署我们 ML 模型的两个版本。这里，我们将使用一个SeldonDeployment资源的金丝雀配置。金丝雀配置是一种设置，其中部署了两个(或更多)版本，它们将接收部分整体流量。Kubernetes 清单文件如下所示:

部署完成后，我们就有了完整的架构并开始运行。

全功能架构。

在我们的代码中，我们创建了一个定制的指标，它报告了每个请求的预测时间。此外，我们还添加了一个标签，以便能够跟踪每个预测是从哪个版本生成的。

添加自定义指标和标记的代码段。

现在让我们测试一下部署是否有效。首先，我们将端口转发大使端口，直接从我们的机器发送请求:

kubectl port-forward svc/ambassador -n ambassador 8080:80

然后我们会发送一个请求:

curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"data": { "ndarray": ["This is a nice comment."]}}' \
  http://localhost:8080/seldon/seldon/abtest/api/v1.0/predictions

检查回应我们可以看到:

• 在data.ndarray键中，我们得到了预测。
• 在meta.metrics和meta.tags键中，我们得到了上面定义的定制指标。
• 在meta.requestPath键中，我们可以看到处理这个请求的模型。

来自 seldon-core 微服务的 JSON 响应。

最后，我们需要构建一个仪表板来可视化收集的指标。我们从端口转发 Grafana 开始，使它可以从我们的机器到达:

kubectl port-forward svc/seldon-core-analytics-grafana -n seldon-system 3000:80

我们将创建仪表板，或者在此处导入已经从准备好的仪表板。

导入的仪表板。

创建仪表板后，我们就准备好了部署和监控。

现在，让我们生成一些负载。repo 中的seldon_client/client.py脚本使用seldon-core python 客户端发送几千个请求。

python seldon_client/client.py

现在，我们可以在仪表板中看到可视化的值，并可以在预测响应时间的基础上比较模型版本。

模型 A 与模型 B 的预测时间。

不出所料，没有人为延迟的模型版本 B 响应速度更快。

下一步是什么？

在现实生活中，选择并不总是二元的。更多的时候，我们不得不考虑更多的选择。为了解决这个问题，我们可以使用多武装匪徒(MAB)。MAB 是 A/B/n 测试，根据每个变化的性能实时更新。在seldon-core上也支持单克隆抗体。

摘要

通过这个演示，我们能够为 A/B 测试设置所有必要的基础设施，收集和可视化指标，并最终对初始假设做出明智的决策。我们还可以选择使用我们在响应中添加的定制标签来跟踪进一步的指标。

我们专注于生产机器学*工作量，你可以在这里了解更多。

使用 Sklearn 进行功能选择的实用指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-practical-guide-to-feature-selection-using-sklearn-b3efa176bd96

关于如何使用 Python 和 scikit-learn 为您的模型选择最佳要素的实践教程

JOSHUA COLEMAN 在 Unsplash 上拍摄的照片

构建预测模型时，我们的数据集中通常有许多可用于训练模型的特征或变量。然而，仅仅因为该特征存在于我们的数据集中，并不意味着它与我们的模型相关或者我们应该使用它。

那么我们如何知道在我们的模型中使用哪些特性呢？

这就是特性选择的用武之地。特征选择只是一个减少输入变量数量的过程，目的是只保留最重要的变量。

减少输入特征的数量具有优势，因为它简化了模型，降低了计算成本，并且还可以提高模型的性能。

现在，我们如何决定哪个特性是重要的？一个特性变得重要意味着什么？

对此没有明确的答案，所以我们需要用不同的方法进行实验，看看哪种方法能得到最好的结果。

在本文中，我们将探索并实现三种不同的特性选择方法:

• 方差阈值
• k 最佳功能
• 递归特征消除(RFE)

每种方法都有自己的重要性定义，我们将看到它如何影响我们模型的性能。我们将使用 Python 和 scikit-learn 实现每个方法。在任何时候，你都可以在 GitHub 上查看完整的源代码。

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我们开始吧！

获取数据

第一步自然是获取我们将在本教程中使用的数据。

这里，我们使用 sklearn 上的葡萄酒数据集。数据集包含 178 行，13 个特征和一个包含三个唯一类别的目标。因此，这是一项分类任务。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_winewine_data = load_wine()wine_df = pd.DataFrame(
    data=wine_data.data, 
    columns=wine_data.feature_names)
wine_df['target'] = wine_data.target

截断的葡萄酒数据集。作者图片

从上面的图片中，我们可以看到我们有不同的葡萄酒特征，这将有助于我们对它进行分类。

我们可以选择绘制一些要素的箱线图，以查看是否有重叠。

前三个特征的箱线图。我们可以看到酒精没有太多重叠，但苹果酸和灰分有一些重叠。图片由作者提供。

从上面的图片中，我们可以看到酒精在每个类别之间没有太多重叠，而其他两个特征显然有一些重叠。

理想情况下，我们不会有任何重叠，这将使我们能够对每种葡萄酒进行完美的分类，但这不是这里的情况。

为了将重点放在特征选择技术上，我们在这里不做更多的探索。因此，在开始特性选择之前，让我们将数据分成训练集和测试集。

拆分数据

在实现特征选择技术之前，我们首先将数据分成训练集和测试集。

这样，我们就有了固定的起点和固定的测试集，这样我们就可以比较每种特征选择方法对模型性能的影响。

from sklearn.model_selection import train_test_splitX = wine_df.drop(['target'], axis=1)
y = wine_df['target']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, 
                                                    y, 
                                                    test_size=0.3, 
                                                    shuffle=True, 
                                                    stratify=y, 
                                                    random_state=42)

通过这种拆分，我们有 124 个样本用于训练集，54 个样本用于测试集。注意分层的使用，它确保训练集和测试集包含相同比例的目标类。

我们现在准备测试和实现不同的特性选择方法！

选择最佳功能

我们现在深入研究特征选择方法。如上所述，我们将尝试三种不同的方法，看看它如何影响模型的性能。

为了使这个实验更加健壮，我们将使用一个简单的决策树分类器。

方差阈值

我们将探讨的第一个方法是方差阈值。当然，这是基于方差的，方差是离差的一种度量。换句话说，它衡量的是一组数字与它们的平均值相差多远。

例如，[1，1，1，1，1]的方差为 0，因为每个数都等于它们的平均值。因此，它们不会超出平均值。

方差阈值然后简单地移除方差低于给定阈值的任何特征。

我们可以看到这对于移除方差接*于 0 的要素是多么有用，因为这意味着数据集的所有样本中的值都是恒定的或仅略有变化。因此，它们没有任何预测能力。

因此，让我们比较一下训练集中每个特征的方差。

X_train_v1 = X_train.copy()X_train_v1.var(axis=0)

训练集中每个特征的方差。图片由作者提供。

在上图中，我们可以看到训练集每个特征的方差。然而，我们现在还不能定义方差阈值，因为我们的数据没有相同的尺度，所以方差也不在相同的尺度上。

较大比例的数据可能比较小比例的要素具有更高的方差，即使它们的分布相似。

因此，在定义阈值之前，首先调整我们的数据是很重要的。在这里，我们将数据归一化，然后计算方差。

from sklearn.preprocessing import Normalizernorm = Normalizer().fit(X_train_v1)norm_X_train = norm.transform(X_train_v1)norm_X_train.var(axis=0)

归一化特征的方差。图片由作者提供。

从上图中，我们现在可以看到每个缩放特征的方差。虽然所有特性的方差都很小，但有些特性的方差小得令人难以置信，其幂为-8 到-7。

因此，让我们将阈值设置为 1e-6。方差低于该阈值的任何要素都将被移除。

from sklearn.feature_selection import VarianceThresholdselector = VarianceThreshold(threshold = 1e-6)
selected_features = selector.fit_transform(norm_X_train)selected_features.shape

这里去掉了两个特征，即色相和非黄酮类 _ 酚类。

我们现在可以看到决策树分类器在使用所有可用特征时的表现，我们删除了上面提到的两个特征。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import f1_scoredt = DecisionTreeClassifier(random_state=42)#Classifier with all features
dt.fit(X_train, y_train)
preds = dt.predict(X_test)f1_score_all = round(f1_score(y_test, preds, average='weighted'),3)# Classifier with selected features with variance thresholdX_train_sel = X_train.drop(['hue', 'nonflavanoid_phenols'], axis=1)
X_test_sel = X_test.drop(['hue', 'nonflavanoid_phenols'], axis=1)dt.fit(X_train_sel, y_train)
preds_sel = dt.predict(X_test_sel)f1_score_sel = round(f1_score(y_test, preds_sel, average='weighted'), 3)

打印两种型号的 F1 分数，得到 0.963。因此，删除两个特征并没有改进模型，但是我们确实实现了相同的性能。

因此，具有较少特征的更简单的模型获得了与使用所有特征相同的结果，这是一个好迹象。

现在，使用方差阈值有些简单，设置阈值有些随意。

使用下一种方法，我们可以很容易地找到在决定选择标准时要保留的变量的最佳数量。

k 最佳功能

在这里，我们使用一种方法，这种方法在评估一个特性的重要性时提供了更多的灵活性。

算法很简单:我们简单地提供一种方法来计算一个特性的重要性和我们想要使用的特性的数量，记为 k 。然后，算法简单地返回顶部的 k 特征。

这种方法的主要优点是，我们可以自由选择各种方法来计算特征的重要性。例如，我们可以使用卡方检验来量化一个特性对目标的独立性。分数越高，特征和目标之间的相关性就越高，因此该特征的重要性就越高。

可以使用其他方法，例如计算互信息、使用假阳性率测试或计算回归任务的 F 统计量。

现在，我们仍然面临着确定应该为模型选择多少变量的挑战。在这里，由于我们总共只使用了 13 个特性，让我们试着对所有特性使用一个特性，看看哪种配置能得到最好的结果。

这里，我们使用卡方检验，因为我们正在处理一个分类任务。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2X_train_v2, X_test_v2, y_train_v2, y_test_v2 = X_train.copy(), X_test.copy(), y_train.copy(), y_test.copy()f1_score_list = []for k in range(1, 14):
    selector = SelectKBest(chi2, k=k)
    selector.fit(X_train_v2, y_train_v2)

    sel_X_train_v2 = selector.transform(X_train_v2)
    sel_X_test_v2 = selector.transform(X_test_v2)

    dt.fit(sel_X_train_v2, y_train_v2)
    kbest_preds = dt.predict(sel_X_test_v2)f1_score_kbest = round(f1_score(y_test, kbest_preds, average='weighted'), 3)
    f1_score_list.append(f1_score_kbest)

print(f1_score_list)

我们现在可以绘制模型中使用的每个变量的 F1 分数:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))x = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13']
y = f1_score_listax.bar(x, y, width=0.4)
ax.set_xlabel('Number of features (selected using chi2 test)')
ax.set_ylabel('F1-Score (weighted)')
ax.set_ylim(0, 1.2)for index, value in enumerate(y):
    plt.text(x=index, y=value + 0.05, s=str(value), ha='center')

plt.tight_layout()

f1-根据模型中使用的特征数量进行评分。图片由作者提供。

从上图中我们可以看出，根据卡方检验，仅使用最重要的特征会产生最差的性能，而使用前 11 个特征会产生完美的 F1 分数。但是，我们还要注意，使用前 6 个特性会得到 0.981 的 F1 分数，考虑到我们使用了一半的特性，这是一个小缺点。此外，我们看到仅使用前 4 项功能也有类似的性能。

通过这个例子，我们可以清楚地看到特征选择不仅可以简化模型，还可以提高模型的性能，即使我们正在处理一个简单的玩具数据集。

当然，使用不同的要素重要性赋值器可能会导致不同的结果。我邀请你使用另一个测试，而不是卡方测试，自己看看结果图是否有很大的变化。

让我们继续讨论我们将实现的最后一个方法:RE 反转 F 特性 E 消除或 RFE 。

递归特征消除(RFE)

我们在本文中实现的最后一种方法是递归特征消除或 RFE。

下图显示了 RFE 程序。

RFE 算法。图片由作者提供。

从上图中，我们看到 RFE 也要求我们设置一些特性。从那里开始，它将逐渐删除最不重要的功能，直到它达到所需的功能数量。

这种特征选择方法的有趣之处在于，它依赖于模型评估特征重要性的能力。因此，我们必须使用返回系数或特征重要性度量的模型。

在这里，由于我们使用了决策树，模型实际上可以计算一个特性的重要性。

在决策树中，特征的重要性是通过节点杂质的减少乘以到达该节点的概率来计算的。这是基于在决策树后台运行的 CART 算法。你可以在这里阅读更多相关信息。

现在，让我们测试 RFE 选择方法。我们将输入变量的数量设置为 4，并查看与使用卡方检验选择前 4 个特征相比，性能如何。这样，我们将看到哪种评估特征重要性的方法(卡方检验或决策树计算的特征重要性)可以为我们的模型选择最佳的四个特征。

使用 sklearn 实现 RFE 非常简单。首先，我们定义选择器并指定我们想要的特性数量。在这种情况下，我们需要四个。然后，我们在训练集上安装选择器，这将为我们返回前 4 个特征。

from sklearn.feature_selection import RFEX_train_v3, X_test_v3, y_train_v3, y_test_v3 = X_train.copy(), X_test.copy(), y_train.copy(), y_test.copy()RFE_selector = RFE(estimator=dt, n_features_to_select=4, step=1)RFE_selector.fit(X_train_v3, y_train_v3)

我们还可以通过访问 support_ 属性来查看所选特性的名称。

X_train_v3.columns[RFE_selector.support_]

在这里，我们看到前 4 大功能是:

• 灰分的碱性
• 黄酮类化合物
• 颜色强度
• 脯氨酸

请记住，根据决策树本身的评估，这是前 4 个最重要的特征。

现在，我们可以仅使用前 4 个特征来拟合模型，并计算测试集的 F1 分数。

sel_X_train_v3 = RFE_selector.transform(X_train_v3)
sel_X_test_v3 = RFE_selector.transform(X_test_v3)dt.fit(sel_X_train_v3, y_train_v3)RFE_preds = dt.predict(sel_X_test_v3)rfe_f1_score = round(f1_score(y_test_v3, RFE_preds, average='weighted'),3)print(rfe_f1_score)

或者，我们可以直观显示仅使用前 4 项功能的两种模型的性能。

f1-使用根据不同方法选择的前 4 个特征的两个模型的得分。图片由作者提供。

从上图可以看出，卡方检验选出的前 4 个特性带来了更好的性能。

现在，带回家的信息不是 K 最佳特征是比 RFE 更好的特征选择方法。主要区别在于如何计算特征的重要性。一个使用卡方检验，而另一个使用决策树计算的特征重要性。

因此，我们可以得出结论，在这种情况下，使用卡方检验是评估前 4 个最佳特性的更好方法。

结论

在本文中，我们研究了特征选择，这是一种减少模型中的特征数量以简化模型并提高其性能的方法。

我们探索并实现了三种不同的特征选择方法:

• 方差阈值
• k 最佳功能
• 递归特征消除(RFE)

方差阈值有利于移除方差为 0 的要素，因为常量变量肯定不是好变量。但是，设置方差阈值很难，而且相当随意，我建议将它与 K 最佳要素或 RFE 一起使用。

有了 K 个最佳特征，我们就能够选择如何评估一个特征的重要性，这也允许我们确定在我们的模型中包括的最佳方法和最佳数量的特征。

最后，RFE 是另一种特征选择方法，它依靠模型本身来计算特征的重要性。

请注意，没有选择特性的最佳方式。重要的是测试不同的特征选择方法和不同的特征重要性评估方法，以查看哪种方法对于给定的问题最有效。

谢谢你的阅读，我希望学到一些有用的东西！

干杯🍺

scikit-learn 中的分层聚类实用介绍

原文：https://towardsdatascience.com/a-practical-introduction-to-hierarchical-clustering-from-scikit-learn-ffaf8ee2670c

UCL 数据科学学会研讨会 17:什么是层次聚类、实现、解释和评估

作者图片

今年，作为 UCL 数据科学协会的科学负责人，该协会将在整个学年举办一系列 20 场研讨会，主题包括数据科学家工具包 Python 的介绍以及机器学*方法。每个人的目标是创建一系列的小博客文章，这些文章将概述主要观点，并为任何希望跟进的人提供完整研讨会的链接。所有这些都可以在我们的 GitHub 资源库中找到，并将在全年更新新的研讨会和挑战。

本系列的第 17 个研讨会是 Python 数据科学研讨会系列的一部分，涵盖了 scikit-learn 的层次聚类。在本次研讨会中，我们将介绍什么是层次聚类，如何实现该模型，解释结果，以及可视化的树状图。一如既往，这篇博文是整个研讨会的总结，可以在这里找到，它更详细地涵盖了这些主题，并提供了数据集。

如果您错过了之前的任何研讨会，您可以在这里找到:

https://python.plainenglish.io/a-practical-introduction-to-random-forest-classifiers-from-scikit-learn-536e305d8d87

什么是层次聚类？

分层聚类是称为聚类的无监督学*模型组的一部分。这意味着我们没有一个明确的目标变量，不像传统的回归或分类任务。因此，这种机器学*算法的要点是通过对所选变量使用定义的距离度量来识别具有相似特征的不同对象群。属于这个家族的其他机器学*算法包括 Kmeans 或 DBscan。

这种特定的算法有两种主要的风格或形式:自顶向下或自底向上。第一种是自上而下的，首先将所有点视为一个单独的聚类，然后逐渐将它们分解成单独的聚类(分裂的),直到它们都是自己的聚类的一部分。第二种是自底向上的，从所有点都是它们自己的聚类的一部分的基础开始，然后迭代地将两个最*的点分组在一起，直到它们都是单个聚类的一部分(聚集的)。这种聚类的层次结构可以表示为如下的树(或树状图)。当我们沿着 y 轴向上走时，这就代表了单个的集群和距离的增加。这可以想象为:

作者图片

最常见的形式是我们在这里使用的凝聚法。

与其他聚类方法相比，层次聚类的优势在于它不需要指定聚类的数量，算法对距离度量不太敏感，并且当我们期望数据具有层次结构时，它非常有用。然而，这是以较低的效率为代价的，因为时间复杂度更高，并且没有自然的性能指标可以使用。

履行

分层聚类方法的应用将针对从伦敦犯罪数据存储中提取的伦敦犯罪数据，这些数据是关于在本地超级输出区域规模(人口普查几何)发生的犯罪的。选择这一级别是因为它们代表了每个地区家庭数量方面最标准化的单位，减少了由于非标准地理单位而可能出现的一些潜在差异。

为此，我们重点关注伦敦的 10 种主要犯罪类型，它们在每个 LSOA 的总体犯罪中所占的比例如下:

作者图片

基于这种分布，我们可以尝试对结果进行聚类，以了解聚类是如何发展的。这可以通过以下方式实现:

#import the necessary module
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering#create the model that we want, setting the linkage to ward, the distance threshold to 4 and 
#set the number of clusters to none so that we can plot the dendrogram afterwards
model = AgglomerativeClustering(linkage="ward", 
                                distance_threshold = 7, 
                                n_clusters=None)
#fit the model to the data
model.fit(crime_clus)

解释

正如我们在开始时所说，该模型是一种无监督的机器学*算法，这意味着我们不一定知道要实现的最佳聚类数，除非我们有一些先验理论或数据解释。这种方法也不同于 Kmeans 聚类，在 k means 聚类中，我们可以使用“肘方法”或“轮廓分数”来确定最佳的聚类数。因此，选择正确的模型实现取决于您的目的以及您自己和您的受众是否能够理解这些组。

在我们的例子中，由于我们的模型在本质上是地理的，所以我们既可以根据每个聚类内的值分布来解释模型，也可以根据地理来解释模型。这可以通过以下方式实现:

London_crime["Aggl_clus"] = model.labels_fig, ax = plt.subplots(figsize = (10,10))London_crime.plot(column = "Aggl_clus", 
                  categorical = True, 
                  legend=True, 
                  ax=ax,
                  alpha = 0.7,
                 cmap = "tab10")cx.add_basemap(ax = ax,
               crs = "EPSG:27700")ax.set_axis_off()

作者图片

agglom_means =London_crime.groupby("Aggl_clus")[to_plot].mean()
agglom_means_T = agglom_means.T.round(3)#agglom_means_T.reset_index(inplace=True)
agglom_means_T = pd.DataFrame(agglom_means_T)agglom_means_T.reset_index(inplace=True)#get the colours
colors = ["#1f77b4", "#d62728", "#e377c2", "#17becf"]#create subplots for each cluster
fig, ax = plt.subplots(1,4, figsize = (15,8), sharey = True, sharex = True)
#flatten the axis
axis = ax.flatten()#going over each column
for i, col  in enumerate(agglom_means_T.columns):
    #ignore the index column
    if col != "index":
        ax = axis[i-1]
        #plot the bar chart
        ax.bar(height = agglom_means_T[col], x=agglom_means_T["index"], color = colors[i-1] )
        #rotate the x-ticks
        ax.set_xticklabels(labels =agglom_means_T["index"], rotation = 90)
        #set the title
        ax.set_title(f"Cluster {col}", fontsize = 20)

作者图片

由此我们可以看出，与其他群组相比，群组 0 平均具有相对较高的人身暴力、纵火、刑事损害和毒品犯罪。灌肠 1 是占主导地位的盗窃案件相对较低的车辆犯罪。第二组主要是入室盗窃，而第三组主要是车辆犯罪，这表明每个地区的犯罪性质不同。

基于这些，我们可以分配标签，例如:

• 第 1 组:对人的暴力行为
• 集群二:盗窃
• 集群 3 :入室盗窃
• 群组 4 :车辆违法行为

估价

衡量这种聚类是否表现良好的一个很好的指标是聚类的大小。这是因为如果一个聚类占主导地位，那么它表明该聚类不一定表现良好(取决于您对底层数据的理论。我们可以这样检查:

agglom_sizes = London_crime.groupby("Aggl_clus").size()
agglom_sizes#out:
Aggl_clus
0    2455
1    1083
2     651
3     640

我们可以看到集群 0 占主导地位，这表明这可能会被打破，取决于如何构建层次结构。

假设这是层次聚类，我们可以通过绘制模型的树状图来了解模型的行为。这显示了模型如何表现的层次结构，目的是能够看到集群的层次结构如何相互适应，以及我们是否应该以更多或更少的组为目标。这可以通过以下方式实现:

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogramdef plot_dendrogram(model, **kwargs):

    counts = np.zeros(model.children_.shape[0])
    n_samples = len(model.labels_)
    for i, merge in enumerate(model.children_):
        current_count = 0
        for child_idx in merge:
            if child_idx < n_samples:
                current_count +=1
            else:
                current_count += counts[child_idx-n_samples]
        counts[i] = current_count

    linkage_matrix = np.column_stack([model.children_, model.distances_,
                                     counts]).astype(float)

    dendrogram(linkage_matrix, **kwargs)fig, ax = plt.subplots(figsize = (10,10))
ax.set_title("Hierarchical clustering dendrogram")
#plot the top three levels of the dendrogram
plot_dendrogram(model, truncate_mode='level', p=3)
plt.axhline(y = 7, color = "r", linestyle = "--")
plt.axhline(y = 6, color = "r", linestyle = "--")
plt.axhline(y = 9, color = "r", linestyle = "--")
ax.set_xlabel("Number of points in node")
plt.show()

作者图片

这表明，使用当前的距离度量，我们得到四个聚类，然而，我们可以看到，在稍大的距离处，出现三个聚类而不是四个，或者在稍小的距离处，则可能出现五个聚类。

这样，我们可以更详细地探索聚类及其可解释性如何随着模型本身内的不同距离而变化，或者随着数据的不同标准化、不同距离、甚至模型内的不同联系而改变模型实现。这也可以包括地理约束模型，将周围的 LSOAs 考虑到模型中，如此处的所示。

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或者在媒体上查看我的其他商店，例如:

使用 scikit-learn 进行 Kmeans 聚类的实用介绍

原文：https://towardsdatascience.com/a-practical-introduction-to-kmeans-clustering-using-scikit-learn-fd9cff95144b

UCL 数据科学学会研讨会 16:什么是 Kmeans 集群、实现、评估和解释

法比奥·巴拉西纳在 Unsplash 上拍摄的照片

今年，作为 UCL 数据科学协会的科学负责人，该协会将在整个学年举办一系列 20 场研讨会，主题包括 Python 简介、数据科学家工具包和机器学*方法等。每个人的目标是创建一系列的小博客文章，这些文章将概述主要观点，并为任何希望跟进的人提供完整研讨会的链接。所有这些都可以在我们的 GitHub 资源库中找到，并将在全年更新新的研讨会和挑战。

本系列的第十六个研讨会是 Python 数据科学研讨会系列的一部分，涵盖了 scikit-learn 中的 Kmeans 集群。在本次研讨会中，我们将讲述什么是 Kmeans 聚类，如何实现该模型，如何选择最佳的聚类数，以及如何解释结果。和往常一样，这篇博文是整个研讨会的总结，可以在这里找到，它更详细地涵盖了这些主题并展示了数据集。

如果您错过了 UCL 数据科学协会之前举办的任何研讨会，可以在这里找到最后三场研讨会:

https://python.plainenglish.io/a-practical-introduction-to-random-forest-classifiers-from-scikit-learn-536e305d8d87

什么是 Kmeans 集群？

Kmeans 聚类是机器学*的无监督分支的一部分。这意味着我们没有一个明确的目标变量来工作，或者像我们在传统的回归或分类任务中那样去瞄准。因此，该算法的目标是能够识别具有相似特征的不同对象组，例如购物者、电影或本例中的商店。

该方法的工作方式是首先定义要创建的组的目标数量 k，然后算法将初始化数据中的多个质心。从这些质心，每个数据点被分配到每个聚类的距离最*的质心。然后，这些点将进行调整以优化它们的位置，从而最小化类内平方和值。然后，当质心不随每次迭代而改变或者定义的迭代次数已经完成时，该模型被认为是优化的。

这方面的主要问题是，由于这是一种无监督的机器学*算法，我们并不总是知道最佳的聚类数是多少。该算法可以通过“肘方法”评估聚类的数量或通过识别最大轮廓分数来帮助实现这一点。这些将在后面展示，但需要注意的是，这两种技术并不总是完全一致，分组可能是主观的。这意味着我们需要评估与聚类背后的实际值相关的结果，看看它们对我们是否有意义，然后我们是否可以向我们选择的受众解释它们。

Kmeans 实现

我们将在此应用中使用的数据集是伦敦便利店数据集，该数据集用于尝试复制由 Hood 等人(2016) 执行的分析。这里的目的是能够根据便利店服务的客户群来识别便利店群体。出于我们的目的，这意味着数据集包含以下信息:

• 500 米内居住人口的估计
• 500 米内白天人口的估计
• 500 米范围内交通站数量的计数
• 500 米范围内其他零售店的数量
• 社会阶层 1 内居住人口的百分比(根据 2011 年人口普查的定义)

伦敦的每一家便利店。我们可以将这些分布视为:

#set the columns we are interested in
columns = ["residential_pop", 
            "class_1_pop",
            "WZ_area_pop",
            "transport_nearby",
            "stores_nearby"]
#set the histogram titles
hist_titles = ["Residential population nearby distribution",
              "Social Class 1 nearby distribution",
              "Daytime population nearby distribution",
              "Transport stops nearby distribution",
              "Retail stores nearby distribution"]
#set the acis labels
axis_labels = ["Population", 
              "Percentage of population",
              "Population",
              "Number of transport stops",
              "Number of stores"]#create a base axis for teh plots
fig, ax = plt.subplots(3,2, figsize = (20,20))
#flatten the axis to make it easy to iteratre over
axis = ax.flatten()#iterate over each columns using the labels information already set up
for i, col in enumerate(columns):

    #create the histogram using the column
    stores_dataset[col].hist(bins = 100, ax = axis[i],
                                       color = "red",
                                       alpha = 0.7)
    #add label information
    axis[i].set_title(hist_titles[i], fontsize = 25, pad = 25)
    axis[i].set_ylabel("Frequency", fontsize  =20, labelpad = 30)
    axis[i].set_xlabel(f"{axis_labels[i]}", fontsize = 20, labelpad = 20)
    axis[i].tick_params(axis = "both", labelsize = 20)#remove the unused axis
axis[5].set_axis_off()
#keep the layout tight
plt.tight_layout()
#show the plot 
plt.show()

作者图片

就探索 Kmeans 算法而言，我们可以简单地关注商店 500 米范围内的居住人口，以及人口普查定义的社会阶层 1 中的人口百分比。

我们可以根据这些数据创建一个散点图，以查看分布情况，并查看是否有我们可以识别的明确分组:

from matplotlib.gridspec import GridSpec
#[https://stackabuse.com/matplotlib-scatter-plot-with-distribution-plots-histograms-jointplot/](https://stackabuse.com/matplotlib-scatter-plot-with-distribution-plots-histograms-jointplot/)#set the grid
fig = plt.figure(figsize = (8,8))
gs = GridSpec(4,4)#set the grids fr the catter and the distributions
ax_scatter = fig.add_subplot(gs[1:4, 0:3])
ax_hist_x = fig.add_subplot(gs[0, 0:3])
ax_hist_y = fig.add_subplot(gs[1:4, 3])#add the scatter plots
ax_scatter.scatter(
    stores_dataset["residential_pop"],
    stores_dataset["class_1_pop"])#add the histograms
ax_hist_x.hist(stores_dataset["residential_pop"])
ax_hist_y.hist(stores_dataset["class_1_pop"],
              orientation = "horizontal")ax_scatter.set_ylabel("Percentage of residents \nclass 1 (%)",
                     fontsize = 20,
                     labelpad = 20)
ax_scatter.set_xlabel("Residential population \nsurrounding stores",
                     fontsize = 20,
                     labelpad = 20)#show the plot
plt.tight_layout()

作者图片

由此我们可以清楚地看到，从当前图中没有出现明显的数据组。这可能意味着它可能不是最好的数据，但现在我们将运行它，看看我们会得到什么。

需要注意的一个关键问题是，这两个目标变量的规模有很大不同。由于 Kmeans 聚类是一种基于距离的算法，我们需要确保这些值在大致相同的范围和比例内。我们可以使用 sklearn 的定标器套件和归一化算法来实现这一点。因为为了简单起见，这些分布看起来大致是正态的(仅仅是大致的),我们可以如下使用RobustScaler:

#import the necessary scaler
from sklearn.preprocessing import RobustScaler#create the scaler
scaler = RobustScaler()#create data to transform on
tr_data = stores_dataset[["id", "retailer", "fascia",
                         "store_name", "residential_pop",
                         "class_1_pop"]].copy()#set the columns to transofmr
cols_transform = ["residential_pop",
                 "class_1_pop"]#fit the algorithm to the data
for col in cols_transform:
    tr_data[col] = scaler.fit_transform(tr_data[col].values.reshape(-1,1))#reapet the plot as before
fig = plt.figure(figsize = (8,8))
gs = GridSpec(4,4)ax_scatter = fig.add_subplot(gs[1:4, 0:3])
ax_hist_x = fig.add_subplot(gs[0, 0:3])
ax_hist_y = fig.add_subplot(gs[1:4, 3])ax_scatter.scatter(
    tr_data["residential_pop"],
    tr_data["class_1_pop"])ax_hist_x.hist(tr_data["residential_pop"])
ax_hist_y.hist(tr_data["class_1_pop"],
              orientation = "horizontal")plt.tight_layout()

作者图片

我们可以看到数据大致符合相同的范围，并遵循大致的正态分布。

但是等等，当初不是说不知道要实现多少个集群吗？正确！除非我们有一些理论或者上面数据中突然出现的聚类数，否则我们必须找出聚类数的最佳值。

挑选集群数量

两种主要的方法是“肘图”法和轮廓评分法。

第一种方法使用聚类中的惯性，它是样本到它们最*的聚类中心的平方距离之和。目的是找到惯性增益开始变平的拐点(添加更多的集群总会有一些增益)，这表明已经达到了最佳的集群数量。为此，我们也可以在这种情况下使用失真值(从各自聚类的聚类中心的平均平方距离)。问题是添加更多集群总会有一些好处，因此不会出现明显的瓶颈。

第二种方法试图找到轮廓分数处于最大值的地方。这是因为这是一种衡量数据点与其自己的聚类相比与其他聚类相似程度的方法，值越接* 1，表明聚类分离越好。每个点都可以有自己的轮廓分数，所以我们的目标是找到最大的平均轮廓分数，因为这将建议最佳的聚类数。因此，我们将争取最大的价值。

我们可以按如下方式实现和评估这些功能:

• 对于肘法

#import the necessary libraries
from sklearn import metrics
from sklearn.cluster import KMeans#create an empty list
list_SSE = []
#set ther ange of clusters to evaluate
min_k = 1
max_k = 10
range_k = range(min_k, max_k)#iterate over the range
for i in range_k:
    #perform the clustering algorithm
    km = KMeans(n_clusters = i,
               init = "random",
               n_init = 10,
               max_iter = 300,
               tol = 1e-04, 
                random_state = 22)
    #fit this to the data
    km.fit(tr_data[["residential_pop",
                 "class_1_pop"]])
    #add the SEE score
    list_SSE.append(km.inertia_)

• 为了剪影配乐

#for the silhouette score
import random#create an empty list
silhouette = []#iteratre over the number of clusters to evaluate
for i in range(2,10):

    #create an empty list to hold the averages
    average = []
    #perform the clustering algorithm several times for each number of clusters
    for x in range(1,10):
        #set the number of clusters
        k_cluster = i
        #generate a arandom seed number
        random_seed = random.randint(1,101)
        #apply the KMeans clustering algorithm
        kmeans_method = KMeans(n_clusters = k_cluster,
                              random_state = random_seed)
        kmeans_method.fit(tr_data[["residential_pop",
                 "class_1_pop"]])
        #extract the labels
        labels = kmeans_method.labels_
        #extract the silhouette score
        a = metrics.silhouette_score(tr_data[["residential_pop",
                 "class_1_pop"]], labels)
        #append the result
        average.append(a)
    #clauclate the average silhouette score for each number of clusters 
    silhouette.append(sum(average)/len(average))

这两者都可以绘制成:

#combine both plots
fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize = (15,8))ax[0].plot(range(2,10), silhouette, marker = "o")
ax[0].set_xlabel("Number of Clusters", fontsize = 20, labelpad = 20)
ax[0].set_ylabel("Silhoute score", fontsize =20, labelpad = 20)
ax[0].set_title("Kmeans silhouette plot", fontsize = 25, pad = 20)ax[1].plot(range_k, list_SSE, marker = "o")
ax[1].set_xlabel("Number of Clusters", fontsize = 20, labelpad = 20)
ax[1].set_ylabel("SSE", fontsize =20, labelpad = 20)
ax[1].set_title("Kmeans Elbow plot", fontsize = 25, pad = 20)

作者图片

这两个图似乎表明，用该数据集实现的聚类的最佳数量是三个聚类(最高轮廓得分和肘图的开始)。当然，尽管模型显示了这些结果，我们需要实际验证它们是否对我们有意义。

评估集群

我们可以首先从模型中提取标签，并将其附加到我们的数据集，如下所示:

#create the model
kmeans_method = KMeans(n_clusters = 3,
                      random_state = 42,
                      n_init = 10)
#fit it to the data
kmeans_method.fit(tr_data[["residential_pop",
                 "class_1_pop"]])
#extract the labels
tr_data["labels"] = kmeans_method.labels_ + 1

然后，我们可以提取聚类的质心，并将结果绘制为:

#extract the centres
centres = pd.DataFrame(kmeans_method.cluster_centers_,
                       columns = ["x", "y"])#plot the results
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize = (8,8))sns.scatterplot(data = tr_data,
               x = "residential_pop",
               y = "class_1_pop",
               hue = "labels",
               palette = "tab10" )sns.scatterplot(data = centres,
               x = "x",
               y = "y",
               marker = "x",
               facecolor = "red",
               s = 200,
               label = "centroids")ax.legend(fontsize = 20,
         title_fontsize = 20,
         title = "Labels",
         bbox_to_anchor = (1.02, 0.7))ax.set_ylabel("Class 1 population",
             fontsize = 20,
             labelpad = 20)
ax.set_xlabel("Residential population",
             fontsize = 20,
             labelpad = 20)

作者图片

但是，这是基于转换后的数据，可能很难解释(我们可以开始在转换后的数据上探索这一点，并比较聚类的均值和标准差，但我更喜欢在原始数据集上检查这一点)，因此我们可以在原始数据上应用这一点。由于这是二维地理数据，我们可以在以下位置查看模型:

• 原始数据
• 群体的手段
• 地域代表性

看看它们是否有意义。我们可以这样做:

#add the labels back to the original data
stores_dataset["labels"] = kmeans_method.labels_ + 1#create the base axis
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize = (8,8))#plot the results
sns.scatterplot(data = stores_dataset,
               x = "residential_pop",
               y = "class_1_pop",
               hue = "labels",
               palette = "tab10" )#adjust the legend
ax.legend(fontsize = 20,
         title_fontsize = 20,
         title = "Labels",
         bbox_to_anchor = (1.02, 0.7))#add the xis labels
ax.set_ylabel("Class 1 population (%)",
             fontsize = 20,
             labelpad = 20)
ax.set_xlabel("Residential population",
             fontsize = 20,
             labelpad = 20)

作者图片

#extract the columns
columns = ["residential_pop",
          "class_1_pop"]#set the titles
titles = ["Residential population per cluster", 
         "Percentage of class 1 population per cluster"]
#set the labels
ylabels = ["Population",
          "Percentage (%)"]#create a base plot
fig, ax = plt.subplots(2,1, figsize = (10,15))
#flatten the axis
axis = ax.flatten()#iterate over each column to create plots for each 
for i, col in enumerate(columns):
    #create an empty dictionary
    col_dict = {}
    #iterate over each label
    for label in list(stores_dataset["labels"].unique()):
        #crete a new dataframe for each label
        label_df = stores_dataset[stores_dataset["labels"] == label]
        #add the mean to the dataframe
        col_dict[label] = label_df[col].mean()
    #convert the dictionary to a dataframe
    column_df = pd.DataFrame.from_dict(col_dict, orient = "index")
    #reset the index
    column_df.reset_index(inplace=True)
    #sort the values by the index
    column_df.sort_values(by = "index", inplace=True)

    #plot the results
    axis[i].plot(column_df["index"], column_df[0],
                marker = "o")

    #set the plots up
    axis[i].set_title(titles[i], fontsize = 25, pad = 25)
    axis[i].set_xlabel("Cluster", fontsize = 25, labelpad = 25)
    axis[i].set_ylabel(ylabels[i], fontsize =25, labelpad = 25)
    axis[i].tick_params(axis = "both", labelsize = 20)#set the layout to tight so no overalp
plt.tight_layout()

作者图片

#create the base axis
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize = (12,12))#plot the boundary
London_outline.boundary.plot(ax = ax,
                        color = "black")#add the labels
stores_dataset.plot(column = "labels",
                   categorical = True,
                   legend = True,
                   ax = ax,
                   cmap = "tab10",
                   alpha = 0.7,
                   legend_kwds = {"title":"Cluster",
                                 "fontsize":"20",
                                 "title_fontsize":"25"})#add the basemap
cx.add_basemap(crs = "EPSG:27700",
              ax = ax)

作者图片

根据我个人的理解，这些集群可以解释为:

群组 1 —低密度低收入

这个集群中的商店似乎位于伦敦的外围，在低收入地区的相对低密度区域。

集群 2 —低密度高收入

这些商店往往位于伦敦市中心附*，事实上有些高度集中在伦敦市中心，尽管它们的当地人口数量与第 1 类商店没有太大区别，但它们往往位于更靠*高收入客户的地方

集群 3 —高密度商店

这些商店往往集中在靠*伦敦市中心的地方，但不在工作区，因为那里的人口密度较高，因此集中在居民需求上。

当然，这些只是解释，我们只使用了数据的一个子集！如果这些集群对你我都有意义，那么我已经完成了我的工作，但是你也可以根据你的目标和受众创建不同数量的集群。我们还可以使用问题工作簿中的完整数据集，您可以尝试自己解释结果并创建自己的聚类。

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insta gram:【https://www.instagram.com/ucl.datasci/

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来自 scikit-learn 的支持向量机实用介绍

原文：https://towardsdatascience.com/a-practical-introduction-to-support-vector-machines-from-scikit-learn-6e678cf1f228

UCL 数据科学学会研讨会 15:什么是支持向量机，如何实现它们，以及如何评估它们

由 Unsplash 上的 Pietro Jeng 拍摄

UCL 数据科学系列的第十五个研讨会是 Python 数据科学研讨会系列的一部分，涵盖了使用 Scikit-learn 进行分类的支持向量机。在本次研讨会中，我们将讨论什么是支持向量机，如何实现它们，以及如何评估它们。一如既往，这篇博客文章是整个研讨会的总结，可在这里找到，它更详细地涵盖了这些主题，还涵盖了多类分类和非线性决策边界。

什么是支持向量机？

支持向量机是一种算法，通常用于对数据进行分类，因此与决策树或随机森林算法属于同一类别和用例。这意味着它是受监督的机器学*算法组的一部分，借此我们有了一个可以瞄准的明确目标。

支持向量机算法的具体工作原理是试图找到一个界限，将您试图找到的两个或更多不同的类分开。在这样做时，该模型可用于预测，通过找到点可能位于边界的哪一侧，从而找到该点可能属于哪个组。

使用该算法的优点包括:

• 它在高维空间中是有效的
• 当维数超过样本数时，它仍然可以使用
• 它是通用的，因为可以为决策函数指定不同的核函数(组织决策边界的方式),包括您自己的核函数

支持向量机实现

我们将用来训练和测试算法的数据集是基于一个人造的红点和蓝点数据集，可以在下面看到。

# Splits rows based on the colour in the "Colour" column
red = df.loc[df["Colour"] == "red"]
blue =  df.loc[df["Colour"] == "blue"]# Plots the red data and the blue data
plt.plot(red["x"],red["y"],"r+")
plt.plot(blue["x"],blue["y"],"b+")

作者图片

我们在这里可以看到两组明显不同的红点和蓝点，它们在理论上可以代表各种不同的群体，例如不同的血型，项目是否成功，不同的消费群体。

虽然对于这些数据点，我们可以通过肉眼指定一个新的数据点，但是对于更高维度的数据、大量的点或者即使我们有更多的组，这也会变得更加困难。在这种程度上，我们可以实现支持向量机算法，看看它在这样一个简单的数据集上如何表现，以便我们可以在更复杂的情况下理解和实现它。

对于这一点，就像大多数数据科学项目一样，我们可以将数据分成测试和训练数据集，以便我们可以看到模型如何对我们知道结果的看不见的数据进行操作。这可以通过以下方式实现:

from sklearn.model_selection import train_test_split# Independent variables
X = df.drop("Colour", axis=1)# Dependent variable 
y = df["Colour"]# Allocates 80% of the data for training and 20% for testing
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.2)

然后，我们可以考虑在训练数据集上训练模型，然后使用该模型来查看它在测试数据集上的表现。为此，我们使用scikit-learn库定义创建算法，其中我们将分类器clf定义为clf = svm.SVC(kernel = “linear")，其中SVC代表支持向量分类器。在这里，kernel="linear"参数指定我们想要一个线性的决策边界。训练该算法包括如下确定两个组之间的分离边界:

from sklearn import svm# Chooses the support vector machine algorithm for our classifier
clf = svm.SVC(kernel = "linear")# Training the classifier
clf_trained = clf.fit(X_train,y_train)# Scoring the classifier
clf_trained.score(X_train,y_train)#out:
1.0

我们可以看到，在训练数据集上，我们有完美的准确性。

支持向量机评估

但是这种模式是如何运作的呢？我们可以尝试通过从模型中提取决策边界并将其与训练数据一起绘制来了解该模型是如何工作的，如下所示:

plt.scatter(X_train["x"], 
            X_train["y"], 
            c=y_train, s=30, cmap=plt.cm.Paired)# plot the decision function
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()# create grid to evaluate model
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
YY, XX = np.meshgrid(yy, xx)
xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)# plot decision boundary and margins
ax.contour(
    XX, YY, Z, colors="k", levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=["--", "-", "--"]
)
# plot support vectors
ax.scatter(
    clf.support_vectors_[:, 0],
    clf.support_vectors_[:, 1],
    s=100,
    linewidth=1,
    facecolors="none",
    edgecolors="k",
)
plt.show()

作者图片

从图中我们可以看到，决策边界沿着上图中的实线，虚线代表模型中的边界。

然后，我们可以使用来自scikit-learn的分类报告在决策树和随机森林研讨会中评估模型。这可以通过以下方式实现:

#import the necessary functions
from sklearn import metrics#extract the predictions of the model
test_pred_svm = clf_trained.predict(X_test)#print the classification report
print (metrics.classification_report(y_test, test_pred_svm))

作者图片

正如我们所看到的，由于我们有一个相对简单的数据集，边界清晰，我们可以看到，该模型在预测未知数据集方面是完美的，正如我们所预期的那样。

因此，您可以相对容易地在二维上实现具有线性决策边界的支持向量机。当然，现实永远不会那么简单，因此在研讨会中，我们还将讨论如何对目标群体以外的数据进行分类，以及如何实施不同的内核来表示不同的决策界限。您可以在我们的 GitHub 资源库中找到它和问题表:

https://github.com/UCL-DSS/svm-workshop

如果您错过了之前的任何一场研讨会，可以在这里找到后三场研讨会:

如果你想了解 UCL 数据科学协会和其他优秀作者的最新信息，请使用我下面的推荐代码注册 medium。

https://philip-wilkinson.medium.com/membership

夏皮罗-维尔克正态性检验的实用介绍

原文：https://towardsdatascience.com/a-practical-introduction-to-the-shapiro-wilk-test-for-normality-5675e52cee8f

如何在 Python 中评估数据集的正态性

作者图片

数据科学家通常要检查数据是否正态分布。例如，为了正确使用 f 检验，对线性回归的残差进行正态性检查。让我们看看如何检查数据集的正态性。

什么是常态？

正态性意味着一个特定的样本是由高斯分布产生的。不一定是标准化的正态分布(均值为 0，方差等于 1)。

在几种情况下，数据科学家可能需要正态分布的数据:

• 使用 f 检验比较训练测试中的线性回归残差和测试集中的残差
• 使用单向方差分析测试或学生测试比较不同组间变量的平均值
• 使用 Pearson 相关系数的适当测试来评估两个变量之间的线性相关性
• 为了评估在朴素贝叶斯模型中特征与目标的似然性是否允许我们使用高斯朴素贝叶斯分类模型

这些都是在数据科学家的日常工作中可能经常出现的不同例子。

不幸的是，数据并不总是正态分布的，尽管我们可以应用一些特定的变换来使分布更加对称(例如，幂变换)。

评估数据集正态性的一个好方法是使用 Q-Q 图，它给我们一个正态性的图形可视化。但是我们经常需要一个定量的结果来检查，一张图表是不够的。

这就是为什么我们可以使用假设检验来评估样本的正态性。

夏皮罗-维尔克试验

夏皮罗-维尔克检验是一种应用于样本的假设检验，其零假设是样本是由正态分布产生的。如果 p 值很低，我们可以拒绝这样的零假设，并说样本不是从正态分布生成的。

这是一个非常容易使用的统计工具，可以帮助我们得到我们需要的正态性检查的答案，但它有一个缺陷:它不能很好地处理大型数据集。数据集的最大允许大小取决于实现，但在 Python 中，我们看到大于 5000 的样本大小将为我们提供 p 值的*似计算。

然而，这个测试仍然是我们可以使用的一个非常强大的工具。让我们看一个 Python 中的实际例子。

Python 中的一个例子

首先我们导入 NumPy 和 matplotlib。

import numpy as np import 
matplotlib.pyplot as plt

现在，我们必须导入计算夏皮罗-维尔克检验的 p 值的函数。这是 scipy.stats 中的“shapiro”函数

from scipy.stats import shapiro

现在让我们模拟两个数据集:一个由正态分布生成，另一个由均匀分布生成。

x = np.random.normal(size=300) 
y = np.random.uniform(size=300)

这是“x”的直方图:

“x”的直方图。

我们可以清楚地看到，该分布非常类似于正态分布。

这是“y”的直方图:

“y”直方图

不出所料，这种分布与正态分布相差甚远。

因此，我们期望夏皮罗-维尔克检验能为“x”样本给出一个相当大的 p 值，为“y”样本给出一个很小的 p 值(因为它不是正态分布的)。

让我们计算这样的 p 值:

shapiro(x) 
# ShapiroResult(statistic=0.9944895505905151, pvalue=0.35326337814331055)

正如我们所见,“x”样本的 p 值并没有低到允许我们拒绝零假设。

如果我们计算“y”上的 p 值，我们会得到一个完全不同的结果。

shapiro(y) 
# ShapiroResult(statistic=0.9485685229301453, pvalue=9.571677672681744e-09)

p 值低于 5%，因此我们可以拒绝数据集正态性的零假设。

如果我们试图计算大于 5000 点的样本的 p 值，我们会得到一个警告:

shapiro(np.random.uniform(size=6000)) # /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/scipy/stats/morestats.py:1760: 
# UserWarning: p-value may not be accurate for N > 5000\. 
# warnings.warn("p-value may not be accurate for N > 5000.") 
# ShapiroResult(statistic=0.9526152014732361, pvalue=2.6791145079733313e-40)

所以，下面是我们如何在 Python 中执行夏皮罗-维尔克正态性测试。只需确保使用形状合适的数据集，以免使用*似的 p 值。

结论

夏皮罗-维尔克正态性检验是一种非常简单易用的统计工具，用于评估数据集的正态性。我通常在通过直方图和/或 Q-Q 图进行适当的数据可视化后应用它。这是一个非常有用的工具，可以确保我们每次需要时都满足正态性要求，它必须存在于数据科学家的工具箱中。

原载于 2022 年 11 月 7 日【https://www.yourdatateacher.com】。

提高数据素养的实用步骤

原文：https://towardsdatascience.com/a-practical-step-for-improving-data-literacy-ae9517d749f5

让我们让数据科学写作更具可读性

埃利奥特·雷纳在 Unsplash 上的照片

我最*了解到一个评估写作可读性的指标:Flesch 阅读容易度评分。它是在 20 世纪 40 年代开发的，但对我来说是新的。作为一名从数据从业者转为作家的人，我喜欢有一个具体的公式来评估一篇文章的可读性。

Flesch 轻松阅读的公式如下:

RE = 206.835 — (1.015 *总字数/总句子数)— (84.6 *总音节数/总字数)[ 1 ]

分数范围从 0 到 100，0 最不可读，100 最可读。我发现了这个指标，因为现在在微软 Word 的编辑器部分，你可以点击文档统计。它会显示你文章的各种统计数据，包括阅读容易度。

Mac 上的 Microsoft Word 编辑器面板(作者截图)

带着公式、计算器和强烈的使命感，我开始评估自己作品的可读性。

我的最新文章怎么样？

我从分析我最新的技术文章开始， 你怎么知道你的分析是“正确的？”T9。我在 Medium 上的目标之一是拥有一个面向初学者的数据科学博客。然而，我发现我的文章可读性分数为 51.9——大约是 11 年级的阅读水平。我发现对于大多数读者来说，你的写作的推荐目标分数是 70-80。所以我的文章…不可怕，但不是最容易理解的。(Word 女士还推荐了 7 处提高简洁性的编辑——哎哟。)

记录“你如何知道你的分析是正确的？”(作者截图)

如果你感到好奇，以下是可读性分数大致对应的等级:

• 90–100:五年级阅读水平
• 80–90:六年级阅读水平
• 70–80:七年级阅读水平
• 60–70:八年级和九年级阅读水平
• 50–60:高中阅读水平
• 30–50:大学生阅读水平
• 10–30:大学毕业生阅读水平
• 10 或更低:具有高等大学学位的专业人士或读者[ 2

虽然你可能有一个大学学位，但你不希望总是在大学水平上阅读。《杀死一只知更鸟》的阅读成绩水平为 4.7(介于 4-5 年级之间)，《了不起的盖茨比》的阅读成绩水平为 5.5 [ 3 ]。你不需要复杂的语言来涵盖复杂的故事或主题。仅仅因为你能在小学读一些东西并不意味着它现在不会是令人愉快的。

这与数据素养有什么关系？

数据领域可能令人生畏。随着不断变化的技术和日益复杂的模型，一些人甚至不愿意开始学*基本面。但是，随着组织生成越来越多的数据，数据素养变得至关重要。

照片由this engineering RAEng在 Unsplash

我们如何向所有类型的业务人员解释数据的价值、力量和最佳实践？使教育内容清晰简洁。

公司的每个人都能从理解数据中受益。我不想劝阻任何人学*，因为即使是最基本的也很难读懂。所以，从现在开始，我会用“肉感阅读容易度”来评估我的文章。我想一直寻找一种更简单的方式来解释技术概念，推动自己将数据科学提炼为最基本的部分，以面向广大受众。

最后

关心数据素养包括仔细的交流。我希望看到一个没有人被数据世界吓倒的未来。在那里，我们可以在关于人工智能、机器学*和数据分析的讨论中获得更多样化的观点。人们觉得数据赋予了他们力量，而不是沮丧。每个人都有数据。

附:这篇文章的阅读难度分数是 60.3。可读性大约提高了 14%!

想了解更多关于数据素养的知识吗？查看我最*关于这个主题的文章:

建筑模式入门

原文：https://towardsdatascience.com/a-primer-on-architectural-patterns-fd1b22a4389d

你需要知道的 7 大软件架构模式

作者图片

大泥球指的是缺乏任何结构设计的架构，因此导致复杂、紧密耦合和相互依赖的代码。

不幸的是，这是最流行的软件设计方式，它的普遍采用通常是无意的。它的出现是由于普遍缺乏对架构原则的理解、无纪律的开发实践、零碎的增长以及随着时间的推移技术债务的积累。

蜣螂由 Pixabay

你知道这种系统…我们都知道！！！

更可怕的是，这些系统构成了现实世界中软件的重要部分！但是有一种解决方法:架构模式！

一个架构模式是一个特定问题的可重用解决方案，帮助定义应用程序的基本特征和行为。为你的问题选择正确的模式，你可以避免重新发明轮子和潜在的讨厌的陷阱，如果你试图提出一个新的解决方案，它们可能会引起麻烦。

让我们探索七种最常见的模式，每个开发人员、架构师或数据科学家都需要熟悉这些模式。

1⃣ —层

Layers 模式是最常用的(也是最被滥用的)模式之一，它依赖于将代码划分为不同的、独立的层，这减少了它们之间的耦合。每一层都被标记为 closed ，这意味着一个请求必须通过它正下方的层才能到达下一层。它也有自己的职责，提供级别的隔离，因为它使我们能够在不影响其他层的情况下修改一层的组件。

➕ **Strengths:** It is conceptually easy to implement and the layers are clearly implemented and represented in the code. It promotes separation of concerns, maintainability, reusability and testability.➖ **Weaknesses:** Each layer introduces abstractions between the highest and lowest layers which can increase the complexity and the performance of the application and can cause what is known as the 'architecture sinkhole' anti-pattern, where requests flow through multiple layers as simple pass-through processing with little or no logic performed within each layer. It can also lead to a monolithic application that is hard to split afterwards.

这种模式有许多变体，但通常有四层:表示/UI 层、服务层、业务逻辑/领域层、数据访问层。它也是其他主要模式的灵感来源，例如 MVC (模型、视图、控制器)。

层

2⃣——管道和过滤器

在管道和过滤器模式中，每个过滤器负责一个数据操作或转换。数据通过管道从一个过滤器流到下一个过滤器，并且操作并行发生。这意味着筛选器在可用时立即产生输出，而不是等到所有输入都被消耗掉。过滤器是松散耦合的，因此它们可以被重用和重新组装以创建新的管道。

这种模式的典型用法是 Unix 管道命令。

➕ **Strengths:** It promotes performance, reusability/composition, and extensibility.➖ **Weaknesses:** Reliability can be an issue as if one component fails, the issue is propagated across the pipeline, but can be controlled by having filters for error handling. The parallel running nature of this paradigm can be computationally expensive and can even result in deadlocks when one filter cannot produce output before it processes all the input (e.g. sort operation)

批处理顺序模式类似于管道和过滤器，主要区别在于前者不是流式传输数据，而是通常将所有数据写入磁盘供下一阶段读取——相当老派:)。

管道和过滤器

3⃣ —客户端-服务器

在客户机-服务器模式中，系统的功能被组织成服务，每种类型的服务由单独的服务器提供。客户端访问服务器来使用这些服务。

服务器一直在监听客户端的请求。一旦接收到请求，服务器通过特定的协议打开与客户机的连接，处理请求并作出响应。请求的发送超越了进程和机器的界限，这意味着客户机和服务器可能位于不同的机器上。

➕ **Strengths**: Having a set of shared and distributed services makes it easier to manage, modify, and reuse software modules. Provides interoperability as client-server applications can be built irrespective of the platform, topology or technology stack.➖ **Weaknesses**: The server can get overloaded when there are too many requests, causing a performance bottleneck and can become a single point of failure.

一个 REST (表述性状态转移)架构是一个客户端-服务器架构，其中客户端通过一个统一的接口与服务器分离，服务器提供可寻址的端点(例如，通过一个 URL ),并且通信是无状态的(没有从先前的请求延续的信息或内存)。REST APIs(应用程序编程接口)是基于 web 的应用程序的行业标准。

客户端-服务器

4⃣——面向服务的架构(SOA)

对于一些组织来说，SOA 是取代单一应用程序的垫脚石，提供了一个更加灵活敏捷的环境。它提供了一组模块化服务，这些服务可以相互“交谈”以支持应用程序及其部署。

服务接口提供松散耦合，这意味着可以在很少或根本不知道集成是如何实现的情况下调用它们。传统上，SOA 包含一个企业服务总线 (ESB)作为协调和控制这些服务的手段。

➕ **Strengths**: SOA produces interoperable, loosely coupled systems that are easier to maintain and scale, and as such it reduces the total cost of ownership (TCO). It also allows IT to respond to the changing market conditions by delivering software in an agile way.➖ **Weaknesses**: To achieve service integration, the ESB must oversee the messages from start to destination, which results in reduced overall performance. Also determining the version of a SOA system is not possible without knowing what services were running at a snapshot in time.

并非所有的应用程序都适合这种类型的架构，例如需要严格执行响应时间的情况。

面向服务的架构

5⃣ —微服务

微服务架构模式采用构建小型的、专用的和自包含的服务的方法，这些服务相互通信以使整个系统工作。每个服务都是独立部署的，因此提供了高度的解耦性，并且在保持与其他服务的清晰接口/契约的同时，还可以自主发展。

DevOps 可用于帮助组织从 SOA 过渡到微服务，因为后者通常在容器中运行，这使得它们更具可伸缩性和可移植性。

➕ **Strengths**: It promotes highly reusable, maintainable and (unit) testable services which are independently deployable. They provide improved fault isolation as failure of one microservice does not affect the working of others. With the polyglot APIs, developers can easily choose the best technologies and languages based on their needs.➖ **Weaknesses**: Complex communication between the services makes testing their interactions more difficult. Increased effort is required to catalogue, test, and fix version (in)compatibilities.

微服务提供的 API 的粒度通常与客户的需求不同。在这些情况下，实现了一个 API 网关，它是所有客户端的单一入口点，并以两种方式之一处理请求:要么简单地将请求路由到适当的服务，要么甚至将请求编排到多个服务。

微服务

6⃣ —事件驱动架构(EDA)

事件驱动架构是最常见的异步模式，它以描述事件及其处理(即事件的产生、检测和消费)的消息为中心。事件是不可变的(即它们不能被改变或删除)，并且它们是按时间顺序排列的。它们用于在服务之间实时触发或通信(即服务不轮询更新而是接收更新)。

事件可以通过多种方式发布，最常用的两种方式是:

⇾到消息队列，保证将事件交付给适当的消费者，或者
⇾到代理，其中事件不针对某个接收者，但是允许所有感兴趣的当事人(也就是订户)访问“主题”。发布/订阅消息系统通常被描述为事件流架构。

➕ **Strengths**: Provides asynchronous communication which allows for events to be queued or buffered and hence avoids blocking. In case of a fault, lost work is recovered by ‘replaying’ events from the past. Broker dependant, it can promote availability, reliability and scalability.➖ **Weaknesses**: Because of its asynchronous nature EDA systems must carefully handle inconsistent or duplicate events or incompatible versions. Also, they do not support ACID transactions.

EDA 中最流行的实践之一被称为 CQRS (命令查询责任分离)，它允许使用不同的模型来更新和读取域数据。

处理事务原子性的另一个重要实践是事件源，其中从不直接对数据执行更新和删除；更确切地说，实体的状态变化被保存为一系列事件——这使得能够在任何时间点重建应用程序的状态。

**💡** The EDA was further standardised with the [**Reactive Manifesto**](https://www.reactivemanifesto.org) which calls out for designing systems that have these 4 characteristics: Responsive, Resilient, Elastic and Message Driven.

事件驱动架构

7⃣ —无服务器

上面描述的所有架构都有一个共同点:它们对基础设施的依赖。

在无服务器架构中，云提供商可以轻松地按需管理服务器供应。应用程序托管在容器中，并部署在云中。开发人员不必担心规划服务器的资源(内存、CPU、IO)或设计这样一种拓扑结构来实现高可用性和可自动扩展的应用程序，云提供商通过虚拟化运行时和运营管理来解决这一问题。因此，这样的提供商通常根据请求的总数、特定时期内请求的频率或服务所有请求所花费的总时间来对他们的客户收费。

➕ **Strengths**: Freedom from infrastructure planning; cost-effectiveness as the pricing is dependent on the number of executions; ease of deployment and continuous delivery.➖ **Weaknesses**: Serverless is still in its infancy as a technology and there is a small knowledge base amongst the IT community. Vendor lock-in is a high risk as migrating from one platform to another is difficult. Debugging is complex due to the reduced visibility of the backend processes. Serverless is not efficient for long-running processes (dedicated servers or virtual machines are recommended).

无服务器包含两个不同但重叠的领域:

⇾功能是一种服务( FaaS ):运行在短暂容器中的定制代码。
⇾后端即服务( BaaS ):在后端方面严重依赖第三方服务的应用程序(例如数据库、云存储、用户身份验证等)。

无服务器

结束语

没有适用于所有项目的通用架构，因此理解架构模式的优点和缺点，以及一些最常见的设计决策是创建最佳设计的重要部分。同样值得注意的是，这些模式并不相互排斥；事实上，它们是相辅相成的！

"架构是你希望在项目早期就能正确做出的决策."拉尔夫·约翰逊

我希望这篇文章是你学*之旅的良好起点。下面的矩阵总结了上面探讨的模式:

架构模式:优势——劣势

感谢阅读！

我经常在媒体上写关于领导力、技术&的数据——如果你想阅读我未来的帖子，请‘关注’我 ！

组合和排列入门

原文：https://towardsdatascience.com/a-primer-on-combinations-and-permutations-d654aacea292

组合排列及其区别的简明描述

让-路易·波林在 Unsplash 上拍摄的照片

介绍

C 组合和排列在数学和统计学中很常见，因此这是一个美国数据科学家应该知道的有用概念。

在这篇文章中，我想讨论两者之间的区别，两者内部的区别，以及对于一些给定的数据如何计算它们。

概述和简单示例

排列和组合的主要区别在于，对于前者来说顺序很重要，但对于后者来说并不重要。

例如，假设我们有三个不同颜色的球，红色、绿色和蓝色，我们想将它们按任意顺序排列，例如:

1: RED
2: GREEN
3: BLUE

这三个球的组合为 1 ，因为每个订单将包含相同的三个球组合。然而，有 6 排列为我们所能拥有:

1: RED    1: RED    1: GREEN  1: GREEN  1: BLUE.  1: BLUE
2: GREEN  2: BLUE   2: RED.   2: BLUE   2: RED    2: GREEN
3: BLUE   3: GREEN  3: BLUE.  3: RED    3: GREEN  3: RED

现在你对组合和排列的含义有了基本的了解，让我们更深入地了解理论细节吧！

排列

就像我们说过的，对于排列来说，顺序很重要，我们需要所有可能的排序方式/列表。

实际上有两种类型的排列:

• 同
• 无重复

让我们从头到尾看一遍！

重复地

这个解释起来很直观。例如，给定一个挂锁，它有从0–9的四个 数字的选项。

这把挂锁的密码排列是什么？

井的第一个数字可以有 10 个 值，第二个数字可以有 10 个 值，第三个数字可以有 10 个 值，最后第四个数字也可以有 10 个 值。于是，就有了10×10×10×10 = 10000 个 排列组合！

数学上， 重复排列公式为 :

作者在 LaTeX 中生成的方程。

在每个 r 阶段我们有 n 个选择。

无重复

让我们回到我们的球类比，我们想把三个彩色的球红色、绿色和蓝色按任意顺序排列。

三个不同颜色的球有多少种排列？

第一个球可以进入三个地点中的任何一个，因此它有 3 个选项。然后第二个球可以填充剩下的两个点中的任何一个，所以有 2 选项。最后最后一个球只有一个光点，所以 1 选项。

在这个过程中，每个球只能使用一次，因此没有没有 重复，我们的选项在每次选择时减少。在这种情况下，我们有了 3 选项，然后是 2 然后是 1 。数学上我们有:

作者在 LaTeX 中生成的方程。

感叹号是 阶乘函数 。比如， n！是从 1 到 n 的所有整数的乘积。

现在让我们稍微重新定义一下这个问题。

从三个球中选择两个有多少种排列？

首先我有 3 个选择，然后在我的第二次选择中我有 2 个选择。我们还有剩余的 1 球，但是我们只想要 2 的选择！

为了说明这一点，我们简单地除以剩下的排列。在我们的例子中这很幸运只是 1！ :

作者在 LaTeX 中生成的方程。

我们来通过一个更好的例子，让这个概念更具体。

从一副普通牌中选择四张牌的排列有哪些？

我们挑出来的第一张牌是 52 选项，第二张 51 ，第三张是 50 ，第四张是等等。因为我们只想要第一张 4 张 牌的排列，所以我们必须除以剩余的排列(52–4 = 48):

作者在 LaTeX 中生成的方程。

太多了！

另一个简单的方法是计算 52、51、50 和 49 的乘积。

一般情况下，无重复排列的公式是由给出的:

作者在 LaTeX 中生成的方程。

• n 是事物的总数
• r 是我们选择的事物的数量

人们可以用这个公式来验证我们上面讨论的所有示例问题。

组合

对于组合顺序无所谓，所以 (1，2) = (2，1)。

同样，排列也有两种类型的组合:

• 无重复
• 与重复与

让我们看一下这两种情况。

没有重复

让我们再一次回到彩球的场景，我们从三个颜色分别为 红色、蓝色和绿色的球中选择两个。

我们可以从三种不同的球中选择多少种不同的组合？

这个问题的排列是 6 ，但是这包括排序。为了说明排序，我们简单地用 除以两个元素的排列数:

作者在 LaTeX 中生成的方程。

其中的道理我们可以有: (红、蓝)、(蓝、绿)和(红、绿)。

为了得到组合，我们计算排列，然后除以我们选择的东西的排列数。

一般来说，没有重复 的组合的公式由给出:

作者在 LaTeX 中生成的方程。

• n 是事物的总数
• r 是我们选择的事物的数量

这通常用 二项式系数表示为‘n 选 r’。

作者在 LaTeX 中生成的方程。

可以使用上面的公式来验证我们上面讨论的例子的结果。

重复地

这是其中最难理解的一个。

对于这个例子，我们将回到我们全能的三个不同颜色的球 【红绿蓝】 的场景并问:

当我们从一组三个不同的球中选择两个球时，有多少种组合(有重复)？

因为我们被允许重复球我们可以有这样的组合: (蓝，蓝)，(红，红)和(绿，绿)。因此，当我们选择一个球时，就好像同一个球神奇地重新出现在我们可以选择的下一个球中。

这些 3 的新组合是对我们上面计算的没有重复的组合数的一个加法，这个数就是 3。因此，这个问题的重复组合总数是 6。

重复组合的公式为:

作者在 LaTeX 中生成的方程。

• n 是事物的总数
• r 是我们选择的事物的数量

这个通式的完整推导是相当漫长而艰巨的，因此我在这里为感兴趣的读者链接了一个完整的推导！

结论

在本文中，我们探讨了组合和排列背后的差异和数学。要记住的主要事情是，在排列中，顺序并不重要，但在组合中却很重要！

和我联系！

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猜测我手机电池电量的概率方法。

原文：https://towardsdatascience.com/a-probabilistic-approach-to-guess-my-phone-battery-level-3b10a0b1eb9d

有些手机电池电量比其他的更频繁。这让我不止一次地思考是否有一种方法可以模拟这种频率现象。

照片由 Unsplash 上的 Onur Binay 拍摄

我总是把手机放在伸手可及的地方，我总是担心错过紧急电话或没有及时回复短信。当我检查它的时候，我忍不住偷看一下电池的电量，看看我是否需要带充电器。也就是说，我有时会发现一些电池电量比其他的更频繁。这让我不止一次地思考是否有一种方法可以模拟这种频率现象。

这篇文章的目的是提出一个概率建模的基础，试图估计和跟踪我的电池电量的波动。我不会从电子的角度考虑问题(没有电流强度，容量，..).当我面临着频率主义和贝叶斯范式的选择时，我只能采用频率主义的方法，因为我没有数据记录来更新我的信念。

我将简要介绍我的思维过程的基础:马尔可夫链。随着文章的进展，我将改进我的模型，尽可能接*真实的波动基数，估计手机屏幕上显示最多的平均电量水平，并确认我观察到的数字。

1.马尔可夫链

马尔可夫链是一族随机模型，用于逼*一段时间内的随机过程。这种模型在表示随机状态的方式上有其特殊性。研究中最著名的例子是老鼠在迷宫中的进化。它的决定(向右转或向左转、前进、后退)只取决于它最后的状态，而完全独立于它以前走过的路。

具有两种状态 a 和 b 的简单系统表示如下:

系统可以从 a 变到 b，反之亦然，也可以保持相同的状态。

形式上，这些演进可以通过转换矩阵来建模。一旦我们有了它，我们就可以通过一些计算，在给定的跃迁次数后，量化系统的概率轨迹。

2.第一个模型:

我们先来看看问题的成分。

我们将尝试模拟我们最终会在手机上看到的电池状态。电池准确地知道 101 种状态。所以我们会在这些状态中看到一个特定的状态。假设我们无法访问电话正在/曾经/将要被供电的信息。
在对充电器的发展没有任何先入为主的概念的情况下，我们可以对电池电量的观察建模如下:

该过程被建模以说明我们盲目且疯狂地跟随电池水平，而不知道它是增加还是减少。我们只知道它不会一成不变。

我们加载必要的库来使用:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

让我们实现转换矩阵，转换我们对问题的理解:

number_of_states = 101
state_space = list(range(number_of_states))transition_matrix = np.zeros((number_of_states , number_of_states))#When the battery level is veery low ..
transition_matrix[0, 1] = 1#When the battery is fully charged ..
transition_matrix[100, 99] = 1for row in range(1, 100):
        transition_matrix[row, row - 1] = .5
        transition_matrix[row, row + 1] = .5

让我们选择一个给定的状态，从一个给定的水平(这里是 50%)开始运行模拟，并注意我们在屏幕上看到的变化。

让我们选择一些特定的状态来代表，看看它们如何根据每个电池电量可被观察到的概率而演变:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,10))
offsets = range(1, n_steps, 10)
for i, label in enumerate([15, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85, 95]):
    ax.plot(offsets, [np.sum(states[:offset] == i) / offset
            for offset in offsets], label=label)

ax.set_xlabel("number of steps")
ax.set_ylabel("likelihood")
ax.legend(frameon=False)
plt.show()

在某一点之后，概率似乎不再稳定。这个过程不是静止的。如果是这样的话，不同状态的概率会全部收敛。如果过程是稳定的，我们可以说在任何时间点，转移到其他状态的概率保持不变。这样就可以看到收敛。

在我们的情况下，不能说电池水平查看过程可能会收敛。这可以用两件事来解释:电池的充电没有被考虑在内，而且在现实生活中，一个人会有其他事情要做，而不是疯狂地不断看着他的手机。

让我们在模型中考虑后一种假设，并尝试解决这个问题。

我们通过注入一个带有np.random.uniform的随机条件修改了状态的演化。这个随机项表示在长的转换序列中，每一个状态变化平均只发生十分之一次。这种配置的目的是向马尔可夫模型表明，我不一定在每次状态改变时都要看屏幕，但是在这样做之前，我会稍微停顿一下，并重新检查电池电量。让我们观察一下这是如何发生的。

即使我们的模型仍然需要一些修正，这个过程似乎最终会收敛。事实上，我们没有被手机束缚住，这稳定了这个过程。然后，我们可以计算出我们通常会看到的电池电量的期望值。

>>> compute_expected_value(states, 2000)
19.4405

由于缺少一些信息，这个数字不太现实，但是这个模型可以作为未来改进的基准。

3.更现实的模型:

拥有所有的电池状态(from 0 to 100%)有点乏味，受到很多噪声的影响，并且很难与它们并不总是被咨询的事实相协调。为了缓解这个问题，我们假设从现在开始我们将有 11 个州，而不是 101 个( 0%, 10%, 20%, .., 90%, and 100% )。
此外，我们将考虑混淆矩阵的更好设计，因为电池状态的动态变化取决于它。

以前的型号过渡到直接低于或高于的水平(仅从50%电池水平开始到49%或51%)。此后，我们给自己更多的自由来放弃我们先前引入的随机项。

让我们以下面的方式推理:等级越低，转换的概率越低，这意味着当您有100%电池等级时，在下一次检查中看到90%等级百分比的机会比10%大得多，因为总是有可能在不检查电池的情况下在此期间加电。

从另一个角度来看，如果手机的电池处于0%状态，那么看到10%水平的可能性会比看到50%水平的可能性更大。除了过渡到10%不是压倒性的，因为当电量低时，人们倾向于将手机放在一边充电。

然后，我们可以继续逼*我们正在寻找的转变的形状，并构造我们的转变矩阵。我们将需要一个高斯，我们将调整这些形状。

def gaussian(x, mean, scale):
    return 1 / (np.sqrt(2*np.pi)*scale) * 
            np.exp(- np.power(x - mean, 2.) 
            / (2 * np.power(scale, 2.)))# declaring some parameters
scale = 30
max_charger = 100
X = range(0, max_charger + 1, 10)fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))transition_list = []for mean in X:

    Y = [gaussian(x, mean, scale + mean / 2) for x in X]
    Y_norm = Y / np.sum(Y)
    Invert_Y_norm = Y_norm[::-1]
    transition_list.append(Invert_Y_norm)

    ax.plot( X, Invert_Y_norm, label = max_charger - mean)

ax.set_xlabel("mean")
ax.set_ylabel("likelihood")
ax.legend(frameon=False)#Adjusting the final list of distributions to have all battery #levels lined up.transition_matrix = np.array(transition_list[::-1])

每个级别将由一个以它为中心的高斯分布来表示，它也将作为一个过渡分布。

这里有一个从电池的0%电平状态开始的转移概率的例子:

>>> def display(list_x): return [round(x, 2) for x in list_x]
>>> display(transition_matrix[0])
[0.12, 0.11, 0.11, 0.11, 0.1, 0.1, 0.09, 0.08, 0.07, 0.06, 0.05]

这是一个 100%充满电的例子:

>>> display(transition_matrix[10])
[0.0, 0.0, 0.01, 0.02, 0.03, 0.06, 0.1, 0.14, 0.19, 0.22, 0.23]

同样，让我们运行一些模拟并监控不同的电池电量水平概率:

经验概率趋同。然后，我们能够计算期望值:

>>> compute_expected_value(states, last_steps=2000) * 10
56.685

最多人看到的电池电量似乎在70 to 80%附*，这似乎与我的观看*惯非常一致:

sns.displot(states[-2000:] * 10, kind = "hist")

4.现实模型:

问题是:我们如何让我们的模型更接*现实？
要回答这个问题，必须考虑到每个人生活节奏中的一个宝贵时刻:睡眠。一旦睡着，很少检查手机。就我而言，我总是让它充电，晚上醒来时很少检查它。人们可以把转移矩阵想成如下形式:

这种设计背后的直觉是，在夜间只能看到比放置时更高的电池电量:

with np.printoptions(threshold=np.inf):
    print(transition_matrix_night)

无论如何，不管我们检查手机屏幕的时刻(白天还是晚上)，两种观看状态之间的平均时间也应该被考虑在内。如果自上次以来液位下降，则电池正在放电。如果没有，则电池已充电。我们粗略地估计了这些过渡的持续时间。

基于我们在compute_time_taken函数中部署的时间单位，让我们估计一个典型的白天/夜晚的持续时间:

night_time = 6 * 60 # 6 hours 
day_time = 18 * 60 # 18 hours

然后，我们开始模拟白天和夜晚交替过渡的情况。
我们放置一个counter_day_or_night,它随着我们对不同转换的跟踪而递增。如果counter_day_or_night超过了夜晚持续时间，假设现在是夜晚时间，我们切换到白天模式并重复该过程:

模拟稳定后，我们尝试绘制不同水平的概率(显示的水平是真实电池水平的十分之一):

有趣的事实是，在我的手机屏幕上最常看到的水平是 100%。由于我坚持要有一部因电池没电而关机的手机，我总是确保在不需要的时候给它充电。由于分布趋于稳定，我们得到以下期望值:

>>> compute_expected_value(states, last_steps=2000) * 10
76.69

现在，当我看着我的手机，我有 83%的电池电量。几乎..

结束语:

该解决方案并不完全代表现实，因为它过分简化了几个要素，并且没有考虑转移概率的更新方面。贝叶斯方法将把每个转变视为一个整体分布，并包括我日常生活中非常多样的节奏。此外，游戏可能会更令人兴奋，因为我们可以增加一个与我的笔记本电脑电池水平有关的挑战。然后，我们可以将这两种设备合并成一个模型，并观察显示的图形中的神奇之处。

参考资料:

1. 马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)抽样
2. [计算离散马尔可夫链的平稳分布](http://Computing Stationary Distributions of a Discrete Markov Chain)

利用正交配置求解边值问题的 Python 框架

原文：https://towardsdatascience.com/a-python-framework-for-solving-boundary-value-problems-using-orthogonal-collocation-705dfeec106b

一个高效直观的框架，包含两个简单的示例和一个复杂的实际应用程序

由 Unsplash 上的美元吉尔拍摄的照片

T 我第一次读到“正交配置”这个表达是在 Lee & Froment (2008)关于苯乙烯反应器建模的文章中。原来二阶微分方程系统出现在许多工程课题中，大多与输运现象有关。因此，解决这些问题的方法在实践中非常有用。一旦一个过程被数学描述，它可以是数值优化问题的对象，在这种情况下，通常与过程设计和控制有关。

如果这些内容激发了你的兴趣，看看所用 Python 框架的代码库，也可以在 ResearchGate 上找到。

正交配置是由 Villadsen 和 Stewart (1967)提出的，对于求解如下所示的方程组非常有用:

二阶微分方程的基本系统。(图片由作者提供)。

解决方案背后的数学可能非常复杂，但是，如果您可以像这样用适当的边界条件来制定您的方程组，我相信正交分配(python 框架)可以创造一些奇迹。

示例 1

让我们从只有一个因变量 y. 的简单二阶问题开始

例 1 的方程式。(图片由作者提供)。

让我们从导入框架的主类开始，正交分配。

from collocation import OrthogonalCollocation

然后，我们必须创建一个在内部点返回零的函数和另一个在表面边界返回零的函数(因为 x 中的原点被假定为对称条件)。两者都可以是 x，y，y’，y”的线性或非线性函数。

def fun_1(x, y, dy, d2y, k):
    return d2y[0] + k * y[0] + 1

def bc_1(x, y, dy, d2y, k):
    return dy[0] - 1

在定义了函数之后，这个过程就差不多完成了，我们只用三行代码就可以解决这个问题(可能只有两行)。我在这里使用了 k =1，但是我们可以尝试不同的数字。请随意下载我的代码库中的示例笔记本，并尝试不同的功能。注意，当执行搭配时， scipy.optimize.root 用于求解问题中隐含的非线性方程组。配置中的所有附加关键字都被传递给根。

n_points = 6

# Create problem
problem_1 = OrthogonalCollocation(fun_1, bc_1, n_points, 1, x0=0.0, x1=1.0)

# Initial estimation
y01 = np.zeros([1, n_points + 1])

# Collocation using scipy.optimize.root in backend
problem_1.collocate(y01, args=k, method="hybr", tol=1e-6)

现在准备好了！配置点存储在我们的实例 problem_1 的属性 y 中。它的形状是( m ， n )，所以每行对应一个不同的变量，列对应不同的搭配点。我们还可以计算其他坐标的 y 的插值多项式值，而不仅仅是配置点。为此，我将从我们的问题实例中使用插值方法。

现在，让我们绘制结果，并将它们与对等解算器scipy . integrate . solve _ BVP获得的结果进行比较，以确保框架运行良好。

fig, ax = plt.subplots(figsize=[6, 4], dpi=200)
x = np.linspace(0, 1, 50)
ax.plot(x, problem_1.interpolate(x)[0], color="indigo", alpha=0.5, linestyle=":")
ax.plot(problem_1.x, problem_1.y[0], color="indigo", marker=".", label="OC", linestyle=" ")
ax.plot(res_scipy1.x, res_scipy1.y[0], color="green", alpha=0.5, linestyle=":", label="scipy")
ax.set_ylabel("y")
ax.set_xlabel("x")
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()

看起来是这样的:

搭配举例 1。(图片由作者提供)。

示例 2

一个只有一个因变量的例子效果很好。在本节中，让我们尝试一个带有非线性项的方程组。

例 2 的方程式。(图片由作者提供)。

我们再次公式化方程:

def fun_2(x, y, dy, d2y, k1, k2):
    return np.array([d2y[0] + k1 * y[1] + 1, d2y[1] + k2 * np.log(1 + y[0])])

def bc_2(x, y, dy, d2y, k1, k2):
    return np.array([y[0], y[1] - 1])

我在这里用 k1 =1 和 k2 =-1，让它更有挑战性。同样的第二步…

problem_2 = OrthogonalCollocation(fun_2, bc_2, n_points, 1, x0=0.0, x1=1.0)

y02 = np.zeros([2, n_points + 1])

problem_2.collocate(y02, args=(k1, k2), method="hybr", tol=1e-6)

现在看起来是这样的:

搭配举例 2。(图片由作者提供)。

求解器又一次返回了很好的结果！

在下面的例子中，让我们尝试一个复杂的现实世界的问题。

苯乙烯反应器问题

记得我提到过苯乙烯反应器吗？因此，我在这个问题上已经工作了一段时间，我已经能够开展一项有见地的研究，其中正交配置用于模拟颗粒内扩散。我相信这可以为真实世界的应用程序提供一个很好的例子。

一旦基本方程能够描述该过程，该模型就可以预测在不同条件下(例如温度和压力)有多少过程输入(反应物)被转化成期望的输出(苯乙烯)。然后，它是一个优化任务的目标“什么是将输入转换成期望输出的最适当的操作条件？”。

如果您对细节感兴趣，我邀请您看一下文章 【基于多相动力学模型 的乙苯脱氢制苯乙烯轴流和径向反应器的模拟与优化】。

简单来说(尽可能)，存在扩散问题，催化剂颗粒内部的反应物浓度与表面不同，有效反应速率也不同，因此我们必须计算反应的有效性 因子。

在我的示例笔记本中，我测试了不同数量的搭配点，详细描述了方程，并将结果与 scipy 进行了比较。对于一篇短文来说，完整的公式是相当长的，所以我将在这里展示不同数量的搭配点的主要结果。

用不同配置点数的正交配置法计算催化剂颗粒内的苯乙烯分压。(图片由作者提供)。

注意，三个配点产生的结果已经非常精确，六个配点的结果几乎等于九个。与基准测试scipy . integrate . solve _ BVP相比，所有这些结果花费的计算时间不到四分之一…

结论

用 Python 开发了一个简单而健壮的框架，用正交配置法求解对称边值问题。它易于使用，并通过了同行解决方案的验证。实现了一个复杂的真实世界的问题，其中用很少的配点结果是非常准确的。这个框架可以在这个 GIT 仓库中获得。

参考

李伟杰和弗罗蒙特，G. F .，2008。乙苯脱氢制苯乙烯:动力学模型和反应器模拟。印度。英语。化学。第 47(23)卷，第 9183-9194 页。

莱特，b，科斯塔，A. O. S .和科斯塔少年，E. F .，2021。基于非均相动力学模型的乙苯脱氢轴向流和径向流反应器的模拟与优化。化学。英语。Sci。，第 244 卷，第 116805 页。

维拉森，j .和斯图尔特，W. E .，1967 年。用正交配置法解边值问题。化学。英语。Sci。，第 22 卷第 11 期，第 1501—1483 页。

关于如何在数据科学领域找到工作的最常见问题的问答指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-q-a-guide-to-the-most-common-questions-about-how-to-get-a-job-in-data-science-a35523929750

意见

一份简短而甜蜜的指南，涵盖了关于数据科学的 15 个最常见问题的答案

塔维斯·贝克在 Unsplash 上的照片

在数据科学领域找工作很难。

你不仅要掌握编程、数学、数据分析和图形设计的复杂组合，还要与数百名资质、能力和存在理由相似的候选人竞争。

由于对这个爆炸式发展的技术领域有如此浓厚的兴趣，网上有数百种免费资源可以为您提供关于数据科学的所有问题的答案。然而，他们中有谁提供了业内其他人检查过准确性的明确答案吗？

由于有数百种资源需要筛选，很难找到一个简短的问题答案。这就是本指南的用武之地——为您提供所需的基本信息，以回答您关于在数据科学领域找工作的所有迫切问题。

1.我如何找到数据科学方面的工作？

要想在数据科学领域找到一份工作，你需要相关的经验，无论是在该领域的就业、相关的学位，还是一份令人印象深刻的投资组合，其中包含能打动招聘经理的项目。

大多数公司需要他们的数据科学家能够立即投入工作，这就是为什么许多公司要求新员工有几年的经验。因此，一开始就接受那些让你有所收获的工作是有益的，同时也能让你获得可以应用的实际经验。

做公益工作，将你的学位顶点项目加入你的投资组合，或者做几年数据分析师或数据工程师，这些都可以帮助你迈出第一步。

2.我如何获得相关经验？

图片由 9GAG

眼熟吗？

经验是你获得数据科学工作的途径。创造力是你获得经验的方式。

获得相关经验有多种形式，包括建立关系网、为重要的博客或出版物投稿、建立自己的咨询业务、参与展示你才能的项目、实*、志愿服务或做公益工作。

许多招聘经理开始*惯于看到有非传统背景的候选人，这意味着另类经历不会对你不利。关键是要表明你的相关经验将有助于你对公司产生立竿见影的影响。

3.【此处插入学位】对数据科学有好处吗？

只要你能满足数据科学职位的要求，任何学位都是数据科学的好学位。

你的学位教会了你线性代数、微积分和统计学吗？

如果是这样的话，那么你很可能会从事数据科学方面的职业。

如果没有，那你能自学需要的技能吗？

只要你能完成工作中需要的日常任务，无关的学位不会阻碍你获得一份数据科学家的工作。你可以有一个水下篮子编织的学位，只要你能测试假设，写一些代码，并用数据讲述一个故事，你就能在数据科学领域找到一份工作。

4.我可以从[此处插入无关字段]进入数据科学吗？

与你交谈过的大多数数据科学家都不是从数据科学家起步的。更有可能的是，你会和以前的工程师、科学家、政策制定者、教师等等交谈。

还是那句话，如上所述，只要你能完成你所申请职位的工作要求，那么从完全不相关的东西进入数据科学领域就不是问题。

幸运的是，网上有数百种资源可以帮助你在没有数据科学经验的情况下实现转型。

5.我应该读数据科学硕士吗？

是啊！

相对知名学校的数据科学硕士学位有助于巩固你作为任何数据科学职位强有力候选人的地位。

此外，硕士学位可以从你找工作的一开始就增加你的收入潜力。

6.我应该参加这个数据科学训练营吗？

新兵训练营往往会错过他们给你带来的好处，这个领域的大多数人都认为新兵训练营是浪费时间和金钱。在线证书也是如此，通常有数百人争夺一个入门级数据科学职位。

训练营和在线证书不会让你在所有其他相信自己应该得到这个职位的候选人中脱颖而出。

如果你正在考虑参加数据科学训练营，你应该问自己的真正问题是，你希望它能给你的求职带来什么价值。大多数训练营承诺完成后的安置，尽管很少有研究证明这一承诺对学生有益。

因此，更好的问题应该是:我缺少了哪些有助于我在数据科学面试中做得更好的技能？

你最好自学你所缺乏的课题，然后获得一些实践经验，而不是花上几千美元接受训练营项目的前学生的教导，这些学生也找不到工作。

7.我需要知道[在此插入数学题目]吗？

是的，很可能。

没有简单的方式来表达这一点-你需要知道你认为你需要知道的大多数数学知识，以便成为一名数据科学家。

在学*工作所需的数学知识方面，没有捷径可走。

所需的数学量取决于您输入的领域、您的工作资历和一般工作职责。有些职位只需要基本的微积分、代数和统计学，而有些职位甚至需要更高的水平。这完全取决于你的日常职责是什么。

如果你害怕数学，那就去争取数据分析师的职位，这通常只需要基本的数学知识。如果你准备迎接挑战，瞄准机器学*和人工智能将成为你的面包和黄油的职位。

8.如果我数学不好，如何成为一名数据科学家？

简短的回答？变好。

冗长的回答？如上所述，要成为一名数据科学家，你需要掌握的数学知识因职位而异。因此，你应该能够根据你想要的工作所需的数学量来调整你的学*。

然而，如果你真的认为你不擅长数学，隐藏的答案是更多地关注事物如何工作，而不是事物为什么工作-理解数学的“如何”和“为什么”是两件非常不同的事情，不一定是每个数据科学职位都需要的。如果你能自学不同的数学模型，它们是如何工作的，以及它们应该产生的结果，你很有可能是个天才。只有当你进入数据科学的真正理论部分时，你才需要知道为什么某些东西会起作用。

简而言之，数学是关于实践的，如果你非常想要某样东西，在你能成功完成要求你做的事情之前，实践不会成为负担。

9.应该学*哪些编程语言？

Python、R 和 SQL。

所有数据科学工作要求都不一样，但这是三个反复出现的罪魁祸首。

10.我应该学 Python 还是 R？

这个问题的答案是主观的，取决于你想进入哪个领域。

如果你想成为一名普通的数据科学家，能够申请市场上的大多数工作，Python 是一个安全的赌注。如果你想进入科学相关领域，R 将是最常用的。

许多数据科学家会建议你学*这两种方法，但当你第一次开始时，这可能会感觉难以承受。因此，最好的想法是挑一个，里里外外的学*，然后在学*另一个(如果有必要的话)之前决定你的职业将带你去哪里。

11.我应该做一个数据科学作品集吗？

是的，并在你的简历和求职信中链接到它，这样招聘经理就可以看到你得到了什么。

吸引人的投资组合的关键是包括独特的项目，这些项目不使用你在 Kaggle 上看到的相同的公共数据集。这意味着与泰坦尼克号、股票市场或面部识别无关。

招聘经理已经厌倦了看到相同的老项目在不同的候选人之间有细微的不同。

因此，要独树一帜，脱颖而出，通过跳出框框思考，开发能真正打动你所选行业招聘经理的项目，让你的投资组合令人难忘。

12.我应该做什么样的个人项目？

任何你感兴趣的东西！

如上所述，为了在招聘经理面前取得更大的成功，避免任何关于泰坦尼克号、股票市场或面部识别的事情。

招聘经理可以马上判断出一个项目是你真的花了心思还是从别人的代码库中复制粘贴了代码。因此，挑选一个问题，找到一些相关的数据，建立一个不仅能引起你的兴趣，而且独一无二的项目，让招聘经理对与他们行业相关的问题有一个全新的认识。

13.我需要擅长编码才能成为数据科学家吗？

是的。

快速正确地编写代码的能力将会增加你作为数据科学家的影响力。

虽然无代码数据科学开始扎根，但为数据分析生成独特代码的能力仍然是该领域的主要支柱。

幸运的是，学*编码可以说是整个过程中最容易的部分，而且只有数百个免费资源，学*编码将是你最不担心的。

14.要成为一名数据科学家，我需要善于与人相处吗？

是啊！

数据科学家是董事会高管和地下软件工程师之间有趣的混合体——他们需要能够在团队中工作，并向利益相关者展示他们的发现，但他们也需要能够认真工作，独立完成项目。

所以，不仅要善于与人交往，更要懂得沟通。如果没有适当的沟通技巧，利益相关者将不知道数据告诉他们什么，或者他们应该做出哪些关键决策。

因此，如果你还没有，那么是时候在你进入数据科学就业市场之前，复*一下你的团队合作和沟通技巧了。

15.数据科学面试我需要知道什么？

每个公司都有自己进行数据科学面试的特殊方法，这意味着你需要为各种问题、场景和面试形式做好准备。

关键是要专注于建立心智模型，练*算法，并*惯于现实世界的问题解决。记忆数据科学面试问题是没有用的，因为招聘经理不是要你死记硬背，而是要你推理、分析、解释并合作解决问题。

通过练*这些基础技能，以及学*如何交流您的思维过程，您将能够掌握您遇到的大多数数据科学面试。

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一个由维基百科驱动的问答机器人与 GPT 3 号结合在一起

原文：https://towardsdatascience.com/a-question-answering-bot-powered-by-wikipedia-coupled-to-gpt-3-56889b5976d7

仍然着迷于 GPT-3 提供的可能性和它的力量，这里耦合到维基百科

久尼尔·费雷拉在 Unsplash 上的照片

如果你关注我，你会发现我对 GPT-3 非常着迷，它既是提高生产力的工具，也是通过自然问题进行信息检索的工具。您还看到，GPT-3 通常会提供问题的正确答案，但有时它不会，甚至会产生误导或混淆，因为尽管它的答案是错误的，但看起来很有把握。在某些情况下，但不总是，当它不能找到一个合理的完成(即，它“不知道”答案)，它告诉你，或者它只是不提供任何答案。我向您展示了通过微调模型，或者更容易地通过少量学*，可以提高事实准确性。但是决定在这些过程中使用什么信息并不容易，更不用说如何应用了。在这里，我向你展示一个相当简单的方法，通过使用它直接从维基百科检索的信息来增强你的机器人。正如你将看到的那样，它工作得很好。

介绍

GPT 3 号为许多项目提供动力，这些项目在一年前还是不可想象的。只要看看我写的介绍各种示例应用程序的文章就知道了——它们都是基于网络并运行在客户端上的，因此很容易实现像与计算机进行自然对话一样具有未来感的东西:

需要更准确的信息

尽管在正确的设置下，GPT-3 很有可能会提供正确的答案，但有时它会回答说不知道，甚至根本不回答。然而，这是非常糟糕的，它通常会提供不正确的答案，这些答案可能会非常误导或令人困惑，因为他们似乎有很高的信心。这是我们看到可以通过微调，或者更容易地通过少量学*来纠正的。但是具体怎么做呢？

上个月，我一直在试验制造“更聪明”的问答机器人的方法，这些机器人可以使用来自可靠来源的信息。

为什么？因为我看到了在做我的研究或为我的科学家工作研究一个新课题时使用 GPT-3 作为助手的巨大潜力，甚至，为什么不呢，作为学生的 24/7 导师——我在这里特别阐述了这一点。

怎么会？基本上是通过在维基百科上查询相关文章，并使用获得的文本进行少量学*，然后提出问题。

在一些更详细的情况下(本文后面的完整细节)，机器人首先从用户的问题中删除所有停用词(在 NLP 行话中，停用词是指在文本处理之前或之后被过滤掉的词，因为它们意义不大或没有意义)；然后，它用被清除的单词查询维基百科，并得到一个可能包含该主题信息的文章列表；最后，将原始问题附加到每篇文章中，并用 GPT-3 进行处理，以根据维基百科文章计算出一个似乎合理的答案。因此，答案不是单一的，而是实际上每篇维基百科文章都有一个，每个答案都包括一个文章链接，这样用户就可以更深入地查阅它。这个工具不是绝对可靠的，但是在我所做的测试中，它运行得相当好。

第一个例子

现在，您可以通过一个例子看到这个机器人的运行，我在文章的结尾展示了另一个例子。是的，就像我所有的例子一样，你可以在我的网站的链接中访问和使用这个 web 应用程序(回想一下，你需要从 OpenAI 获得一个免费的 API 密钥才能使用 GPT-3)。

在第一个例子中，我向机器人询问了叶绿体的进化——植物用于光合作用的细胞器，它可能起源于非光合细胞吞噬光合蓝藻的时候。

确切的问题是:

叶绿体的进化起源是什么？

你会看到机器人很好地获得了信息，尤其是从列表中显示的最后几篇文章:

作者在自己的 web app 上截图。(请继续阅读下面的链接，亲自尝试并查看源代码)。

这是完整的输出，当时最多有 20 篇维基百科文章被请求，所有检索到的文章连同问题一起被馈送到 GPT-3:

来自维基百科的文章“叶绿体”(链接)

来自维基百科文章“光合作用的进化”(链接 )
叶绿体是一种细胞器，被认为是通过内共生起源的。

来自维基百科的文章“Archaeplastida”(链接 )
叶绿体是一种细胞器，它是通过以蓝细菌为食的单一内共生事件获得的。

来自维基百科文章“绿色裸藻”(链接 )
叶绿体是一种细胞器，存在于植物和藻类的细胞中。它被认为起源于细菌和真核细胞祖先之间的共生关系。

来自维基百科文章《植物进化》(链接 )
叶绿体是在植物细胞和其他真核生物中发现的进行光合作用的细胞器。叶绿体捕捉光能，将二氧化碳和水转化为有机物，如葡萄糖。

来自维基百科的文章“植物进化史”(链接)

来自维基百科的文章“生命的历史”(链接)

来自维基百科文章“线粒体”(链接)

来自维基百科的文章“进化思想史”(链接)

来自维基百科文章“地球的历史”(链接)

来自维基百科文章“物种”(链接 )
叶绿体是一种存在于植物和藻类细胞中的细胞器。它是光合作用的场所，来自太阳的能量被用来将二氧化碳和水转化为氧气和葡萄糖。叶绿体被认为起源于被真核细胞吞噬的蓝细菌。

来自维基百科文章“葱属”(链接 )
叶绿体是一种存在于植物细胞和其他真核生物中进行光合作用的细胞器。叶绿体从太阳获取光能，并将其转化为化学能，植物可以利用化学能制造食物。叶绿体是被植物早期祖先吞噬的一种古老细菌的后代。

来自维基百科文章“琳·马古利斯”(链接 )
琳·马古利斯提出，叶绿体曾经是独立的细菌，在共生关系中被其他细胞占据。这一理论现在被广泛接受。

来自维基百科文章“复制的起源”(链接 )
叶绿体是一种存在于植物和藻类细胞中的细胞器。人们认为它起源于细菌和现代植物祖先之间的共生关系。

来自维基百科文章“真核生物”(链接 )
叶绿体是一种细胞器，存在于植物和藻类的细胞中。人们认为它起源于细菌和现代植物祖先之间的共生关系。

来自维基百科文章“叶绿体 DNA”(链接 )
叶绿体是植物和藻类细胞中发现的一种细胞器。叶绿体是光合生物特有的，被认为是通过内共生过程产生的，在这一过程中，原始原核生物被带入另一种生物的细胞中，并成为共生体。久而久之，共生体越来越融入细胞，直到变成叶绿体。

来自维基百科文章“光合作用”(链接 )
叶绿体是一种细胞器，存在于植物和藻类的细胞中。它是光合作用的场所，光能在这里转化为化学能，植物可以利用化学能从二氧化碳和水生成葡萄糖。叶绿体被认为起源于被真核细胞吞噬的蓝细菌，随着时间的推移，这两种生物变得共生。

来自维基百科文章“共生”(Symbiogenesis)(链接 )
共生，内共生理论，或系列内共生理论，是真核细胞起源于原核生物的主导进化理论。该理论认为，线粒体、质体(如叶绿体)以及真核细胞的其他细胞器可能都是由以前自由生活的原核生物(与细菌的关系比与古细菌的关系更密切)在内共生中一个放在另一个里面演化而来的。

来自维基百科文章“金鱼藻”(链接 )
叶绿体是一种质体，是在植物和藻类细胞中发现的一种细胞器。质体是膜结合的细胞器，具有多种功能，包括光合作用、营养物质的储存以及脂质和其他分子的合成。叶绿体在质体中是独特的，因为它包含色素叶绿素，叶绿素用于捕获阳光并将其转化为植物可以用来生长和茁壮成长的化学能。叶绿体被认为起源于一种被祖先植物细胞吞噬的细菌。随着时间的推移

来自维基百科文章《进化》(链接 )
叶绿体是绿色植物和藻类细胞中发现的一种细胞器。它是光合作用的场所，光合作用是绿色植物和藻类生产自己食物的过程。叶绿体被认为起源于一种叫做蓝细菌的细菌。蓝细菌被认为是最早产生氧气作为光合作用副产品的生物之一。这种氧气会在大气中积累，最终导致臭氧层的形成。臭氧层保护地球表面免受来自太阳的有害紫外线辐射。

需要注意的重要事项:

• 首先，机器人用它自己从每篇文章中生成的答案进行回复，但是…
• 当它没有找到所提问题的答案时，它不会回复任何内容。这一点很重要，因为有些文章，如标题为“进化思想史”的文章，包含了一个关键词(“进化”)，但并不真正与所提问题相关。感谢 GPT-3 的力量，我们的机器人“理解”这一点，所以它不提供任何回复。
• 最后，当然你可以把所有的答案汇集起来，然后用一段话概括所有的信息。这可以用 GPT-3 本身或其他程序来完成。举个例子，我用 Quillbot 的总结工具做了一个快速测试，我得到了这一段:

叶绿体是一种在绿色植物和藻类细胞中发现的细胞器。它们从太阳获取光能，并将其转化为化学能，植物可以利用化学能制造食物。叶绿体被认为起源于蓝细菌和现代植物祖先之间的共生关系。

如你所见，这组成了一个简洁但信息丰富的段落，包含了问题的答案。对于更深入的阅读，读者可以按照逐条回答中的链接。

要了解更多关于 Quillbot 的信息，请查看:

https://medium.com/technology-hits/could-this-automatic-summarization-tool-revolutionize-writing-c042908c170d

这个机器人到底是怎么工作的？

为了根据维基百科的文章为用户的问题提供合理的答案，机器人会经历以下步骤:

• 首先，它从用户的问题中删除所有停用词。在 NLP 行话中，所谓的停用词是低重要性或不重要的词，因此它们通常在处理时从文本中删除。
• 然后，机器人用清除的单词查询维基百科，从而得到包含查询单词或其中一些单词的文章列表，因此可以推测与问题的主题相关。
• 然后，机器人从每篇文章中提取前 2000 个字符，并在每篇 2000 个字符的长文本上…
• 它附加原始问题，并将结果字符串发送给 GPT-3，以便它根据维基百科的文章计算出一个合理的答案。
• 最后，该机器人提取 GPT-3 发回的答案，并将其显示在输出中，同时显示一个链接，指向 GPT-3 每次调用中提供的维基百科文章。通过这种方式，用户可以详细查阅文章，并有希望验证或反驳机器人的回答。

源代码和详细信息

为了移除停用词，我使用了由http://geeklad.com编写的 JavaScript 函数，该函数使用了来自http://www.lextek.com/manuals/onix/stopwords1.html的停用词列表。在 http://geeklad.com/remove-stop-words-in-javascript 的可以找到描述这个功能的文章。

为了查询维基百科，我使用了一个典型的 fetch … then … then 子句:

fetch(endpointurl).then(function(resp) {
     return resp.json()
 }).then(function(data) {
     //code to analyze each retrieved article
})

其中 endpointurl 指向此类型的 url:

[https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&list=search&prop=info&inprop=url&utf8=&format=json&origin=*&srlimit=20&srsearch=${userinput.removeStopWords()}](https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&list=search&prop=info&inprop=url&utf8=&format=json&origin=*&srlimit=20&srsearch=${userinput.removeStopWords()})

然后，对于列表中检索到的每个对象(Wikipedia 文章),机器人会使用一个 fetch 命令进行新的调用以获取其全文:

data.query.search.forEach(result => {
   fetch(“[https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&pageids=](https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&pageids=)" + result.pageid + “&format=json&origin=*&prop=extracts”).then(function(article) {
 return article.json()
 }).then(function(dataarticle) {
 pageidnumber = Object.keys(dataarticle.query.pages)[0]
 //console.log(strip(dataarticle.query.pages[pageidnumber].extract))
 chatbotprocessinput(stripHTML(dataarticle.query.pages[pageidnumber].extract), dataarticle.query.pages[pageidnumber].pageid, dataarticle.query.pages[pageidnumber].title)
 })

请注意，维基百科文章的全文称为“摘录”

另外，请注意，该摘录是 HTML 格式的，因此为了删除所有 HTML 标签，bot 使用了一个名为 stripHTML 的函数，如下所示:

function stripHTML(html){
 let htmltoclean = new DOMParser().parseFromString(html, ‘text/html’);
 return htmltoclean.body.textContent;
}

最后，函数 chatbotprocessinput() 类似于我在以前的帖子中描述的那些函数，用于在提供一些提示以进行少量学*时调用 GPT-3。本质上，这个函数将原始问题附加到来自维基百科文章的文本中，并通过 PHP 将其发送到 GPT-3 API，就像我在其他文章中展示的那样。

你可以在我作为例子给出的 web 应用中看到所有的代码。

自己测试机器人

您可以在这里试用 web 应用程序:

https://lucianoabriata . alter vista . org/tests/GPT-3/Wikipedia-gp T3-2 . html

你可以通过 CTRL+U 看到它的完整源代码。它有点乱，是的，这就是为什么我在上面留下了包括代码关键部分的描述。

记住你需要一个来自 OpenAI 的 API 密匙来使用 GPT-3，你可以从他们的网站上获得一个免费的令牌。

还有一件非常酷的事情:你会看到这个机器人也在听并大声读出答案。正如我在这里展示的那样:

再举一个例子

最后，使用我在这里介绍的方法的另一个例子，让您更好地理解它是如何工作的，而不必获得 API 密钥并亲自尝试 bot。

问:虚拟现实如何应用于化学教育？

答案:

来自维基百科文章“教育期刊列表”(链接 )
虚拟现实可用于创建化学反应和过程的模拟，可用于教育目的。

来自维基百科文章“现实”(链接 )
虚拟现实可用于创建化学反应和过程的模拟，可用于教育目的。

来自维基百科文章“谢尔游戏”(链接 )
虚拟现实可以用于化学教育，帮助学生可视化和理解复杂的化学反应。它还可以用来模拟危险或难以观察的化学反应。

来自维基百科文章“数字图书馆”(链接 )
虚拟现实可用于化学教育，帮助学生可视化和理解复杂的化学过程。比如 VR 可以用来展示分子的三维结构，或者模拟化学反应。VR 还可以用来创建虚拟实验室，学生可以在那里用化学物质做实验，而不需要昂贵和危险的设备。

来自维基百科的文章“虚拟现实”(链接 )
虚拟现实可以用于化学教育，为学生创造身临其境的学*环境。例如，学生可以被放置在一个虚拟实验室中，在那里他们可以进行化学实验和反应。

来自维基百科文章“混合现实”(链接 )
虚拟现实可以用于化学教育，帮助学生可视化和理解复杂的化学反应。例如，VR 可以用来显示化学反应中分子的形成或电子的运动。虚拟现实还可以用来创建虚拟实验室，学生可以在那里用化学物质做实验，而不需要昂贵和危险的设备。

来自维基百科的文章“增强现实”(链接 )
虚拟现实可以用来创建化学反应的模拟，这在现实世界的设置中太危险了。这使学生能够了解反应中涉及的反应物、产物和中间体，以及反应的动力学和热力学。

来自维基百科文章“模拟”(链接 )
虚拟现实可用于化学教育，为学生创造身临其境的环境，探索化学概念。例如，学生可以使用虚拟现实来可视化分子的结构以及它们如何相互作用。虚拟现实还可以用来创建化学反应的模拟，让学生看到不同的变量如何影响反应的结果。

这里的几个答案非常翔实，反映了虚拟现实在化学教育中的实际应用，还涉及到密切相关的领域和概念，如增强现实，模拟，化学教育游戏等。

局限性和进一步探索的可能性

你可能已经发现了一些局限性。让我们看看它们，并讨论如何通过解决它们来改进机器人。

可能最关键的限制是，bot 只从检索到的每篇维基百科文章中提取前 2000 个字符。这是因为在 API 调用中将字符作为 URL 参数发送是受限制的。通过只捕获 2000 个字符，我们为问题占用的字符留出了一些空间，我们将这些字符追加到从文章中提取的 2000 个字符(通常 URL 限制为 2048 个字符)。

总的来说，我发现如果一篇文章真的是在讨论问题中的主题，那么引言已经有一些信息来帮助创造一个合理的答案。但是，如果文章中包含有助于回答问题的信息的部分超过了前 200 个字符，它将被错过，机器人将无法使用它。这可能是为什么在某些情况下(看看我的第一个例子)，一些文章被检索，然后没有产生任何答案。

一种可能的解决方法是不提取前 2000 个字符，而是提取关键字周围的部分文本，甚至小于 2000 个字符。然而，如何处理关键字的多次出现并不完全清楚，这最终会再次导致需要封顶的长文本。

另一种可能的变通办法是，首先用一种不如 GPT-3 强大但可以处理较长文本的技术来总结每篇文章，然后将问题附加到这一总结中，并将其提供给 GPT-3。这种可能性很有趣，因为人们甚至可以从所有检索到的文章中汇总出一个摘要，然后添加问题，并用 GPT-3 只处理一次该文本，从而获得一个可能有效的输出。这也有可能作为我的机器人的一个增强，如果一个人扩展它，将所有的部分答案汇集在一起，然后使用它作为一段新的文本，产生一个新的，更合成的答案。

也有可能根本不用文章，而是用一些预先做好的总结。事实上，当使用其搜索引擎时，维基百科提供了大部分文章的摘要和摘录。还有维基数据，一个免费开放的知识库，可以被人类和计算机程序阅读和编辑。此外，许多维基百科文章都有一个摘要版本，你可以通过编辑网址以“简单”开头来访问；例如，链接https://en.wikipedia.org/wiki/Photosynthesis变成了https://simple.wikipedia.org/wiki/Photosynthesis，其中包含大约 15-20%的材料，应该是由人类策划的——即不是自动生成的。(请注意，简单维基百科的主要目标实际上是以简化的、更容易理解的英语语言复制文本，而不一定是文章的较短版本，尽管在实践中这最终会发生，正如你可以验证的那样)。

作为文章文本的替代，我测试了人们可以通过编程从维基百科搜索中获得的片段(参见此处的示例 JavaScript 代码)。这不是很好，可能是因为片段包含的文本太短，信息不够丰富。

其他可取但可行的功能？一个——我下一步打算做的——将所有部分答案汇集成一个单一的、确定的答案，这对用户更有帮助。

另一点，更多地取决于 GPT-3 如何工作，而不是我们作为程序员使用它能做什么，是给 GPT-3 代分配可靠性分数。此外，与此相关的是，如果 GPT-3 不仅能返回答案，还能返回生成答案的原始文本部分，就像谷歌的 lambda 似乎能够做到的那样，那就太好了。

可用性一般？这需要测试，所以我邀请你试用这个机器人，并评论它是如何工作的。玩得开心点，我希望这篇文章和我留在这里的开源代码能给你带来灵感，让你创造出更酷的东西。

相关阅读资料、资源和项目

https://arxiv.org/abs/2005.14165 https://freshman.tech/wikipedia-javascript/

图由作者来自公开图片。

www.lucianoabriata.com我写作并拍摄我广泛兴趣范围内的一切事物:自然、科学、技术、编程等等。 成为媒介会员 访问其所有故事(我免费获得小额收入的平台的附属链接)和 订阅获取我的新故事 通过电子邮件 。到 咨询关于小职位 查看我的 服务页面这里 。你可以 这里联系我 。

Pandas 中条件格式的快速简易指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-quick-and-easy-guide-to-conditional-formatting-in-pandas-8783035071ee

了解如何对熊猫数据框架应用条件格式

照片由小型企业计算

Python 中的 Pandas 库主要用于数据操作和分析，但是您知道 Pandas 还允许数据帧的条件格式吗？

条件格式是一种允许您对满足特定条件的单元格应用特定格式的功能。这在 Microsoft Excel 等电子表格应用程序中很常见，它有助于将查看者的注意力吸引到重要的数据点和值上。它还允许您基于颜色直观地剖析数据集，从而更容易处理大型数据集。

在本文中，我将提供一个简单的指南，介绍如何对 Pandas 数据帧应用条件格式。这篇文章中的代码可以在这个 GitHub repo 的笔记本中找到。

数据集

在本文中，我们将使用来自seaborn包的内置虹膜数据集。为简单起见，我们将随机抽取 10 个观察值。

作者图片

熊猫数据帧样式器入门

在我们深入探讨之前，有必要先介绍一下熊猫数据帧样式器的概念。熊猫有一个DataFrame.style 属性，它返回一个Styler对象。正是这个Styler对象使我们能够访问和修改熊猫数据帧的各种样式属性。在我们的 DataFrame df上调用.style将原样显示 DataFrame，但是它显示为一个pandas.io.formats.style.Style对象，而不是通常的pandas.core.frame.DataFrame。

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注意调用df上的.style会改变浮子的精度。当我们实现条件格式时，它实际上不会影响任何东西，所以我们将让它保持原样。但是，如果您对此很挑剔，可以随意使用下面的代码来相应地配置精度。

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在底层，Styler对象使用层叠样式表(CSS)来定制影响数据帧显示的各种参数。这是通过使用.apply()或.applymap()将样式函数传递给Styler对象来实现的。因此，样式函数的输出应该是包含 CSS 属性-值对的字符串，采用'attr: value'格式。如果什么都不应用，函数应该返回一个空字符串'’或None。

关于DataFrame.style属性和Styler对象的更多细节，请查看熊猫官方文档中的以下链接:

• 熊猫。DataFrame.style
• pandas . io . formats . style . styler

条件单元格高亮显示

有条件地格式化你的熊猫数据帧的一个方法是高亮显示满足特定条件的单元格。为此，我们可以编写一个简单的函数，并使用.apply()或.applymap()将该函数传递给Styler对象:

• .applymap():对 DataFrame 元素应用函数；
• .apply():按行或按列对数据帧应用函数。

现在让我们探索几个场景。

1.突出显示任何符合条件的单元格

假设我们想用黄色背景突出显示数据帧df中值为 5.1 的所有单元格。我们可以编写一个简单的函数，并以如下方式使用.applymap():

作者图片

2.突出显示任何不符合条件的单元格

请注意前面的颜色片段，如果不满足条件，color被设置为''。如果我们还想突出显示不满足条件的单元格，我们当然可以设置颜色，而不是空字符串。这里，我们将保留值为 5.1 黄色的单元格，并突出显示值不是 5.1 淡蓝色的单元格。请注意，在设置颜色时，您可以使用任何有效的 HTML/CSS 颜色名称或十六进制颜色代码。出于演示目的，我们将使用十六进制颜色代码。

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我们可以更进一步，将样式函数一般化。这样做意味着我们可以将条件为真和条件为假时用来突出显示单元格的颜色作为参数传递给函数。下面的代码片段将显示与上面相同的输出。

3.仅突出显示选定列中符合条件的单元格

如果我们只想在某些列上应用条件突出显示，而不是整个数据帧，该怎么办？您可以通过将列名列表传递到.applymap()中的subset参数中来实现。

在下面的代码中，我们仅对“sepal_length”和“petal_length”列应用条件格式。

作者图片

4.基于分类值突出显示行

我们还可以根据分类列中的值突出显示数据帧中的行。这将允许我们可视化地分割数据集，这在处理大型数据集时尤其有用。在这里，如果我们想根据花的种类来突出显示行，我们可以这样做:

作者图片

请注意，上面的代码中有一些关键的区别:

• 首先，样式函数highlight_rows()现在将每一行作为一个参数，与之前的highlight_cells()函数相反，它将每个单元格的值作为一个参数。
• 第二，因为我们是按行应用样式函数，所以我们使用.apply()和axis=1而不是.applymap()。
• 第三，因为我们是按行应用函数，所以 style 函数的输出是 CSS 字符串的列表，而不是单个字符串。

5.基于列名突出显示列

我们还可以根据列名突出显示单元格。我们可以定义样式函数，将每一列作为参数，然后通过指定axis=0按列应用该函数。

假设我们想用与其他列不同的颜色突出显示“物种”列，我们可以这样做:

作者图片

条件文本格式

我们可能希望格式化数据帧的另一种方式是定制每个单元格中的文本。上一节中介绍的场景也适用于文本格式化。

如果您已经意识到了这种模式，我们已经配置的用于单元格突出显示的 CSS 属性-值对将采用以下格式:background-color: <set color>。我们可以通过指定不同的 CSS 属性-值对格式来应用其他类型的条件格式。下面是一些我们可以定制的Styler对象的公共属性和它们相应的 CSS 字符串格式:

1. 字体颜色 : 'color: <set color>’
2. 字体类型 : 'font-family: <set font type>'
3. 字号 : 'font-size: <set font size>’
4. 字体粗细 : 'font-weight: <set font weight>'

我们甚至可以在一个样式函数中指定多种类型的属性，用分号将它们链接起来，就像这样:"background-color: 'yellow'; color: 'blue'; font-size: '15px'"。当然，这只适用于单个条件。如果我们想为不同的条件指定不同类型的格式，我们需要定义不同的样式函数。

导出为 Excel 文件

现在，已经在 Pandas 中完成了所有这些条件格式，接下来我们可能要做的是将数据帧导出为 Excel 文件。当然，我们希望保留导出的 Excel 文件中的所有格式。我们可以使用.to_excel()方法，指定一个. xlsx 文件名和引擎(或者是openpyxl或者是xlsxwriter)。

作者图片

把所有的放在一起

到目前为止，已经介绍了很多内容。让我们通过一个具体的例子把这些想法放入上下文中。假设我们想以下列方式格式化我们的数据帧df:

• 根据花的种类突出显示行；
• 当萼片长度或萼片宽度在 3.5 毫米至 5.5 毫米之间时，将字体颜色设置为红色，字体粗细设置为粗体；
• 当花瓣长度或花瓣宽度在 1.5 毫米到 3.5 毫米之间时，设置字体大小为 15px，字体类型为草书。

让我们一步一步地完成这个例子:

第一步:根据花卉种类突出显示行

我们之前已经用highlight_rows()样式函数完成了。

作者图片

第二步:当萼片长度或宽度在 3.5 毫米到 5.5 毫米之间时，设置字体颜色和粗细

因为我们对萼片长度和萼片宽度的值感兴趣，所以我们可以定义一个样式函数，它接受一个单元格值作为参数，然后在使用subset参数指定感兴趣的列时使用.applymap()。

这里，我们正在格式化字体颜色和字体粗细，所以样式函数应该返回的 CSS 字符串需要是'color: <set color>; font-weight: <set font weight>’格式。下面是代码和输出:

作者图片

第三步:当花瓣长度或宽度在 1.5 毫米到 3.5 毫米之间时，设置字体大小和类型

类似地，我们定义了另一个样式函数来返回一个'font-size: <set font size>; font-family: <set font type>’格式的 CSS 字符串。请注意，我们可以通过简单地将方法链接在一起，为不同的条件应用不同的格式。

作者图片

第四步:导出为 Excel 文件

好了，我们的数据帧开始看起来奇怪了，所以我们应该停止格式化它。我相信你已经明白了。让我们做最后一件事——将其导出为 Excel 文件。

作者图片

在保留字体格式方面似乎有一些问题，但其余的格式看起来很好。

其他资源

由于DataFrame.style在幕后使用 CSS，我们可以用许多其他方式有条件地格式化数据帧。熊猫还提供了其他有趣的功能。请务必查看以下资源以了解更多信息:

• 使用 CSS 的文本和字体样式
• 熊猫的表格可视化

结论

恭喜你！您已经在 Pandas 中学*了条件格式的基本知识。快速回顾一下——您已经了解了 Pandas DataFrame Styler 对象在定制数据帧显示方式中的作用。你已经学会了如何使用'attr: value'格式的 CSS 来指定各种设置，包括单元格高亮颜色、字体颜色、字体大小和字体类型。

您还看到了如何以保留格式的方式将Styler对象导出为 Excel 文件。有很多其他方法可以有条件地格式化数据帧。没有什么可以阻止您进一步尝试，创建更复杂的格式，并在此过程中获得一些乐趣！

在你走之前……

如果这篇文章有价值，并且你希望支持我作为一个作家，请考虑注册一个中级会员。一个月 5 美元，费用直接支持我和其他你读其文章的作家。作为会员，你可以无限制地阅读媒体上发表的故事。如果你使用这个链接注册，我将获得一小笔佣金。如果你希望在我发布时得到通知，也可以随时加入我的电子邮件列表。

使用 Neptune.ai 跟踪 Pytorch 实验的快速指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-quick-guide-for-tracking-pytorch-experiments-using-neptune-ai-6321e4b6040f

该平台的演示可以帮助您有效地跟踪模型结果

佩吉·科迪在 Unsplash 上拍摄的照片

这篇文章是故事的续篇，故事是使用 MLflow 跟踪你的 ML 实验的直观指南。在上一篇文章中，我介绍了 MLflow，这是一个允许保存模型的超参数和度量的在线源代码平台。我发现的唯一缺点是它没有提供在线仪表板，这对于查看模型性能很有用。为此，我开发了另一个平台，名为 Neptune.ai。它不仅仅限于保存训练好的模型、指标和超参数，还允许在漂亮的仪表板中可视化图形绘图，并与其他队友分享结果。此外，还有可能比较运行实验的性能。

介绍

作者插图

Neptune.ai 是一个管理你的 ML 实验、模型注册和模型监控的在线平台。这个工具并不局限于监控单个模型的性能，它也有助于在单个仪表板中跟踪更多的模型。每次执行实验代码时，它都会填充表中的一行，称为运行表，因为它显示了所有的实验运行。通过这种方式，您可以根据超参数、指标和其他度量来比较不同的模型。

另一个重要的方面是，您可以为每个实验存储任何类型的元数据，例如超参数、度量和学*曲线、图形的图像和 HTML 对象、表格、包含训练模型的文件等等。除了这些对象之外，还可以创建一个仪表板，将存储在单个界面屏幕中的不同元数据组合起来。

此外，该平台很酷，因为它允许创建不同的项目，每个项目都包含所有的实验运行。也有可能与其他团队成员合作。您可以轻松地将项目的 URL 或单个实验的 URL 发送给您的同事，这可以可视化您的模型的结果。所有这些列出的优势都是免费的。无论如何，如果你需要更高级的功能，比如更大的内存存储和更长时间的监控，你需要订阅。

先决条件

作者插图。

在展示如何将 Neptune 与 Pytorch 集成之前，需要遵循四个步骤:

1. 检查您的电脑上是否安装了 Python 3.6 或更高版本
2. 在 neptune.ai 网站上注册为用户，以访问私人项目
3. 复制您的概要文件的 API 令牌
4. 创建一个新项目，该项目可以是公共的，也可以是私有的，具体取决于您的范围。如果你打算和同事分享成果，公共项目更合适。

将软件包安装到笔记本电脑后:

pip install neptune-client

为了完成这个过程，我们需要初始化一次 Neptune 运行，其中我们传递 API 令牌和项目的路径:

import neptune.new as neptune
from neptune.new.types import Filerun = neptune.init(
    project="<username>/pytorchneptuneintegrat",
    api_token="<insert-your-API-token>"
)

当您运行这些代码行时，会返回一个 URL 作为输出。瞧啊！需求现在已经满足，我们可以专注于更有趣的部分。

用 Neptune.ai 进行跟踪实验

我们终于可以开始探索 Neptune.ai 的学*之旅了。这一部分可以进一步分为不同的步骤:

1. 导入库和数据集
2. 在 Neptune.ai 中保存超参数
3. 定义模型并实例化 Pytorch 对象
4. 记录损失并保存数字
5. 保存模型架构和权重
6. 运行文件 train_vae.py
7. 创建新仪表板

1。导入库和数据集

第一步是导入库、时尚 MNIST 和运行 python 代码 train_vae.py 时要在终端上传递的参数列表

正如您所看到的，我们创建了一个 ArgumentParser 对象，它包含了我们希望在终端上传递的所有参数。为了将信息填充到解析器中，我们使用 add_argument()方法。例如，使用此方法创建变量 n_epochs。这个变量的类型是一个整数，默认值是 50，并且指定了一个帮助消息。

这样，用命令行python train_vae.py运行文件时，模型会自动训练 50 个历元。如果你想改变超参数的值，命令行应该改为python train_vae.py — n_epochs <optional_value>。

2。在 Neptune.ai 中保存超参数

我们感兴趣的第一件事是在 Neptune.ai 中保存超参数。做起来非常简单:

这一行代码创建了一个名为 hyperparameters 的新文件夹，其中显示了所有的 hyperparameters 和字典中指定的相应值。如果打开实验的链接，您可以在运行文件后找到保存在表格中的信息:

作者插图

3。定义模型并实例化 Pytorch 对象

我们创建了 VariationalAutoencoder 类，它由两个神经网络组成，具有线性层的编码器和解码器，作为激活函数的泄漏 ReLU 和批量标准化层。还定义了函数来计算变分自动编码器的 Elbo 损耗。

train_eval_vae 类中指定了训练和评估变分自动编码器性能的方法，您可以在第 6 节中找到该类，其中提供了所有代码。我们可以初始化变体自动编码器、优化器和先前定义的类 train_eval_vae:

4。记录损失并保存数字

现在，我们终于可以在训练装载机和测试装载机上训练和评估变型自动编码器了。

有两种主要的方法用来保存不同类型的信息。第一种方法是log方法，将一组数字存储在指定的路径中。在这种情况下，它应用于保存文件夹评估中每个时期的训练和测试重建损失:

作者插图

另一种方法是upload在运行该行代码时，立即将文件上传到
创建的指定目录中。在示例中，我们使用它来保存两个 matplotlib 图形。

作者插图

不错，你不觉得吗？我们可以在这个神奇的平台上存储所有的模型结果，而无需填充您的实际工作环境、Jupyter Lab 或 Visual Studio 或您正在使用的任何 IDE。

5。保存模型架构和权重

Neptune 不仅限于存储超参数、评估方法和数字，它还允许保存模型架构，这在使用不同模型比较实验时非常有用。此外，它允许上传训练模型的学*参数。

这些是您运行脚本时会发现的输出。文本文件提供了模型架构的快速概览，而另一个文件包含了模型的权重。

6.运行 train_vae.py

前面显示的所有代码都保存在一个带有格式的文件中。py:

编写完代码后，可以用下面的命令行运行它:

python train_vae.py

要尝试超参数的其他值，您可以在命令行上传递它们:

python train_vae.py --latent_dim 2

所有实验结果都可以在平台上的个人项目中可视化:

作者插图

该表是监控和比较您到目前为止已经尝试过的模型的性能的基础。Id 列的每一行都包含一个链接，用于查看该特定实验的结果。通过按+添加列按钮，可以很容易地添加其他列。如果您希望可视化具有特定超参数的实验，也可以过滤结果。

7.使用 Neptune.ai 创建仪表板

最后一步是创建一个漂亮的仪表板，它很好地总结了实验中获得的结果。这样做的过程非常直观:

• 选择左侧菜单上的 + 按钮
• 选择仪表板的标题，然后单击保存
• 按下 +Add widget 按钮，决定显示哪种类型的数据可视化。例如，我们可以选择 Image 小部件来显示在第一个时期获得的重建图像。

作者 Gif。

按照此步骤，我们可以添加其他图表，这样就可以获得一个仪表板:

作者插图

当您对仪表板感到满意时，记得单击保存按钮。

最终想法:

我希望你已经开始使用 neptune.ai 喜欢这个教程。它提供了非常有用的功能来处理你的模型实验。感谢阅读！祝你有愉快的一天。

参考资料:

• https://py torch . org/vision/main/generated/torch vision . datasets . fashion mnist . html
• https://docs . Neptune . ai/integrations-and-supported-tools/model-training/py torch

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本地开发时如何安全存储和检索敏感数据的快速指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-quick-guide-on-how-to-safely-store-and-retrieve-sensitive-data-when-developing-locally-cd766d2ea1c5

永远不要在代码中放入用户名、密码或 API 密钥/秘密。利用环境变量保护您的数据安全。

regularguy.eth 在 Unsplash 上的照片

注意: 本文建议在本地开发时，使用一种安全的方法来存储和检索环境变量中的敏感数据。在公司环境中工作时，请遵循公司推荐的最佳实践。

如果您曾经使用过任何 API(比如 Twitter)或者试图连接到任何远程数据源，您可能会遇到需要传递敏感参数的情况，比如 API 密钥/秘密、用户名和密码。你用 GitHub 展示你的作品吗？如果您这样做了，并且您已经在笔记本或代码中以纯文本的形式输入了这些值，那么您肯定会收到电子邮件警告，您的敏感信息是公开的！

twitter_api_key = 'frBtFyG7JefJcY76nTlyOuT2iAUg457ndbhKpj9vERw'

好消息是，你可以养成一个简单的*惯，让你的钥匙、秘密和敏感信息只属于你一个人。我们将利用环境变量、和一个名为os的简单 Python 库，它将允许我们从本地机器中检索这些值。

什么是环境变量？

环境变量存储在您机器本地的用户配置文件中。当执行代码时，它们可以在 python 中动态地准备好，并使敏感数据远离人类可读的代码。

添加环境变量

让我们从添加环境变量开始。。zshrc 是一个配置文件，包含运行 zsh shell 的命令，就像一样。包含 bash shell 命令的 bashrc 文件。您可以运行下面的命令来查看您的。zshrc 文件。请注意，这是一个隐藏文件，所以您必须将-a参数添加到ls命令中。

ls -a

是时候简单介绍一下 VIM 了

现在我们将进入一个小小的 VIM 。VIM 是一个开源的基于屏幕的文本编辑器，内置于 MacOS 中。如果你从未接触过 VIM，要*惯它可能有点复杂，但它非常强大。如果你不熟悉 VIM，我建议你看看这个 VIM 教程。我将运行您将环境变量添加到所需的基本命令。zshrc 文件。先来打开我们的。VIM 中的 zshrc 文件。

vim .zshrc

你的。zshrc 文件将会打开，并根据写入的其他解决方案进行不同的设置。在我已经安装了 Anaconda 的地方，它可能看起来像这样。

# If you come from bash you might have to change your $PATH.
# export PATH=$HOME/bin:/usr/local/bin:$PATH

# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/Users/brianroepke/miniforge3/bin/conda' 'shell.zsh' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/Users/brianroepke/miniforge3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/Users/brianroepke/miniforge3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/Users/brianroepke/miniforge3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

接下来，我们可以四处导航。VIM 中有两种模式。编辑器将在正常模式下打开，在这里您可以浏览文件。您的触控板/鼠标应该可以使用箭头键。滚动到文件底部，按下i进入插入模式。现在您可以添加您的环境变量。我将在下面补充几个例子。

export USER="test_user"
export PW="some_very_hard_to_crack_password"
export HOST="foo.bar.net"

按下esc退出插入模式。现在，您可以在文件中导航。按下:进入命令模式。键入wq并按下enter保存并退出。

当你加到的时候。zshrc 文件或进行更改，需要重新加载文件才能使更改生效。在 zsh shell 中运行以下命令来重新加载配置文件并使您的更改生效。

source ~/.zshrc

注:我有时发现，即使我这样做了，我也需要重启我的计算机，让 python 能够用os.environ命令读取它们。

使用以下命令检查新的环境变量:

export

每当您需要在项目中使用一组新的敏感信息时，请重复此过程。对我来说很有效的一件事是使用描述性的名称，比如TWITTER_API_KEY或TWITTER_API_SECRET。这样，你就可以很容易地记住它们的用途，并把它们添加到你的中。zshrc 文件。

在 Python 中使用环境变量

剩下的就简单了！现在我们可以在 Python 中使用我们的环境变量了。让我们从导入os库开始。

import os

然后，我们使用os.environ命令获取环境变量的值，并将它们存储在内存中。

USER = os.environ.get("USER")
PW = os.environ.get("PASS")
HOST = os.environ.get("HOST")

像任何其他变量一样，您可以将它们传递给函数、连接字符串或任何您喜欢的东西。下面是一个在连接字符串中使用它们的例子。

uri = f"mongodb+srv://{USER}:{PW}@{HOST}"
client = MongoClient(uri)

查看我的文章关于用 Python 从 MongoDB 中提取数据的,了解更多关于使用这个连接字符串的细节。

结论

了解如何正确存储和检索敏感数据对于任何数据科学家和分析师都至关重要。这是一个非常简单的*惯，可以确保你不会将敏感信息暴露给外界，或者在你的第一个职业角色中看起来很傻！我们从向添加环境变量开始。zshrc 文件。然后我们使用os库在 Python 中检索它们。现在你已经准备好了！

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SQL 方言快速指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-quick-guide-to-the-dialects-of-sql-7249125f9228

T-SQL、PL/SQL、PL/pgSQL 等之间的区别

伊恩·巴塔格利亚在 Unsplash 上拍摄的照片

SQL 于 20 世纪 70 年代首次开发，并于 20 世纪 80 年代在得到广泛应用，很快成为与数据库通信的行业标准方法。直到最*受到 NoSQL 崛起的威胁，SQL 仍然是一股普遍的力量，也是任何数据专业人士的必备条件。

然而，自最初发布以来，SQL 发展成了不同的形式。虽然许多核心和基本的关键字和功能是相同的，但不同的供应商利用同一种语言的不同变体来扩展其功能。这些差异通常很小，但有时很大，并且通常会给需要管理来自两个独立数据库(每个数据库都有自己的方言)的查询的数据专业人员或需要转换到新公司首选供应商的求职者带来困难。

虽然没有详尽地介绍每一种可能的变体或其细微差别的深度，但我们将探索由 Microsoft (T-SQL)、Oracle (PL/SQL)和 PostgreSQL (PL/sgSQL)实现的方言之间的基本差异。此外，还将简要介绍一些其他变体。

T-SQL

Transact-SQL ，简称 t-SQL，是微软对 SQL 的扩展。编写 T-SQL 是为了在其生态系统中为查询提供更大的能力，它可以与SQL Server Management Studio、基于 Azure 的产品以及各种其他微软软件一起使用。主要的例外是访问，它使用 Jet SQL 来代替。

虽然大多数标准的 SQL 查询在翻译时不会出现大的问题，但是 T-SQL 为使用它的人提供了很大的好处。例如，它提供了创建变量的能力，允许更简洁的查询。

DECLARE @myVariable INT
SET @myVariable = 5

此外，T-SQL 引入了创建 while 循环的能力，这允许查询中的迭代。

DECLARE @Counter INT
SET @Counter = 0WHILE (@Counter < 10)
BEGIN
  PRINT 'Example'
  SET @Counter = @Counter + 1
END

它还提供了 Try/Catch 逻辑来更动态地处理错误。

BEGIN TRY
  SELECT * FROM MisspelledTableName;
END TRY
BEGIN CATCH
  SELECT 
    ERROR_NUMBER() AS ErrorNumber,
    ERROR_MESSAGE() AS ErrorMessage;
END CATCH

虽然详述微软在 T-SQL 中包含的所有额外特性本身就值得一篇文章来讨论，但这足以说明当与他们的产品线一起工作时，这种扩展使 SQL 成为一种更动态的语言。

PL/SQL

SQL的过程化语言，缩写为 PL/SQL，是 Oracle 对 SQL 的扩展。与微软的 T-SQL 非常相似，Oracle 的版本试图在使用他们的解决方案时赋予 SQL 更多的功能。因此，PL/SQL 既可以在他们著名的数据库上工作，也可以在最*的云服务上工作。

就与 T-SQL 的能力而言，PL/SQL 有很多重叠，它还具有变量的特性。

DECLARE
  myVariable NUMBER := 5;
BEGIN
  NULL;
END;

同样，PL/SQL 允许使用循环。然而，与 T-SQL 不同的是，除了 while 循环之外，PL/SQL 还具有两个独立的循环 结构，为实现提供了不同的选项。

DECLARE 
  i NUMBER := 0;
BEGIN
  LOOP
    dbms_output.put_line(i);
    i := i + 1
    IF i > 5 THEN
      exit;
    END IF
  END LOOP
END;

然而，PL/SQL 最有趣和最有利的特性之一是面向对象编程。那些*惯于这种编程范式的人将很快利用这种独特的选项。

CREATE OR REPLACE TYPE person AS OBJECT (
  firstName VARCHAR2(30),
  lastName VARCHAR2(30)
);
/

然后可以调用该对象。

DECLARE
  customer person;
BEGIN
  customer := person("John", "Doe");
  dbms_output.put_line(customer.firstName);
  dbms_output.put_line(customer.lastName);
END;

在官方文档中可以更深入地探索更多的特性，但是很容易看出 Oracle 创建 PL/SQL 是为了让数据专业人员以比简单的通用 SQL 更强大的方式利用他们的数据库。

PL/sgSQL

从 SQL 的公司风格转向免费和开源，过程语言/postgreSQL ，或 PL/sgSQL，是 postgreSQL 使用的方言。PL/sgSQL 不仅仅是一个相似的名称，它与 Oracle 的 PL/SQL 有许多共同的特性。事实上，这两者非常相似，以至于 PostgreSQL 甚至在其官方文档中专门用了一页来说明它们之间相对较少的差异。

列出的一些差异包括字符串变量的不同关键字，使用 REVERSE 关键字时处理循环的略有不同的方法，以及如何编写函数体的一些细微差别。

总的来说，这两个扩展非常相似，并且允许使用 SQL 进行更多的动态编程。

SQL 的其他变体

尽管 SQL 或多或少是数据库行业的标准，但不同的实现不可避免地会产生一些差异。此外，许多数据库、工具和技术在某种程度上使用了 SQL 这个名称，这导致了进一步的混淆。虽然不全面，但还有一些其他类型的 SQL 值得一提:

CQL—NoSQL 的一个特定变体，用于 Cassandra 数据库。官方文件详细描述了它的细节。

DSQL —动态 SQL 的简称，这不是一种特定的语言，而是一种允许在运行时动态编写查询的通用技术。顺便说一下，它还与一个查询构建器共享一个名称。

火鸟 SQL——一个自由开放源码的数据库，通常只被称为火鸟，但有时会收到 SQL 后缀。因为它是一个数据库，所以它不是 SQL 的一种独特方言，而是接受几种变体的 ANSI SQL 方言。

Jet SQL——前面已经简要提到，Jet SQL 是构建 Microsoft Access 的变体。通常不需要手动编写查询，因为 Access 的内置查询生成器通常会生成代码并处理任何差异。

MySQl——另一个免费的开源数据库，使用了一种同名的 SQL 风格。它与 SQL 之间只有细微的区别，详见正式文件。值得注意的是，另一个流行的开源数据库 MariaDB 是 MySQL 的一个分支，并且保持了与它的高度兼容性。

NoSQL——一个用来描述非关系数据查询方法的总称，NoSQL 仍然使用与常规 SQL 重叠的查询命令。

SQLAlchemy——虽然不是真正的 SQL 风格，但它是一个 Python 工具包，可以将面向对象的语言转换为针对各种不同数据库实现的 SQL 查询，无需了解它们的差异。

SQLite——SQLite 是基于文件的，而不是基于服务器的，它是一个轻量级数据库，不是语言本身的变体。主要用于本地应用程序，它的 SQL 风格在数据类型、关键字方面有一些小的变化，并且不包括常规 SQL 的一些特性。

结论

虽然 SQL 是一个行业标准，但是它的各种实现方式给那些进入这个领域的人带来了很多困惑和挫折。虽然这不一定是一件坏事，但很大程度上是因为这些实现极大地扩展了基础语言的能力，可能需要额外的教育来充分理解它们的差异。

不幸的是，许多工具和数据库通过在其名称中选择使用 SQL 来进一步混淆这个问题。然而，通过一些研究，区分语言和数据库或工具是可能的。

单词袋和 TF-IDF 的快速介绍

原文：https://towardsdatascience.com/a-quick-introduction-to-bag-of-words-and-tf-idf-fbd3ab84ecbf

机器学*和自然语言处理模型如何处理文本

克里斯蒂安·卢在 Unsplash 上的照片

什么是一袋单词

你有没有想过，当机器学*(ML)是基于数学和统计的时候，ML 是如何处理文本的？我的意思是，文本毕竟不是一串数字…对不对？

我给你介绍一下字袋(BoW) 模型。除了它听起来有趣的名字，BoW 是自然语言处理(NLP)的重要组成部分，也是对文本进行机器学*的基础之一。

BoW 仅仅是一个无序的单词及其频率(计数)的集合。例如，让我们看看下面这段文字:

"I sat on a plane and sat on a chair."

and  chair  on  plane  sat
  1      1   2      1    2

注意:令牌(单词)的长度必须为2或更多字符。

就这么简单。让我们看看这是如何计算的，如果再多加几个句子，或者我们通常所说的文档会是什么样子。首先，我们将导入必要的库。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

我们将使用来自 Scikit-Learn 的文本矢量器。我们已经导入了其中的两个，一个是创建弓的CountVectorizer，另一个是TfidfVectorizer，我们稍后会谈到。让我们以字符串列表的形式处理几个文档。

corpus = [
    "Tune a hyperparameter.",
    "You can tune a piano but you can't tune a fish.",
    "Fish who eat fish, catch fish.",
    "People can tune a fish or a hyperparameter.",
    "It is hard to catch fish and tune it.",
]

vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english') 
X = vectorizer.fit_transform(corpus) 
pd.DataFrame(X.A, columns=vectorizer.get_feature_names_out())

catch  eat  fish  hard  hyperparameter  like  people  piano  tune
0      0    0     0     0               1     0       0      0     1
1      0    0     1     0               0     1       0      1     1
2      1    1     3     0               0     0       0      0     0
3      0    0     1     0               1     0       1      0     1
4      1    0     1     1               0     0       0      0     1

我们可以更清楚地看到矩阵是什么样子的。行是文档,列是专有字。CountVectorizer带有各种内置的文本预处理，比如我们在这里做的删除停用词。如果一个句子包含一个单词，它会计算出现的次数，如果没有，它会使用一个0。BoW 方法会将更多的权重放在出现频率更高的单词上，因此您必须删除停用的单词。

什么是 TF-IDF？

我们看到，BoW 模型会计算出现的次数，并对大多数单词赋予更多的权重。另一种叫做 TF-IDF 的方法正好相反。TF-IDF 代表Term Frequency-Inverse Document Frequency，很好地说明了它使用的方法。它不是给更频繁出现的单词更多的权重，而是给不太频繁出现的单词更高的权重(在整个语料库中)。在你的文本中有更多的领域特定语言的用例中，这个模型通过给这些不经常出现的单词加权来表现得更好。让我们像以前一样在相同的文件上运行它。

在我们做逆文档频率之前，让我们用术语频率，它将像一把弓一样工作，但是给我们每个术语的值，其中矢量(文档)= 1的平方和。这与 BoW 模型相同，但是是归一化的。

*vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english', use_idf=False) 
X = vectorizer.fit_transform(corpus) 
df = pd.DataFrame(np.round(X.A,3), columns=vectorizer.get_feature_names_out())
df*

*catch    eat   fish  hard  hyperparameter  people  piano   tune
0  0.000  0.000  0.000   0.0           0.707     0.0  0.000  0.707
1  0.000  0.000  0.408   0.0           0.000     0.0  0.408  0.816
2  0.302  0.302  0.905   0.0           0.000     0.0  0.000  0.000
3  0.000  0.000  0.500   0.0           0.500     0.5  0.000  0.500
4  0.500  0.000  0.500   0.5           0.000     0.0  0.000  0.500*

在第一个文档(0)中，我们看到单词hyperparameter，我们可以认为它是一个非常特定于领域的单词，与在整个语料库中更频繁出现的tune,具有相同的权重。

对于文档2，我们可以看到单词fish的值很大，因为它经常出现。现在我们有了自己的值，让我们看看应用逆文档频率时会发生什么。

*vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english') 
X = vectorizer.fit_transform(corpus) 
df = pd.DataFrame(np.round(X.A,3), columns=vectorizer.get_feature_names_out())
df*

*catch    eat   fish   hard  hyperparameter  people  piano   tune
0  0.000  0.000  0.000  0.000           0.820   0.000  0.000  0.573
1  0.000  0.000  0.350  0.000           0.000   0.000  0.622  0.701
2  0.380  0.471  0.796  0.000           0.000   0.000  0.000  0.000
3  0.000  0.000  0.373  0.000           0.534   0.661  0.000  0.373
4  0.534  0.000  0.373  0.661           0.000   0.000  0.000  0.373*

我们来对比一下这两款。在第一个文档中，hyperparameter比 tune 具有更高的权重，因为它比单词 tune 少出现50%。但是，请注意，权重仍然依赖于文档；tune根据不同的上下文，在不同的文档中具有不同的权重。

对于文档2，我们可以看到，由于术语fish出现的频率，它的权重稍低。

结论

希望这个快速概述有助于您理解 BOW 和 TF-IDF。虽然使用像 Scikit-Learn 这样的库来构建它们确实很容易，但是理解概念以及一个库何时可能比另一个库执行得更好还是很重要的。如果你想在实践中看到 TF-IDF，请查看关于数据科学的聚类文本和的 k-Means 的帖子。

在 GitHub 上查看这篇文章的完整代码

如果你喜欢阅读这样的故事，并想支持我成为一名作家，可以考虑报名成为一名媒体成员。一个月 5 美元，让你可以无限制地访问成千上万篇文章。如果你使用我的链接注册，我会赚一小笔佣金，不需要你额外付费。

参考

1. 对单词袋模型的温和介绍
2. 乔纳森·索玛的 TF-IDF

A/B 测试快速参考清单

原文：https://towardsdatascience.com/a-quick-reference-checklist-for-a-b-testing-40f533cfb523

不要错过你下一个实验的任何关键步骤

托马斯·博尔曼斯在 Unsplash 上拍摄的照片

所以你想做个 A/B 测试？

如果您以前从未运行过测试，或者您已经有一段时间没有运行过实验了，那么您很容易陷入细节中。这就是为什么我作为一名数据科学家在十一月设置实验时使用这个清单。

这个清单并不是 A/B 测试的全面指南(如果这是你想要的，请查看参考资料这里，这里这里和这里)。相反，您可以将清单加入书签，并在需要时引用它。

A/B 测试清单分为 12 个步骤:

1. 阐明你的假设
2. 选择您将跟踪的指标
3. 决定是否要测试一个以上的变体
4. 选择您的取样流程
5. 确定每组的样本量(功效分析)
6. 计算你的实验将持续多长时间
7. 确保你可以复制你的实验
8. 不要过早停止测试
9. 监控你实验的质量
10. 分析 A/B 测试结果
11. 检查你的结果的有效性
12. 考虑统计意义和实际意义之间的差异

我提供了快速复*概念的参考资料链接，并提出了最佳实践。

测试前

1.阐明你的假设

• 你的零假设和替代假设是什么？
• 您正在运行单面还是双面测试.&text=Very%20simply%2C%20the%20hypothesis%20test,state%20that%20the%20mean%20%3D%20x.)？

2.选择您将跟踪的指标

• 你的总体评价标准(OEC) 是什么？OEC 是主要的决策变量，可以结合多种指标。
• 您的利益相关者批准了您将跟踪的 OEC 和指标了吗？

3.决定是否要测试一个以上的变体

• 您将使用多变量 A/B/C 测试分析多个变量吗？小心多重比较问题。
• 您是否会运行 A/A 测试来检查采样问题，包括采样比率不匹配？

4.选择您的取样流程

• 是否会违反稳定单位治疗值假设(SUTVA)(如网络数据)？
• 您的样本中是否存在需要使用分层抽样进行控制的不同亚人群(例如重度使用者和轻度使用者)？

5.确定每组的样本量(功效分析)

• 测试的显著性水平 ( α )是多少？显著性水平是当零假设为真(I 型错误，假阳性)时拒绝零假设的概率，通常设置为 0.05。
• 测试的功率 (1- β 是多少？功效是当备选项为真时，正确拒绝零假设的概率，通常设置为 0.8。
• 测试的最小可检测效应 ( δ 是多少？最小可检测效果是实验被视为成功的最小改进，通常由利益相关者设定。
• 您的测试和控制组需要多大的样本量？尺寸可以用 Python 计算。

6.计算你的实验将持续多长时间

• 满足上面计算的最低样品要求需要多少天？例如，如果每组需要 n=10，000 名参与者，并且您的网站每天接收 1，000 名独立访问者，则需要 20 天来填充这两个样本。
• 你会在多个季节、假期或促销周期进行你的实验吗？一个经常被引用的经验法则是，让你的实验至少运行[两周](https://cxl.com/blog/12-ab-split-testing-mistakes-i-see-businesses-make-all-the-time/#:~:text=You must run tests for,minimum of two weeks anyway.)。

7.确保你可以复制你的实验

• 你为你的代码建立了一个仓库吗(例如 GitHub) )？
• 你将如何记录你的过程和结果(如维基)？
• 你设置了随机种子吗？

在测试期间

8.不要过早停止测试

• 你是否因为观察到了积极的效果而提前停止了实验，从而成为了黑客？相反，你应该等到你已经收集了你的全部样本，或者之前已经就提前停止标准达成一致。

9.监控你实验的质量

• 您是否检查过样本比例不匹配(即样本大小不匹配的地方)？可以对您的样本进行卡方独立性检验，以检查是否存在不匹配。
• 还有其他可能威胁你实验有效性的质量问题吗？例如[闪烁效果](https://www.kameleoon.com/en/blog/ab-testing-flicker-effect#:~:text=During A%2FB tests%2C the,and overall engagement with consumers.)、仪表效果。

测试后

10.分析 A/B 测试结果

• 什么是合适的统计检验？您对测试的选择将取决于几个因素，包括您的主要指标的概率分布函数(连续、二元等)。)，样本的大小，以及您使用的是单边测试还是双边测试。例如，在比较每个用户的平均收入时，您可以使用双样本 T 检验，或者使用卡方检验来比较转换数量。
• 检验统计量和 p 值的值是什么？关于统计测试的备忘单以及如何在 Python 中应用它们，请参见本文。
• 基于你选择的显著性水平，你是否拒绝或未能拒绝统计假设？
• 标准误差和置信区间是多少？对于非参数统计测试，您将需要使用重采样技术，例如引导。

11.检查你的结果的有效性

• 你检查过实验是否内部有效(即调查在多大程度上建立了可信的因果关系)？例如，您应该检查测试组和对照组之间的混杂变量、交叉污染等。
• 你是否检查过实验是否在外部有效(即，调查在多大程度上可以推广到更广泛的人群)？例如，您应该检查任何选择偏差，通过您的实验的意外事件，以及您的测试可以被复制的容易程度。

12.考虑统计意义和实际意义之间的差异

• 测得的效应是否大于功效分析中设定的最小可检测效应(即实际显著)？这不同于获得低于显著性水平(即统计显著性)的 p 值，后者甚至可以通过低效应大小来实现。
• 你是在结果出来后才假设的吗？

结论

本文描述了在 A/B 测试之前、之中和之后要检查的各种项目。该清单是根据我在 Movember 进行实验的经验编写的快速参考指南。

我错过了什么吗？请让我知道，我会更新清单。

喜欢你读的书吗？跟我上 中 。否则， 推我 或者在 LinkedIn 上加我。

A/B 测试快速入门指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-quick-start-guide-to-a-b-testing-da71de09b61d

寻找有价值见解的循序渐进的方法

布拉登·科拉姆在 Unsplash 拍摄的照片

介绍

所以你的任务是建立一个营销 A/B 测试，但你没有太多的时间来解决问题。这里有一个快速入门指南，告诉你当需要提高的主要指标是一个比例:点击率、转化率、打开率、回复率…

1.定义你的零假设并选择你的显著性水平

这个过程的第一步是定义你想要测试的假设。通常情况下，你希望登录页面、横幅广告或电子邮件副本(B 版本，或治疗)的变化比当前版本(A 版本，或对照组)的表现更好。所以规则是:你把你的零假设定义为你希望是假的。例如，你想为一个提交按钮测试一种新的颜色，并希望这个按钮能比原来的按钮产生更多的表单提交。你的无效假设 ( H0 )是新按钮会表现更差或者和现有的一样，而替代假设(H1) 是新按钮会表现更好(所以:产生更高的点击率)。

我们正在测试 pA 和 pB 两个比例之间的差异，因此:

H0: pB ≤ pA 或者等价地，p b-pA≤0；这是我们的零假设，我们希望证明的是错误的:B 版本(pB)中的事件比例——点击、转换、回复——低于或等于原始 A 版本(pA)中的事件比例

H1: pB > pA 或pB-pA>0；我们的替代假设，新版本 B 比 a 显示了更高比例的事件

最后，您必须选择一个显著性水平，通常称为 alpha，它代表犯类型 I 错误的概率(当它实际上表现更差时采用新版本)。通常使用的水平是 5%或 1%，这大致意味着如果你一年运行 100 个测试，你应该平均预期其中的 5 个(或者 1 个，取决于你的 alpha 值)你会做出错误的决定，并实施一个实际上没有改善事情的改变。

2.随机化你的用户

这是至关重要的一步，您的技术团队了解这一要求非常重要，因为为了简化流程，用户不会随机看到版本 A 或 b。例如，为期 4 周的测试可以分为 2 周使用当前版本，接下来的 2 周使用新版本，或者上午与下午，或者一个浏览器与另一个浏览器。这不是好的做法，很可能会在你的数据中引入偏见，因此，你的结论很可能不适用于你的所有听众。了解观察单位也很重要:我们是基于设备、cookies、IP 还是登录用户？

3.有多少用户？强大的能力带来巨大的样本量

您应该确保您的测试设计有足够的功效(通常使用的值是 80%)，但是统计测试的功效是什么，我们如何选择一个足够大的样本量来提供足够的功效呢？如果你没有时间阅读这个理论，可以跳到这一部分的末尾，找到一个快速的经验法则和一个在线计算器(甚至是一个手机应用程序！)

照片由 Grzegorz Rakowski 在 Unsplash 上拍摄

要了解 power，我们需要了解什么是 I 型和 II 型错误。第一类错误是当零假设事实上为真时，我们拒绝了它。例如，假设我们的新横幅版本(B)比我们的原始设计(A)表现更差，但由于随机性，数据显示 B 表现明显更好，因此我们错误地拒绝了我们的零假设。根据定义，如果您使用 5%的显著性(alpha 级别),这意味着平均会发生 5%的情况。

一个第二类错误是在我们应该拒绝零假设的时候没有拒绝。在我们的例子中，假设版本 B 比版本 A 执行得更好，但是我们的测试没有提供足够的能力来拒绝零假设，所以我们保留版本 A，失去了一个提高性能的机会。正如我们在下图(非常粗略)中看到的，在 pB-pA=0 的零假设下，如果观察值大于 0.08(红色区域)，我们将拒绝该零假设。如果真正的(未知的)差异实际上是 0.15，我们将无法拒绝任何落在绿色区域的值，因此我们无法确定版本 B 优于版本 a。这是犯类型 II 错误的概率，我们测试的功效是 1 减去该概率。

第二类错误和权力(图片由作者提供)

让我们来看看下面的假设结果，我们用 Python 创建了一个模拟，用一个二项式数据生成过程来说明这一点，A 组的概率为. 005，B 组的概率为. 0075:

from scipy.stats import norm
import numpy as np# Let's define our sample size
n=500
p_a = .005  # real underlying probability of each trial for version A
p_b = .0075 # same for B# We generate the random binomial samples (number of clicks for 500 ad impressions in each group)s_a = np.random.binomial(n, p_a, 1)
s_b = np.random.binomial(n, p_b, 1)# calculate pooled p
p=(sum(s_b)+sum(s_a))/(2*n)
print(p)# calculate standard error
se=np.sqrt(p*(1-p)*(2/n))
print(se)# calculate test statistic
z=(s_b/n-s_a/n)/se
print(z)
# get the p-value
print(1-norm.cdf(z))

在样本量为 500 的情况下，我们获得了以下结果(请随意运行您自己的测试)，p_A=0.004，p_B=0.01，p 值为 0.32。我们不能拒绝零假设，尽管我们知道我们应该拒绝，因为样本是以已知的潜在概率生成的(并且 pB 高于 pA)。这显然是第二类错误。

我们如何降低这种风险？很简单，我们需要增加样本量。使用相同的代码，但将样本大小更改为 100，000，我们得到:p_A=0.0048，pB=0.0074，p 值远低于 0.001。但是我们使用了相同的底层流程，我们只是改变了样本大小！

计算足够大样本的公式依赖于效应大小的概念，或者说:你希望能够检测到的最小差异是多少(这有商业意义)？例如，这可能是至少 0.05 个百分点的差异，从而将现有的 0.1%的转换率提高到 0.15%。当然，所需的效果大小会因业务部门和应用程序而异，但它需要对管理团队有一定的合理性。

计算样本量的公式使用显著性水平(α)、功效水平(1-β)和效应大小(es)，您可以在这里找到一个很好的公式推导解释(【https://online.stat.psu.edu/stat415/lesson/25/25.3】T2)，我们本质上是在寻找一个 c 值，它既是拒绝区域的临界值，也是我们得到假阴性的概率(见下图)

找到满足这两个条件的 n(图片由作者提供)

所以，公式如下:

ES 为:

Delta 是您希望能够检测到的最小差异，p 是两个样本(A 和 B)的总体平均比例。

举个例子应该更简单:你正在运行一个点击率为 0.5%的横幅广告(A)活动，你想测试一个新的横幅广告(B)。你只对最低 50%的点击率提升感兴趣，所以新提升的点击率为 0.5%*1.5=0.75%，绝对差 0.25 个百分点。为了至少有 80% 的把握检测到 5%显著性水平的差异，您需要在每个版本中运行的最小印数是多少？

a)显著性水平为 5%，因此我们的 Z(1-alpha)值为 1.645
b)所需功效为 80%，因此我们的 Z(1-beta)为 0.842
c)我们的总体(平均)比例 p 为(0.005+0.0075)/2=0.00625
d)并且我们的效应大小 ES 为(0.0075–0.005

所以我们的 n = 2*[(1.645+0.842)/0.03172] =每个横幅上的 12，296 次展示

如果我们运行我们的 Python 代码 12，296 次，我们会看到，在这个样本大小下，我们平均有 20%的时间得到 p 值> 0.05！

最后，对于 80%的幂和 5%的显著性水平，计算 n 的一个有用的经验法则:

您也可以使用这个在线样本量计算器:

https://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html

或者在 Android 或 iOS 上下载 A/B 好友 app 。

4.比例之间的差异用什么测试？

照片由鲁特森·齐默曼在 Unsplash 拍摄

测试结束后，第一步是比较结果，A 版和 B 版哪个版本表现更好？此外，两个版本之间的差异是显著的还是偶然的？在统计测试中，有几种方法来测试观察到的差异是否具有统计显著性，TDS 上的一些帖子建议使用 Fisher 精确测试或卡方测试，但我们将使用 Z 测试。Z 测试背后的主要思想是，如果我们从二项分布中抽取许多样本，成功的比例将是正态分布的(理想情况下，我们还希望确保 np > 5)。所以我们需要回答这个问题:如果零假设为真*得到现有结果的概率是多少？我们只需要计算一个我们知道遵循标准正态分布的检验统计量，并找出如果版本 B 确实比版本 a 更差或相同，观察到一个值至少为极端值的概率。

这里是一个简单的一步一步的程序和一个例子。假设您在两个不同的广告横幅之间进行测试，在测试运行几天后，您会得到以下结果:

版本 A:12000 次展示，18 次点击，也就是 0.15%的点击率(18/12000 = 0.0015)

版本 B: 11，800 次展示和 23 次点击，或 0.195%的点击率

第一步:计算汇集比例，p

在我们的示例中，nA=12，000，pA=0.0015，nB=11，800，pB=0.00195，由此得出:

p= (18 + 23)/(12，000+11，800) = 0.00172，即 0.172%

第二步:计算 p，SE 的标准误差

其给出:sqrt[0.00172 * 0.998 * (1/12，000+1/11，800)] = 0.00054 或 0.054%

第三步:计算检验统计量 Z

所以 Z =(0.00195–0.0015)/0.00054 = 0.833

第四步:求得到那个特定值的概率。

使用 Python、R 或 Excel 获取您的 p 值。

Python

from scipy.stats import norm
p_value = 1-norm.cdf(zvalue)

Excel

1-NORM.S.DIST(*zvalue*,TRUE)

R

p_value <- 1 **-** pnorm(zvalue,mean=0,sd**=**1)

我们得到的 p 值为 0.202，因此我们不能拒绝零假设，因此不能确定版本 B 的表现优于版本 a。

也很高兴知道

A/A 测试

什么是 A/A 测试，为什么要关注？A/A 测试基本上是在一个测试设计中运行两次相同版本的网站、横幅广告或电子邮件，以评估随机过程和您使用的工具。每组中的用户看到相同的东西，但是您想要比较结果，看看性能的差异是否可以归因于偶然。如果差异在统计上是显著的，这可能反映了您的测试设计或过程中的问题，您必须进行调查。同样值得注意的是，如果你的显著性水平(alpha)是 5%,平均来说，你会看到大约 5%的假阳性。

顺序测试

如果结果似乎表明一个明显的改进，或者当被测试的新版本明显表现不佳时，你能在计划的测试结束之前停止吗？“窥视”的问题是它倾向于产生更多的误报，正如在下面的模拟中可以看到的。我们用零假设的值生成 100 个随机样本。在显著性水平为 0.05 的情况下，我们可以看到 100 个样本中有 3 个样本会导致我们拒绝零假设，这与 5 个样本的预期值相差不远。但是如果我们在样本大小达到 20 后开始查看和计算 z 值，我们将拒绝下图中所有的彩色线条(10/100)。

对于给定的显著性水平，扫视会产生比预期更多的假阳性(图片由作者提供)

因在战机上观察幸存者偏差而闻名的亚伯拉罕·瓦尔德和他在统计研究小组的同事设计了一种方法来加快测试过程，即序贯概率比测试。这需要理解似然比的概念，您可以在这里找到对该方法的精彩解释:

贝叶斯方法

到目前为止，我们已经介绍了“传统的”频率主义方法，但是贝叶斯框架在 A/B 测试中也非常流行。它有一些优点:

a.使用贝叶斯框架，更容易向业务中的利益相关者传达结果，因为与频率主义方法不同，我们可以用“B 优于 A 的概率”这样的术语来谈论。

b.贝叶斯 A/B 测试往往更快，并且在决定何时停止实验时给予更多的灵活性

c.frequentist 方法的一个问题是，我们拒绝基于 p 值的版本，但没有直接考虑影响的大小。Bayesians 使用一个“损失函数”，它将小错误视为不如大错误严重，并帮助确定他们可以接受的损失阈值和风险水平。这与其他业务领域的决策过程相匹配。

在一个非常高的层次上，这个过程包括为我们正在试验的速率选择一个先验分布(很可能是一个 Beta 分布)。先验允许将“专家意见”或过去的数据包含到模型中。然后，我们运行测试(在我们的情况下，有效地对二项式变量进行测试),并将结果与先验结果相结合，以获得 pA 和 pB 的后验分布。然后，可以运行蒙特卡罗模拟，以获得 pB>pA 的概率，并建立前述损失函数。

你可以在 Chris Stucchio 的这篇优秀的白皮书中读到更多关于贝叶斯 A/B 测试的内容。

多臂强盗算法(MAB)

以一个经典的数学优化问题命名，在这个问题中，一个赌徒需要在一套具有不同(未知)支付的老丨虎丨机上最大化他的奖金。MAB 算法是一个优化过程，它将印象分配更改为表现最佳的版本，从而以牺牲统计有效性为代价最大限度地提高转化数量，因为由于该优化过程，结果可能变得难以分析。它回答了探索与利用的困境。更多关于 MAB 的信息，请点击此处:

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分段 A/B 测试

您可以针对特定细分市场进行测试，并根据人口统计、位置等因素对子群体进行个性化优化，而不是使用平均值并向每个受众展示总体优化设计。Yaniv Navot 写了一篇很好的博文。

投资回报考虑因素

显然，在进行实验之前，将实验成本、实施新版本与业务影响考虑在内是很重要的。ROI 的计算方法如下:

举个例子，如果一个新版本的网站使我们 100 万美元的年销售额增加了 1%，但测试和实施新版本的成本是 12，000 美元，这真的值得吗？你可以查看格奥尔吉·格奥尔杰夫的投资回报率计算器，这是他的 A/B 规划和分析工具的一部分:

https://www.analytics-toolkit.com/ab-test-roi-calculator/

外部效度

外部有效性是指我们的结果有多普遍。有许多因素是我们无法轻易控制的，比如我们的受众的变化、我们竞争对手的行动、经济的变化等等。它们都可能影响实验后的结果。你需要知道的两个概念是新颖性和学*因素。这两个影响指的是这样一个事实，例如，一个电子商务网站的忠实用户在看到网站的不同版本时可能会感到有点迷惑，从而影响我们正在跟踪的 KPI(负面地)。这里的关键是，我们希望这些用户随着时间的推移而适应，所以我们在短期测试中观察到的情况并不适用于更长的时间范围。三名谷歌员工(Hohnhold、O'Brien 和 Tang)构建了一个“使用短期可测量的指标来预测长期的模型”，见论文这里或视频演示这里。

测试两个以上的版本:A/B/n 测试

最后，如果你想测试超过 2 个版本的网站、横幅广告或电子邮件，你需要考虑围绕家庭错误率 (FWER)的问题，并相应地调整 p 值。有几种选择，如 Bonferroni 校正、Dunnet 校正或 Sidak 校正。

这是另一个庞大的主题，你可以在这里找到更多的信息。

祝你好运！

照片由阿齐兹·阿查基在 Unsplash 上拍摄**

推荐链接和书籍

柯哈维，r .，唐，d .，，徐，Y. (2020)。可信的在线控制实验:A/B 测试实用指南。剑桥:剑桥大学出版社。

格奥尔基·兹德拉夫科夫·乔尔杰夫 (2019)，在线 A/B 测试中的统计方法:电子商务中数据驱动的商业决策和风险管理的统计。独立发表。

**https://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html **

快速开始您的联合学*之旅

原文：https://towardsdatascience.com/a-quick-start-on-your-journey-to-federated-learning-c54ef27bc031

使联合学*适应您自己的数据集

照片由 DeepMind 在 Unsplash 上拍摄

在我早先的帖子中，我从数据科学家的角度描述了联邦学*的重要性。现在，我将使用您自己的数据集让您开始学* FL。有几个可用的 FL 框架，以及教程和用户指南。然而，在您自己的数据集上调整这些框架并不是一项简单的任务。在这篇文章中，我将为你提供一个简洁的解决方案，用一个流行的框架开始你的外语之旅，那就是 OpenFL 。

基础模板

OpenFL 为学* FL 提供了很好的教程。我们将使用他们的 Keras MNIST 教程作为我们的起点。这将是我们进一步实验的模板。我建议你在你的机器上运行本教程，以确保 FL 设置。虽然很多定制是可能的，但我会给你这个模板中需要改变的关键区域，以便开始你的外语之旅。具体来说，我将向您展示:

• 使用另一个影像数据集代替 MNIST。
• 如何搭建自己的 ANN 架构？这是优化您自己的数据集的模型性能所必需的。
• 如何设置联合学*的协作者(参与者)数量？

用 CIFAR 代替 MNIST

当您决定在模板中使用另一个数据集时，加载和处理数据的代码就会改变。与 MNIST 一样，CIFAR 在 Keras 中作为内置数据集提供。因此，将这个数据集加载到您的项目中是很简单的。只需将它导入到您的项目中，并调用 load_data 方法。

from keras.datasets import cifar10
(X_train, y_train), (X_test, y_test) =cifar10.load_data()

CIFAR 图像的尺寸为 32x32，而 MNIST 图像的尺寸为 28x28。在数据准备中，您可以将图像缩放到您的人工神经网络输入所需的大小。

for index in range(len(images)):
img_list.append(np.resize(tf.image.rgb_to_grayscale(images[index]),(32,32)))

CIFAR 的班级数量与 MNIST 相同。因此，没有必要更改 classes 变量的值:

classes = 10

现在，您已经完成了加载和预处理 CIFAR 数据集的更改，我将向您展示如何更改网络架构。

设置网络架构

MNIST 教程在 build_model 方法中建立网络架构。我们把它改成外挂我们自己的架构。

from tensorflow.keras.layers import MaxPool2D
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras.layers import MaxPool2D, Activation, MaxPooling2D

def build_model(input_shape,classes):
  model = Sequential()
  model.add(Conv2D(16, kernel_size = 3,kernel_initializer=’he_normal’, activation=’relu’, input_shape = (32, 32, 1)))
  model.add(Conv2D(32, kernel_size = 3,kernel_initializer=’he_normal’, activation=’relu’))
  model.add(Dropout(0.2))
  model.add(Conv2D(64, kernel_size = 3, kernel_initializer=’he_normal’, strides=1, activation=’relu’))
  model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
  model.add(Conv2D(128, kernel_size = 3, strides=1, kernel_initializer=’he_normal’ ,padding=’same’, activation=’relu’))
  model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
  model.add(Conv2D(256, kernel_size = 3,kernel_initializer=’he_normal’, activation=’relu’))
  model.add(MaxPooling2D((4, 4)))
  model.add(Dropout(0.2))
  model.add(Flatten())
  model.add(Dense(100,kernel_initializer=’he_normal’, activation = “relu”))
  model.add(Dropout(0.1))
  model.add(Dense(10, kernel_initializer=’glorot_uniform’, activation = “softmax”))
  # Compile the model
  model.compile(loss=”categorical_crossentropy”, optimizer=”adam”, metrics=[‘accuracy’])
  return model

此处显示的网络图便于您快速查看。

作者图片

您通常会设置自己的体系结构以获得更好的性能以及您正在处理的问题类型。

最后，我将向您展示如何为您的模型训练设置合作者的数量。

设置协作者的数量

在联合学*中，最重要的部分是设置将对模型训练做出贡献的参与者的数量。我们只需几行代码就可以做到这一点。

我们在对 setup 方法的调用中设置合作者的数量。

collaborator_models = fl_model.setup(num_collaborators=5)

接下来，您需要为上面指定的 5 个合作者设置合作者数组。

collaborators = {‘one’:collaborator_models[0],’two’:collaborator_models[1], ‘three’:collaborator_models[2],’four’:collaborator_models[3],’five’:collaborator_models[4]}

数据加载器将整个数据集的适当部分分配给每个模型。您可以使用下面的代码片段检查为模型 4 分配的数据:

#Collaborator five’s data
print(f’Collaborator five\’s training data size: {len(collaborator_models[4].data_loader.X_train)}’)
print(f’Collaborator five\’s validation data size: {len(collaborator_models[4].data_loader.X_valid)}\n’)

您将看到以下输出:

Collaborator five’s training data size: 9000
Collaborator five’s validation data size: 1000

现在，您已经为使用联合学*进行模型训练做好了准备。

模特培训

在对 training 方法的调用中，您可以将回合数设置为您想要的值。在我的实验中，我把它设定为 20 发。

final_fl_model = fx.run_experiment(collaborators,override_config={‘aggregator.settings.rounds_to_train’:20,”data_loader.settings.collaborator_count”: 5})

顺便提一下，您模板中的 plan.yaml 文件包含几个参数，您可以在 run_experiment 方法调用中覆盖这些参数。在上面的语句中，我已经覆盖了 rounds_to_train 和 collaborator_count 的默认值。

训练模型需要一段时间。训练停止后，保存模型并评估其性能。

整个项目的源代码可以在我的 GitHub 上找到。

下一步是什么？

要使用您自己的数据集，请将其加载到项目中，进行预处理，设置网络和协作者。完成所有工作后，训练模型。我们在模拟环境中做了这一切。

在现实世界中，你如何分享数据和计划？

您需要与每个参与者手动共享 FL 计划和模型代码。我们使用 OpenFL 中的 export 命令来完成这项工作。

训练重量是如何分摊的？

在联合训练期间，在远程过程调用(RPC)的帮助下，协作者和运行在 OpenFL 后端的聚合器之间进行通信。根据预定义的计划，服务器将特定的任务以及依赖项和初始数据分配给协作者。当协作者完成其训练时，它通过 RPC 与聚合器共享更新的权重。聚合器使用 FL 计划中指定的算法将从各种合作者接收的更新组合成全局模型。然后，服务器与合作者分享新的权重，用于下一轮训练。模型改进过程可以永远继续下去，或者直到我们达到预定的精度水平。

结论

当数据隐私非常重要时，联合学*在机器学*中起着至关重要的作用。有几个可用的 FL 框架。现在，您可以使用这样一个流行的框架——OpenFL，快速开始您的 FL 之旅。在本文中，我向您展示了如何在您选择的数据集中使用 OpenFL 提供的基本模板，如何设置自定义 ANN，以及如何设置参与者的数量。为了成功的实际实现，您仍然需要更深入地研究 FL 框架的 API。这份白皮书可能会提供进一步的帮助。祝你好运！

整个项目的来源可以在我的 GitHub 上找到。

信用

Jagdish Kharatmol(代码开发)

https://medium.com/@profsarang/membership

检查数据线性的快速方法

原文：https://towardsdatascience.com/a-quick-way-to-check-the-linearity-of-data-9e9cca23f26b

了解如何使用 PCA 来检查数据是线性的还是非线性的

作者图片

当处理新数据时，首先想到的问题是数据的分布。该分布可以是线性的或非线性的。假设我们想将一个 100 维的特征向量压缩到更少的维度。我们可以使用 PCA 或自动编码器来压缩特征。但是，正如我们所知，主成分分析并不适合非线性数据。另一方面，自动编码器可以模拟非线性数据。因此，在数据压缩之前，了解数据是否是线性的是至关重要的。

在这个简短的教程中，我们将看到如何判断数据是否是线性的。利用特征值，我们可以判断数据看起来是线性的还是非线性的。

1. 对于线性数据，前几个特征值会明显变大。其余的值将几乎为零。
2. 对于非线性数据，很多主成分会有非零的特征值。特征向量给出了数据最大扩散的方向。现在，如果数据是非线性的，并且不是在单个方向上传播，那么所有的特征向量将具有非零特征值。这是因为没有一个数据传播的大方向。

为了证明这一点，我们将创建不同的数据分布并计算它们的 PCA。下面是 python 中的一小段代码，用于演示。

步骤 1:导入 python 库

第二步:生成线性数据。我们将随机生成 6 维线性数据。

步骤 3:现在，生成随机非线性数据。

第四步: 现在，我们将生成一个 6 维单位超球。

第五步:可视化三种数据分布

原始数据散点图

第六步:计算 PCA，观察特征值，显示主成分。

现在，观察每种情况下的特征值:

• 对于线性数据，第一个特征值为 0.51，其余为零。
• 对于随机非线性数据，前 3 个特征值具有有效的非零值，然后是零个特征值。
• 对于一个单位超球来说，每个方向上的扩散几乎相等。因此，所有特征值都是非零的，并且具有几乎相等的量值。

原始数据散点图

原始数据的主成分分析散点图

从该图中我们可以看出线性和非线性数据的 PCA 之间的差异。在线性数据的情况下，图中显示的是一条直线。对于 PC1，PC0 表现出很大的差异。在非线性数据的情况下(中间的和右边的)，在水平和垂直方向上都有扩展。

完整的代码可以在 GitHub 这里 获得。

我们已经演示了如何通过观察特征值和解释 PCA 图来判断数据是线性还是非线性。

我希望这篇文章对你有用！

我写这篇文章是因为许多学生发现很难解释 PCA 的输出。要理解算法或模型的工作原理，最好的方法是从观察简单数据集的输出开始。这将有助于获得更多关于算法的直觉。

【https://www.linkedin.com】最初发表于https://www.linkedin.com/pulse/quick-way-check-linearity-data-aditya-dutt/?trackingId=RLORiw4ll4pJjydgYkPpoQ%3D%3D。

Python 中关联分析的快速入门实用指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-quickstart-practical-guide-to-association-analysis-in-python-2ca1d53f8574

初学者友好的教程与一个工作的例子

关联分析使用户能够发现数据中隐藏的关系。照片由 JJ 英在 Unsplash

我最*完成了 DataCamp 的关联分析课程(由 Isaiah Hull 教授)，这是他们在市场分析【1】的技能专门化课程的一部分。到目前为止，这个资源是我遇到的最实用的教程之一，值得一个很好的评论，所以感谢所有的贡献者！这篇博文只是我所学的一个总结，也是在处理任何形式的零售/交易数据时开始处理关联分析问题的一个简单方法。这不是对关联分析中理论概念的广泛回顾，这超出了本文的范围。

什么是关联分析？

关联分析使企业能够理解其数据中隐藏的关系[参见 2–4 了解更多关于该主题的介绍]。通常，这种类型的分析用于发现频繁同时发生的事件。例如，当我登录亚马逊这样的在线零售平台购买 MacBook 电脑时，我发现那些相同的用户也购买 AirPods。因此，如果我的任务是向这家在线零售商建议哪些产品可以与 macbook 交叉销售，我会告诉他们，将 macbook 和 AirPods 放在一起营销可能有助于提高这两种产品的销量。然而，这种事件是否偶然发生并不总是显而易见的，因为两者都是受欢迎的商品，也许这对零售商来说太明显了。在投入营销资金一起促销这两种商品之前，需要确信一起销售比单独销售更有效。

将 AirPods 和 MacBooks 配对在一起是从零售交易数据中得出的关联规则的一个例子。然而，对于公司来说，手动识别有意义的关联规则并不容易，因为数据的数量很大且很复杂。即使一个小零售店只有 40 件商品，并且想要找出如何在他们的在线商店上最好地放置成对的商品，他们也有 780 个可能的配对可以采用，假设他们只想一次交叉销售两件商品(=n！(n-r)！r=！40!(40–2)!2!= 780)[5–6].

在 Python 中用 pandas 和 mlxtend 包开始关联分析的 4 个简单步骤

本节提供了 4 个简单的步骤来开始使用 python 进行关联分析，并提供了一个实际的例子。我的 Kaggle 笔记本和完整代码贴在文章底部。我使用的样本数据集是 Kaggle 的电子商务资源之一，包含电子产品的历史销售交易。

1. 描述您的数据，并使用 OneHot 编码对其进行重组

该过程的第一步是理解数据集(有多少事务，有多少列)，并将其组织成一种更易于分析的格式。然后，我确定我要分析的项目销售(产品)的列。

阅读并描述来自 Kaggle 的数据集:https://www . ka ggle . com/datasets/knightbearr/sales-product-data

这是上面代码片段的输出。“产品”列包含单个项目。一个订单中可以销售多种商品。在这个分析中，我们忽略了数量、价格和日期。有 17538 个唯一订单。

其次，我应用一键编码将每个订单 ID 表示为一个唯一的行，每列表示一个唯一的项目。我忽略了 quantity ordered 列，如果一个给定的项目在该订单中销售，则该订单的值为“True ”,否则为“False”。实际上，一个订单可以包含多个不同的项目，也可以包含一个项目的多个订单，但这里我简化了这个问题。

重新构建的数据集，其中每个订单 ID 存储为一行，每列包含一个 True/False 值，用于描述商品是否售出。

2。确定项目的概率(支持频率)

在本例中，支持频率是任何单个项目的销售次数(这里我们只对每个订单的每个项目计数一次)除以交易或订单的总数。在这个数据集中，有 17，538 个不同的订单，我观察到 USB 电缆、电池和耳机是最常见的销售项目。这种洞察力能否帮助零售商通过将不太频繁销售的商品与这些高频率、低成本的电子产品搭配起来，提高它们的销售？考虑到这一点，哪些产品可以搭配使用？

每个项目的支持(y 轴)是销售特定项目的总订单的比例。闪电充电和 USB-C 线似乎很受欢迎。N = 17538 个订单。

3。使用 先验方法【7】计算潜在项目配对以识别有意义的规则

决定哪些产品可以一起销售的一种方法是计算所有可能的商品对(假设我们想一次销售 2 个)，并计算出各种指标，如在单独销售这些产品的交易中的信心和提升[8–9]。在这种情况下，很容易计算关联规则的所有组合，因为只有 20 种独特的商品要出售。但是，随着项目数量的增加，不可能计算所有的可能性。

理论上，应该选择更频繁地同时出现的项目对，但是需要证明这种配对不是由于个别项目非常受欢迎而偶然出现的。这就是为什么提升指标使零售商能够计算一起销售的两种商品相对于单个商品的支持度。如果 lift > 1，这意味着将这些物品搭配在一起可以促进销售，如历史数据所示。

工作示例(模拟数据)——计算 Airpods 和 Macbooks 搭配销售相对于单独销售的优势。lift > 1，这意味着将两个项目捆绑在一起可能对业务有利。

然后，我将 apriori 方法[7]应用于数据集，以确定最有意义的规则，如下面的代码片段所示。为了降低计算复杂性，apriori 方法丢弃了支持频率低的规则，从而留下了基于其频繁出现来提供更高销售提升的组合。apriori 方法采用先行项(例如 USB-C 电缆)和后续项(例如 Google Phone ),并计算关联规则的可能组合及其各自的置信度、提升度、杠杆和确信度。定义每个指标超出了本文的范围，但是我在本教程中根据 apriori 方法的输出得出了一些结论。

使用 python 的 mlxtend 库在步骤 1 中创建的 OneHot 编码熊猫数据帧上运行 apriori 算法。

上面代码片段的关联分析输出。用 python 的 mlxtend apriori 方法进行关联分析。每一行都是一个关联规则。用于评估每个关联规则有效性的示例输出结果和度量。

4。总结对业务利益相关者的建议

作为数据科学家，我们可以为我们的客户执行这种分析，客户可以是电子商务零售商，也可以是我们与其他内部团队合作的内部项目。因此，以一种商业友好的可消费的方式总结发现是至关重要的。

来自这些关联规则的建议有些直观。apriori 方法表明，当 iphones 与 lightning 充电线或谷歌手机与 USB-C 线配对时，提升了 1.4-1.5 倍。然而，这些规则似乎很明显，因为你每次买手机都需要一个充电器。因此，这并不意味着因果关系，即使规则显示交易有意义的提升。

因此，有必要将对数据的理解与更多的上下文联系起来，并从业务涉众那里获得一些关于他们试图从数据中回答的任何问题的指导。除此之外，用户可能希望查看其他指标，如销售价格、销售量和其他维度，如客户来源或购买日期，以确定是否有其他因素会影响活动的成功。

结论

尽管这绝不是对关联分析的全面介绍，但本文的目标是提供实用的示例和代码，以便快速开始处理与业务相关的问题。但是数据分析和处理只是故事的 50%,因为通过数据洞察向企业提供有意义的建议需要商业敏锐度、常识和将洞察转化为非技术利益相关者。

我在 Kaggle 上的示例代码和数据集

注意:除非另有说明，本文中的图片都是我的原创作品。

https://www.kaggle.com/code/purswaninuri/association-analysis https://www.kaggle.com/datasets/knightbearr/sales-product-data

粘贴在下面的完整代码:

完整的代码粘贴在这里。关于工作版本，请查看我的 Kaggle 笔记本:https://www . ka ggle . com/code/purswaniuri/association-analysis

参考

1. Python 中的营销分析，2022 年 10 月 21 日访问:https://app . data camp . com/learn/skill-tracks/marketing-Analytics-with-Python
2. 关于关联分析的更多技术定义的伟大博客，2022 年 10 月 21 日访问:https://towardsdatascience . com/association-analysis-explained-255823 C1 cf9 a
3. Vijay Kotu，Bala Deshpande，载于数据科学(第二版)，2019:https://www . Science direct . com/topics/computer-Science/association-analysis
4. 关联规则教程，2022 年 10 月 21 日访问:https://www . kdnugges . com/2016/04/association-rules-apriori-algorithm-tutorial . html
5. 组合计算器，2022 年 10 月 21 日访问:【https://www.statskingdom.com/combinations-calculator.html
6. 关于推荐系统的斯坦福讲座，2022 年 10 月 21 日访问:【http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch9.pdf
7. Apriori 方法，2022 年 10 月 26 日访问:https://en . Wikipedia . org/wiki/Apriori _ algorithm #:~:text = Apriori % 20 is % 20 an % 20 algorithm % 20 for，fully % 20 frequency % 20 in % 20 数据库。
8. 信心与提升，2022 年 10 月 26 日访问:https://www . the data school . co . uk/Liu-Zhang/understanding-Lift-for-market-basket-analysis
9. 信心与提升，2022 年 10 月 26 日获取:https://select-statistics . co . uk/blog/market-basket-analysis-understanding-customer-behaviour/

NLP 生态系统的悄然转变

原文：https://towardsdatascience.com/a-quiet-shift-in-the-nlp-ecosystem-84672b8ec7af

它已经在运动了…

图一。随着模型规模的增加，语言模型的能力的出现和增长的抽象说明。大型语言模型的效用超出了它们生成连贯故事的能力——它们可以用来解决几乎任何 NLP 任务——无论是生成性的还是鉴别性的。这方面的例子有名词短语标注、NER、关系提取、分类、共指消解、语义搜索(句子嵌入)等。此外，对于其中的一些任务，通过微调，其性能可能足以满足生产用例。** 作者图片——使用来自谷歌 PaLM 模型博客的信息**

要旨

几天前发表的一篇论文(2022 年 6 月 15 日)提供了对最*大量十亿+参数语言模型令人印象深刻的任务解决能力的关键见解。

当满足两个条件时，大型语言模型表现出解决特定任务的能力，这两个条件是:模型参数大小超过 1000 亿，训练量超过 10 次 FLOPS。低于这些阈值，解决这些特定任务的能力实际上是不存在的。

图二。 图片来自最*的一篇论文(2022 年 6 月 15 日

图 3。来自最*一篇论文的图片(2022 年 6 月 15 日

图 3a。 图片来自最*的一篇论文(2022 年 6 月 15 日

虽然今年早些时候的另一篇论文证实了我们在大型语言模型性能中观察到的情况，即语言建模性能随着我们增加模型大小、数据大小和计算预算而提高，但 6 月 15 日的这一最新发现(模型大小(和训练 FLOPS)对于某些任务解决能力的的出现是必要的)可能会对整个 NLP 生态系统产生影响，该生态系统已经在经历转变以利用这些大型语言模型。

• 一个 NLP 从业者必须学会利用这些 LLM(大型语言模型)来解决 NLP 任务。例如， (1) 如何设计提示以产生任务的最佳性能， (2) 用于训练的数据集的最佳大小是多少(通常是数百个，而传统的 BERT 模型微调是数千个)以达到期望的性能水平，* (3) 微调的最佳模型选择是什么， 给定特定的任务解决能力，如句子的分类，即使在数亿参数范围内的较小模型中也可以产生期望的模型性能(模型大小的选择通常是模型性能和训练和推理的成本/时间之间的工程权衡)【4】如何准备数据和微调这些模型(模型权重更新可能通过 API 服务完成) —* 考虑到在生产中使用零触发或少触发学*的低效率和成本影响，这是一个必要的步骤， (5) 如何在生产中部署这些模型(同样可能通过 API 服务)和部署成本 (API 提供商根据令牌计数收费。 另一种选择是托管一个用于推理的微调模型，即使可用，其本身也可能是每年数万个)。**
• NLP 研究人员现在不得不面对这样一个事实，即进行 NLP 研究的能力可能会集中在极少数能够负担得起训练这种模型的商业组织或资金充足的教育机构中，因为训练这些大型模型的成本高达数百万美元，远远高于通常可用于研究的拨款金额。
• 以解决自然语言处理任务为主要业务的自然语言处理公司被迫整合这些大型语言模型的功能，否则将面临变得无关紧要的风险。也许这并不奇怪，即使是像 HuggingFace 这样相对较新的 NLP 参赛者，尽管它在短时间内积累了令人印象深刻的 50k+语言和图像模型，也正在进入大型语言模型训练的竞争——自 3 月 26 日以来，在 384 个 GPU 上已经进行了 1760 亿参数模型训练。此外，HuggingFace 托管了几十亿+参数模型用于推理，如 GPT-2、GPT-J-6B、GPT-Neox-20B(GPT-Neox-20B spaces demo发布在 HuggingFace 上，声明由于托管这样一个开放公共使用的大型模型的挑战，偶尔会出现错误输出)。一些初创公司已经开始利用大型语言模型的能力，提供“ NLP 作为 API 服务”。为了展示他们的新产品，他们向公众展示了游乐场来尝试这些大型模型，因为在大多数情况下，不可能在 Google Colab 或单个 GPU 机器上按需加载它们。例如， Co:here 刚刚推出了一个类似于 OpenAI 的游乐场的游乐场——其中至少有一些模型看起来是经过自回归训练的大型语言模型(我在这篇文章中接触了他们游乐场中模型的大小，他们的回答是定性/主观比较。他们的“Xlarge”型号堪比 GPT-3 达芬奇 175B 而他们的“medium”型号比 巴贝奇 1.3B 更强大)。 AI21 labs ，另一家创业公司也提供 NLP 即服务。他们展示他们的模型尺寸 (7B，17B，178B-侏罗纪 1) ，我们可以在他们的游乐场与他们互动。GooseAI 现在通过提供更便宜的 API 服务来与 OpenAI 竞争，利用来自EleutherAI(GPT-Neox-20B)的可公开访问的预训练模型。 NLP Cloud 是另一种类似 GooseAPI 的服务，从价格、性能和数据隐私的角度来看，它将自己定位为 Huggingface 或 OpenAI 的更好替代者。它利用 EleutherAI LLM 模型(以及更小的公共 LMs) 来提供 API 服务。
• 鉴于 Nvidia (A100s) 是目前唯一可用的选择，像 Cerebras 和 Sambanova 这样的硬件初创公司完全可以利用这个淘金热来培训大型语言模型。 Graphcore 刚刚宣布了一台机器，目标是在 2024 年发布，可以训练 500 万亿个参数模型。作为对硬件方法的补充，像 HPC-AI Tech 这样的初创公司试图提供一种软件解决方案 【庞氏人工智能】 来高效地训练和微调大型模型。
• 云计算提供商也有机会利用这一优势。例如，模型权重目标增加到 175B 参数的 GPT-Neox 在 Coreweave 提供的计算上进行训练(在 100 个 GPU 上。GPT-Neox 20B参数模型 是在 96 A100s ) 上训练出来的。像 Cirrascale 这样的云计算提供商目前除了提供用于训练和推理的 A100s 之外，还提供 Cerebras 和 Sambanovoa 机器。
• 超越 NLP 生态系统**。最后，大型语言模型的影响超出了 NLP 生态系统。多模态研究的进展在通向跨模态通用模型的道路上利用了语言模型——要么通过以冻结的方式直接使用大型语言模型来表示文本(例如Parti 2022 June 22 with 4B语言模型)。Flamingo 2022 年 4 月 采用 70B param 语言模型，Imagen 2022 年 5 月采用 4.6B param T5-XXL 语言模型 ) 或者作为编码器，是文本/图像混合系统的一部分MetaLM11****

现在，对于我们这些*惯于微调预训练语言模型的人来说，比如 BERT，加上一些小的架构添加(顶部加上一个线性层)来解决特定的区分任务，比如文档、句子或标记分类，一个问题自然会出现…

创成式模型如何成为所有 NLP 任务的解决方案？

2019 年的 GPT-2 展示了超越连贯讲故事能力的生成模型的能力。如果我们将 NLP 任务设计成一个句子完成问题，那么这个任务就变成了模型在训练中学*做的事情——一次一个单词地完成一个句子(自回归建模)。换句话说，我们可以利用自回归模型的生成能力来解决区分性任务，如分类(在文档、句子或标记级别)，如果我们将问题作为句子完成问题来处理——这是一个简单的想法，现在有了自己的名字——提示设计或启动。我们将在下面的下一节中研究这样的例子。

这种方法在 GPT-2 中显示了前景，但由于有限的模型大小 (1.5B) ，以及其他一些原因，它的任务解决能力无法与像 BERT 这样的微调模型的性能相提并论。GPT-3 用它的 175 个 B 参数在3000 亿代币 (以及其他几个改进)上训练，克服了那个不足。不仅模型的“上下文学*能力”(在没有模型权重更新的情况下，在推理时间内从示例中识别任务的能力)在零个、一个或几个示例的情况下显著提高，它甚至证明了在一些提示(如“让我们一步一步地思考” )的推动下，在一定程度上解决推理任务的能力(2022 年 6 月 9 日的论文在 2022 年 4 月发布的 GPT-3 和 PALM 540B 参数模型上测试了这一点)。这种方法的另一个变体是上下文相关的例子，以句子的形式给出解释，导致结果) 和 方法通过多数表决 改进了思维链提示。

然而，从部署的角度来看，在针对特定任务的训练集上微调自回归模型，就像我们对 BERT 微调所做的一样(除了使用少于训练 BERT 模型所需数据一半的数据之外)，是在推理时给定少量学*开销的首选方法。少量学*要求在每次输入之前都有上下文学*的例子。这增加了推理时间和成本——计量是大多数 API 服务中的令牌数量。

因此，微调自回归模型以解决判别性(和生成性)任务的一个可能的步骤序列是

• 首先将判别式问题作为句子完成问题(启动)
• 然后通过少量学*测试快速迭代不同的提示候选项，并挑选最佳候选项进行微调。
• 对于某些任务，可能需要对输出进行额外的后处理，以移除模型输出的拖尾附加物。在提供给模型的上下文内学*示例中的输入示例之间添加停止序列使得这种后处理变得微不足道，因为模型也将输出停止序列( 一种通常使用的替代方案是挑选 top-k 个记号 )。

考虑到大多数任务中需要标记以进行微调的数据量最多只有几千个(如果不是几百个的话),标记的负担通过即时设计得以减轻。因此，可以从一个小的初始训练数据集开始微调一个自回归模型，并继续用额外的数据逐步微调，直到模型性能稳定或下降。

需要注意的一点是，虽然某些能力的出现只发生在 100b 参数之后，但实际上，这并不像论文所声称的那样是二进制的。

• 一些能力出现在更小的模型中——几十亿甚至更小。例如在【2022 年 6 月 22 日的论文 Parti 中，该模型展示了在 20B 参数下在图像内的生成文本中拼写单词的能力

图四。**为文本"生成的图像一张袋鼠的肖像照片，穿着橙色连帽衫，戴着蓝色太阳镜，站在悉尼歌剧院前的草地上，胸前举着一个牌子，上面写着欢迎朋友！"。请注意，该模型在 20B 处正确显示了图像“欢迎朋友”中的文本。 图像从纸张上 文字到图像的模型 Parti

• 对于某些任务，小模型表现出一种特殊的能力，并且这种能力的性能随着模型的大小而不断提高。
• 在某些情况下，给定两个不同大小的模型，随着我们增加训练数据集大小，大型模型(如 gp T3–175B)的性能可能会达到峰值，但较小模型(如 6B 参数)的性能可能会继续增长，使较小模型更适合我们的任务。

因此，可以考虑的一种方法是，在我们收敛于一个或多个提示之后，选择一组不同大小的模型(我们可以通过少量学*迭代来完成)，然后在一个数据集上训练所有模型，增加数据集大小，直到我们达到期望的性能。然后，我们选择适合我们在推理预算成本、性能等之间权衡的模型。

但是，根据提示微调模型的缺点是会创建模型副本。这意味着我们在部署时需要为每个任务建立一个大的模型。相反，在上下文学*中，尽管有前面提到的缺陷，也不需要创建副本。几种方法介于 0%模型更新(在上下文学*中)到 100 %模型更新(微调)这两个极端之间，例如前缀调整 (2%更新)、适配器调整(2–4%更新)、顶层 k 层调整、提示调整、 p 调整、输入相关提示调整等。这些方法旨在用于展示上下文学*的大型自回归模型。也有人试图通过使用提示模板来微调更小的模型 ( < 1B) 来模拟提示完成功能，这种方法如 PET 、 iPET 和 ADAPET ，在本文中没有讨论，因为在那些小模型中实际上不存在上下文学*(将伯特的填充掩码预测能力称为“上下文学*”，这只是 MLM 损失的直接结果)

尽管存在创建副本的缺点，但微调自回归模型可能比微调 BERT 模型具有优势，因为对于预训练和微调自回归模型，损失函数是相同的(下一个令牌预测)。相比之下，对于像 BERT 这样的模型，情况并非如此——它们不仅有附加层(其权重在微调过程中被重新学*)这样的架构附加物，在模型附属和微调过程中，损失函数也是不同的。这在一定程度上可以解释为什么 MLM 预训练模型尽管缺乏生成能力，却不能像自回归模型 (GPT) 一样自然地进行上下文学*，但也可以解释 MLM 模型不能被微调的事实(开箱即用，没有额外的方法，如 PET 、iPET和 ADAPET】

使用生成模型(如 GPT-3)解决 NLP 任务的示例

NLP 任务可以分为三大类

• 序→序。**这方面的例子有内容创作(博客文章、电子邮件副本)、抽象概括、翻译、问题回答&等。
• ****序列→令牌。这可以是文档或句子的分类。关系提取可以作为一个分类问题来处理，其中提示输入对关系操作数标记以及要分类的句子进行编码——提示完成将是一个是/否布尔标记。也可以认为是输入序列不小于输出序列的序列→序列问题。
• ****利用嵌入的任务。句子相似度，语义搜索。

某些传统的自然语言处理任务，如词性标注或 NER，可能被认为是序列→序列，可能没有意义直接映射到生成任务，其中输入中的每个标记都有相应的输出标签(尽管原则上可以这样做)。相反，可以使用自回归模型来输出句子中的名词或实体，如下所示。

下图是来自 OpenAI 、 AI21 、 Co:here 和 GooseAPI 曝光的操场的零投/少投学*(无权重更新)例子。这四个都可以免费测试。GooseAPI 是开放使用的，不需要注册，而其他三个需要注册。此外，还有其他几个十亿参数语言模型，如 PaLM (540B) 、威震天-图灵 NLG (530B )、 Gopher (280B) 、 OPT-175B 、(参见下面的参考资料，获取大型模型列表的链接)。然而，他们还没有开放的游乐场。

虽然下面显示的例子被选择来说明不同的 NLP 任务是如何通过精心制作合适的提示来解决的，但是在一些例子中的难度水平，特别是只有零镜头/少镜头学*，是为了说明模型如何处理这种情况。从模型的角度来看，用数百个样本进行微调可能会降低难度，并提高性能。这也可能使我们在下面的零镜头/少镜头设置中看到的模型性能的差异变得均匀。

序列→序列任务

总结

图 5。在这种情况下，模特被要求在没有例子的情况下完成一项任务，只有任务的描述。有人可能会说，没有一个模型能以对二年级学生来说足够简单的形式来解释它。然而，在很少的例子中，模型可能会做得更好，如下例所示。更新 Co:here 模型的未知尺寸 : Co:here 模型看起来可与达芬奇(175B) 作者图片

从命令输入生成电子邮件

图 6 。在这种情况下，GPT-Neox-20 和 AI21 搞错了命令意图。更新 Co:here 模型的未知尺寸 : Co:here 模型看起来可与达芬奇(175B) 图片作者

名词短语识别 (POS 标签功能)

图 7。GPT-尼奥克斯得到三个名词，而其余的得到两个。更新 Co:here 模特未知尺寸:Co:here XL 大号模特看起来可与达芬奇(175B)媲美图片作者

识别命名实体(NER 功能)

图 8 。四个模特都喜欢这个。更新 Co:here 模特未知尺寸:Co:here XL 大号模特看起来可与达芬奇(175B)媲美**图片作者**

关系提取(带实体信息)

图 9 。该测试有多个实体，不同于用于少量学*的示例。更新 Co:here 模特未知尺寸 : Co:here Xlarge 模特看起来堪比达芬奇(175B) 图片作者

从文档中提取主题

图 10。模型得出的结果存在显著差异。更新 Co:here 模特的未知尺寸 : Co:here Xlarge 模特看起来可与达芬奇(175B) 图片作者

共指消解

图 11。没有一个模型做对了。AI21 的结果相当有趣。更新 Co:here 模特的未知尺寸:Co:here XL 大号模特看起来堪比达芬奇(175B) 图片作者

序列→令牌任务。

句子分类(其中上下文学*示例没有列出所有分类类别——语言模型从上下文中推断出来)**

图 12。所有的型号都解决了这个问题，尽管其中一个型号需要对 GPT-奈奥斯进行一些处理。这可以通过几个例子来避免，让模型学*预期的输出格式。更新 Co:here 模型的未知尺寸 : Co:here Xlarge 模型看起来与达芬奇(175B) I mage 作者

句子分类(其中上下文学*示例列出了所有类别)**

图 13。Co:这里的输出虽然不同于其他输出，但也可以说是合理的。更新 : Co:这里 Xlarge 模型看起来堪比达芬奇(175B) 图片作者

open ai、AI21、Co:here 和 GooseAI 展示的各种用例

下表显示了所有暴露的操场的共同属性

• 大多数任务是终端用户用例，而不是一般的 NLP 任务。例如，OpenAI 在不同的用例中公开了相同的底层 NLP 任务——机场代码提取，提取联系信息传统上被认为是信息提取。菜谱创建者、论文提纲等。传统上被称为生成任务。
• 传统 NLP 公司会展示的 NLP 任务，例如命名实体识别、关系提取、依赖解析器、分块器等。都缺席了。相反，它们被隐式地公开为特定的用例任务。这部分是因为，如前所述，以一对一的方式映射这些 NLP 任务可能不是利用这些语言模型的最佳方式，尽管原则上可以(例如，发出 BIO 或 POS 标签)。此外，LLM 能够在传统的 NLP 管道中折叠多个步骤，并直接交付输出，这是解决任务的传统方法的一个明显优势。

这重申了一个事实，即当利用 LLM 时，从业者必须以新的思路为任务设计解决方案——传统的多步骤管道可能通过 LLM 的一个步骤就可以解决。然后，我们只需为任务设计正确的启动和完成。

图 14。这些用例涵盖了广泛的 NLP 任务。作者图片

利用嵌入的任务

利用嵌入的任务可以是语义搜索或句子相似性。这里不做嵌入的比较，因为此时只有 OpenAI 和 Co:here 公开了嵌入接口。今年早些时候对 OpenAI 嵌入进行了一项分析，当时它处于测试模式，嵌入的性能不如使用较小模型的标准已知嵌入方法。句子的嵌入本质上是添加到句子末尾的特殊标记的嵌入。在学*句子嵌入的对比训练方法中，文档中的连续句子对被认为是正对的。

使用 LLM 减轻 LLM 的一个关键缺陷——一种新方法

尽管 LLM 解决各种任务的能力令人印象深刻，但考虑到错误率，对于某些用例来说，它不是一个可靠的生产部署选项。例如，虽然我们已经在网上看到了 LLM 解决简单和复杂数学问题的例子，甚至中间步骤也显示了它是如何得到答案的，但在一个简单计算(如下所示)上 LLM 的性能很差，一个优秀的老式符号计算器可以可靠地解决这个问题， 强调了使用 LLM 执行如此简单的算术任务的不可靠性——上面 NLP 用例中使用的所有 LLM 在下面的简单计算中都失败了(提高语言模型在推理任务上的性能的方法已经在本帖发布后发布——例如Minerva——一个关于数学内容的微调 PaLM (540B)模型 )。

图 15。尽管 OpenAI 得到了错误的答案，但它概述了步骤，甚至出于某种原因将大操作数交换到了左边。Co:这里的延续输出只是因为模型没有看到任务的几个例子。总的来说，我们很可能会看到零触发设置的模型之间的输出差异很大。通过少量拍摄和微调，变化趋于减少。对数百个(如果不是数千个的话)进行微调可能是确定这些模型真实性能的正确方法。更新 Co:here 模特未知尺寸:Co:here XL 大号模特看起来可与达芬奇(175B)媲美图片作者

A121 通过结合两个世界的优点为这个问题提供了一个解决方案——利用可靠的专家模型(可以是神经网络或非神经网络模块)的能力和使用 LLM 的能力。他们考虑可以回答任何问题的搜索界面的用例。系统使用 LLM 作为前端来接受用户输入，并将其路由到正确的专家模块(如果存在的话)。如果不存在专家模块，用户输入将作为后备路由到 LLM。然后，这一步的输出再次被馈送到 LLM，以句子的形式构造答案。

图 16。AI21 提供的混合解决方案。图片由作者利用 AI21 博文 获得

为了实现这样一个可能包含多个 LLM 的系统，他们提供了替代方案，以避免多个 LLM 的微调副本充当特定领域的专家。基本的想法是使用一个冻结的 LLM 来执行多项任务，这些任务使用了本文概述的方法。

图十六。混合方法不仅有效，而且从生产部署的角度来看，人们可以看到哪个专家(如果有的话)解决了这个问题，并且知道任务何时由 LLM 解决，作为后备方案。图片由作者根据 侏罗纪-X 游乐场 的输出创建

混合专家——解决模型规模扩大挑战的一种有前途的方法

AI21 利用专家模块完成任务的方法本质上类似于混合专家方法。使用专家混合物(MoE)的想法并不新鲜— 它可以追溯到 2017 年的工作和随后的型号发布，如Switch2021 年 1 月(多达一万亿个参数)。与对每个输入重复使用模型的所有参数的深度学*模型相比，MoE 模型基于具有路由机制的输入示例选择性地使用一部分参数。这导致了稀疏激活的模型，其潜在的总参数数以万亿计，但是具有固定的计算成本。最*的工作，如Task-MOE(2021 年 9 月)能够从大型稀疏模型中提取随时可用的可部署子网络。这是一项充满希望的工作，解决了部署这些大型模型的挑战。 GLaM 特别地，这个万亿参数模型大约是 GPT-3 (175B)参数的 7 倍，但是消耗了用于训练 GPT-3 的 1/3 的能量，以及用于推断的一半计算失败，总体性能优于 GPT-3。混合专家方法也已应用于视觉系统 (V-MoE) 。虽然 V-MoE 是迄今为止最大的视觉模型(15B)参数，但它的识别性能与最先进的视觉模型相当，推理时的计算量只有后者的一半。最*LIMoE(2022 年 6 月)的稀疏 MoE 模型展示了多模态学*(文本和图像)的能力——上面讨论的所有 MOE 模型都是单峰的。该模型包含 5.6B 个参数，但每个令牌仅应用 6.75 亿个参数。

最后的想法

利用大型语言模型完成任务仍处于初级阶段，随着模型规模的增加，会出现哪些额外的功能还有待观察。随着新的硬件、软件和云初创公司竞相利用这一优势，整个 NLP 生态系统已经在经历转型。

然而，模型大小的增加很大程度上是由变压器的使用所驱动的，变压器已经成为几乎所有模态的公共基础架构。虽然随着模型参数的增加，新的功能不断涌现，最*的工作(2022 年 3 月 29 日)也表明计算高效的模型可以与更大的模型表现一样好，因为大多数大型模型由于只是缩放参数而保持训练数据不变，所以训练不足。这篇论文声称一个只有 70B 个参数的模型龙猫在大范围的下游评估任务中胜过它更大的对手 GPT-3(175B)、侏罗纪-1 (178B)、地鼠(280B)、威震天-图灵 NLG (530B)。此外，混合专家方法既解决了训练大型模型的挑战(通过只更新每个输入模型的一部分)，也解决了通过提取较小的子网进行推理的部署挑战。这些工作以及“小模型空间”中的创新可能会产生计算高效模型，甚至是更新的架构，它们不一定像当前模型那样大，以用于任务解决能力的出现和增长。

最后，有一种越来越多的期望或误解(基于个人观点)，这主要是由最*大型语言模型的成功推动的，

我们可以通过预测序列中的记号来解决一般智力问题，而不需要任何与世界互动的物理经验

这种观点有一个对立面，它审视了大型语言模型是解决人工一般智能的解决方案这一预期中的缺陷(AGI)。在最*的【2022 年 6 月 27 日】中捕捉到了这一点，它不仅概述了我们需要解决的问题以更接* AGI，还概述了实现这一目标所需的合理的架构元素。然而，这种替代观点并不排除让我们更接*一般智能的模型变大——只是它不太可能是我们现在拥有的那种大型语言模型，但具有更多参数。

参考

1. 大型语言模型的涌现能力。2022 年 6 月 15 日
2. 神经语言模型的标度律。2022 年 1 月 23 日
3. 训练计算最佳大型语言模型 2022 年 3 月
4. 超智能人工智能超级计算机路线图 2022 年 3 月
5. 站在巨型冰冻语言模型的肩膀上 2022 年 4 月
6. MRKL 系统公司 2022 年 5 月
7. OPT-Open 预训练变压器语言模型 2022 年 6 月
8. GPT-Neox-20B 和开源自回归语言模型 2022 年 4 月
9. 少量参数高效微调优于上下文学* 2022 年 5 月
10. 大型语言模型是零射击推理机 2022 年 6 月
11. 语言模型是通用接口 2022 年 6 月
12. Unified-IO——视觉、语言和多模态任务的统一模型 2022 年 6 月
13. 点亮——锁定图像文本调谐的零拍摄传输，2021 年 11 月
14. 微调语言模型是零射击学*者 2022 年 2 月
15. Flamingo——用于少量学*的视觉语言模型 2022 年 4 月
16. 扩展语言模型——方法、分析和来自训练 Gopher 的见解 2022 年 1 月
17. 大型语言模型是零射击临床信息提取器 2022 年 5 月
18. 开关变压器—利用简单有效的稀疏性扩展至万亿参数模型 2002 年 1 月 1 日 1
19. PaLM Pathways 语言模型—扩展到 550B 参数以实现突破性性能 2022 年 4 月
20. GLaM 2021 年 12 月推出更高效的情境学*
21. 关于 OpenAPI 型号的尺寸
22. LaMDA —对话应用的语言模型—2022 年 2 月
23. 带有链接的大型模型列表
24. 自我一致性改善语言模型中的思维链推理——2022 年 4 月
25. Minerva:解决语言模型中的定量推理，2022 年 6 月 30 日
26. 超越蒸馏:高效推理的任务级专家混合。2021 年 9 月
27. 值得注意的是，图像模型已经经历了一个性能提高的阶段，对于区分性和生成性任务，模型大小都有所增加。但是最*用于无条件和有条件图像生成 (利用了 之前提到的一些多模态 模型)的最新视觉模型，在参数数量上比它们更大的语言生成对应模型小两个数量级。对于辨别任务，像 V-MoE 这样的 MoE 模型，尽管是迄今为止最大的视觉模型(15B)，却利用了当前最先进模型一半的计算量来完成识别任务。
28. 最*的一个“小模型空间”创新的例子即使只针对图像。2022 年 5 月 Matryoshka 代表自适应部署

智能手机数据的实时流项目

原文：https://towardsdatascience.com/a-real-time-streaming-project-with-smartphone-data-7e838a1b009d

使用 FastAPI、Kafka、QuestDb 和 Docker 消费和处理智能手机传感器数据

设备无处不在。仅举几个例子，智能手机、冰箱、门铃、手表、医疗传感器、安全系统和健身追踪器现在都很常见，并不断记录(潜在的高频)信息。这些设备形成了一个被称为“物联网”或物联网的网络，并提供丰富的数据源。

最*，我对这些数据是如何摄取、处理和存储的产生了兴趣。虽然关于这个主题的资源很多，但很少有人给出任何人都可以获得的真实数据的例子。当我一篇接一篇地搜索以了解像 Apache Kafka 这样的事件驱动系统和流媒体技术时，我遇到了一个智能手机应用程序，传感器记录器，它允许用户通过手机上与运动相关的传感器传输数据。因为我有一部智能手机，这似乎是学*的完美方式，于是“智能手机 _ 传感器 _ 流”项目诞生了。该项目利用 FastAPI、Kafka、QuestDB 和 Docker 在仪表板上可视化实时传感器数据。

在这篇文章中，我们将在一个高层次上检查这个项目的所有主要组件。在本地运行项目所需的一切都可以在 GitHub 上获得，快速演示可以在 YouTube 上获得。作为一个免责声明，我是一个事件驱动系统的初学者，非常感谢反馈来进一步丰富我的知识。尽情享受吧！

https://github.com/hfhoffman1144/smartphone_sensor_stream https://youtube.com/shorts/zRUVvz5vsl8?feature=share

项目架构

让我们先来看看这个项目的架构(例如，数据将如何从智能手机流向仪表板):

项目架构。图片由作者提供(由 Lucidchart 制作)。

每个智能手机通过 POST 请求向 FastAPI 应用程序发送传感器读数(加速度计、陀螺仪和磁力计)。生产者 FastAPI 将传感器读数作为 JSON(来自请求体的数据)异步写入 Kafka 主题。每个 JSON 对象都由 python 进程(消费者)接收，并存储在 QuestDB 表中。一旦数据进入数据库，依赖于它的任何下游服务或应用程序都可以访问它。对于本项目的第 1 部分，我们将使用服务器发送的事件(SSE)在仪表板上绘制传感器读数。

目录结构和 Docker 组成

这个项目是一个小型服务的集合，这些服务相互连接，将数据从智能手机传输到仪表盘。下面是目录结构:

|-producer
 | |-app
 | | |-core
 | | | |-config.py
 | | |-__init__.py
 | | |-schemas
 | | | |-sensors.py
 | | |-main.py
 | |-requirements.txt
 | |-Dockerfile
 | |-entrypoint.sh
|-db_consumer
 | |-app
 | | |-core
 | | | |-config.py
 | | |-models
 | | | |-sensors.py
 | | |-db
 | | | |-ingress.py
 | | |-main.py
 | |-requirements.txt
 | |-Dockerfile
 | |-entrypoint.sh
|-ui_server
 | |-app
 | | |-core
 | | | |-config.py
 | | |-models
 | | | |-sensors.py
 | | |-static
 | | | |-js
 | | | | |-main.js
 | | |-db
 | | | |-data_api.py
 | | |-templates
 | | | |-index.html
 | | |-main.py
 | |-requirements.txt
 | |-Dockerfile
 | |-entrypoint.sh
|-README.md
|-.gitignore
|-.env
|-docker-compose.yml

我们将编写三个服务:生产者、消费者和 UI。每个服务都打包了一个 docker 文件，并通过 docker-compose编排。Docker-compose 允许我们通过外部服务(Kafka、Zookeeper 和 QuestDB)运行我们编写的服务，作为通过内部网络连接的独立容器。我们在这个项目中编排服务所需的一切都在 docker-compose 文件中:

docker-为项目撰写文件。

注意四个我们自己不写的服务(谢天谢地):Zookeeper、Kafka、QuestDB 和 Kafka-UI。这些服务与生产者、消费者和 UI 一起创建项目。我们将逐个介绍每个服务，但是首先，我们需要理解数据源。

传感器记录器

传感器记录器是一款 iOS 和 Android 应用，允许用户记录智能手机上与运动相关的传感器读数。用户可以查看实时传感器读数，将数据导出为文件，并通过 HTTP 将实时数据推送到服务器。这个项目利用 HTTP 功能来提取传感器读数。要配置传感器记录器，首先确保选择了以下所有传感器:

选择传感器。图片作者。

我们将从手机的加速度计、陀螺仪和磁力计获取读数。接下来，我们需要配置传感器记录器的设置，以便它知道将数据推送到哪里:

传感器记录器设置。图片作者。

最关键的部分是确保“推送 URL”是正确的——这是 FastAPI 生成器的端点，它通过 POST 请求接受原始传感器读数。我们将使用我们的计算机作为服务器，所以我们需要识别相应的 IP 地址。在 Mac 上，这位于“系统偏好设置”->“网络”下:

找到 Mac 的 IP 地址。图片作者。

请注意，电脑的 IP 地址通常对于 WI-FI 网络是唯一的，这意味着每次电脑连接到新网络时都会分配一个新的 IP 地址。因此，智能手机和主机在同一个网络上至关重要。FastAPI 生成器接受以下位置的传感器读数:

http://{你的 ip 地址}:8000/phone-producer

将上述网址粘贴到“推送网址”框中，传感器记录器应该可以使用了！

卡夫卡和动物园管理员

由于平台上有许多可用的资源，这篇文章不会详细介绍卡夫卡。然而，作为一个总结，Kafka 是一个高性能的存储和读取流数据的框架。Kafka 的基本数据结构是日志。将消息写入日志的应用程序被称为生产者。与队列不同，日志中的消息即使在被读取后也是持久的——这允许多个应用程序(称为消费者)从不同的位置同时读取。为了简单起见，这个项目只有一个生产者(将原始传感器读数写入 Kafka 的 FastAPI 应用程序)和一个消费者(从 Kafka 读取消息并在数据库中格式化它们的 python 进程)。Zookeeper 是一个帮助管理 Kafka 各种组件的服务。

只需要两个 docker 映像就可以让 Kafka 和 Zookeeper 在本地运行:

为卡夫卡和动物园管理员作曲。

我们将使用卡夫卡和动物园管理员的 Bitmani 发行版。Kafka-UI 映像允许用户通过 web 应用程序与 Kafka 集群进行交互，但这不是本项目所必需的。将上述 docker-compose 文件保存为 docker-compose.yml，运行 docker-compose up，在http://localhost:18080/上应该可以看到类似如下的 GUI:

卡夫卡 UI。图片作者。

随着组件被添加到系统中，关于经纪人、主题和消费者的信息将被添加到这个仪表板中。

制片人

到目前为止，我们已经将传感器记录器配置为向服务器发送原始传感器读数，Kafka 实例准备好接收这些读数。下一步是在原始数据和卡夫卡——制作者——之间建立一座桥梁。这个项目中的生产者是一个 FastAPI 应用程序，它接受从智能手机发送的数据并将其写入 Kafka 日志。以下是制作方的布局:

|-producer
 | |-app
 | | |-core
 | | | |-config.py
 | | |-__init__.py
 | | |-schemas
 | | | |-sensors.py
 | | |-main.py
 | |-requirements.txt
 | |-Dockerfile
 | |-entrypoint.sh

由于 GitHub 上的所有内容都是可用的，所以我们不会仔细检查 producer 目录中的每个文件。而是让我们来看看main.py(制作方 API 的驱动脚本):

生成器的 main.py 文件

第 9 行实例化了一个 FastAPI 对象。第 11–17 行用 Aiokafka 创建了一个 Kafka 生产者对象的实例。Aiokafka 允许我们异步地向 kafka 写消息，这意味着我们不必等待 Kafka 接收和处理消息(在第 45 行)就可以进入下一行代码。相反，Aiokafka 将当前信息发送给 kafka，并几乎立即准备好产生另一个信息。第 27–55 行定义了接收原始传感器读数的路线。为了更好地理解这一点，让我们看一下这个路由期望的请求体格式(参数data):

{"messageId": 20,
 "sessionId": "4bf3b3b9-a241-4aaa-b1d3-c05100df9976",
 "deviceId": "86a5b0e3-6e06-40e2-b226-5a72bd39b65b",
 "payload": [{"name": "accelerometeruncalibrated",
              "time": "1671406719721160400",
              "values": {"z": -0.9372100830078125,
                         "y": -0.3241424560546875, 
                         "x": 0.0323486328125}},
             {"name": "magnetometeruncalibrated",
              "time": "1671406719726579500",
              "values": {"z": -5061.64599609375,
                         "y": 591.083251953125,
                         "x": 3500.541015625}},
             {"name": "gyroscopeuncalibrated",
              "time": "1671406719726173400",
              "values": {"z": -0.004710599314421415,
                         "y": -0.013125921599566936,
                         "x": 0.009486978873610497}}, 
...
]}

每个请求体都是一个 JSON 对象，带有条目“messageId”、“sessionId”、“deviceId”和“payload”。智能手机通过其“设备 Id”进行唯一识别。每当手机开始一个新的流，一个新的“会话 Id”被创建。“messageId”条目指示消息在当前会话序列中的顺序。“payload”条目是一个 JSON 对象数组，包含传感器记录器中配置的每个传感器的读数。每个“有效载荷”条目都有传感器的名称、记录读数的时间(在 unix 时间中)以及读数本身。我们专门使用三轴传感器，因此每个传感器都应该有与三个空间维度相对应的“x”、“y”和“z”读数。

FastAPI 路由将原始请求体直接写入 Kafka 主题(第 45 行)，元数据被记录并在第 47–55 行返回。此路由在 公开 http://{ your _ IP _ address }:8000/phone-producer，如传感器记录器部分所述。所有请求都由 Pydantic SensorReading对象验证(即任何不符合传感器记录器格式的请求都不会被路由处理):

生成器的 sensors.py 文件。

生产者的配置通过 Pydantic BaseSettings对象读入的环境变量来处理:

生成器的 config.py 文件。

环境变量存储在. env 文件中:

# Kafka config
PROJECT_NAME=phone_stream_producer
TOPIC_NAME=raw-phone-stream
KAFKA_HOST=kafka
KAFKA_PORT=9092

并在 docker-compose 文件中传递给生产者(下面的第 9 行):

docker-为制作人撰写部分。

请注意，启动命令中的主机参数是 0.0.0.0。这使得本地网络上的任何设备都可以通过生产者的 IP 地址对其进行访问。

消费者

我们现在有了将传感器数据从智能手机传输到 FastAPI 生产商和 Kafka 的基础设施。下一步是创建一个进程(消费者),它从 Kafka 读取数据并对数据做一些事情。消费者可以负责与读取和操作存储在日志中的数据相关的任何事情。该项目的消费者将用于转换原始传感器读数，并将它们存储在名为 QuestDB 的时间序列数据库中。下面是消费者的目录结构:

|-db_consumer
 | |-app
 | | |-core
 | | | |-config.py
 | | |-models
 | | | |-sensors.py
 | | |-db
 | | | |-ingress.py
 | | |-main.py
 | |-requirements.txt
 | |-Dockerfile
 | |-entrypoint.sh

在创建消费者之前，我们需要建立一个 QuestDB 实例。QuestDB 是一个高性能的开源时间序列数据库，具有 Postgres 兼容的 API。这意味着我们可以查询 QuestDB 表，就像它们是面向行的 Postgres 表一样，同时获得面向列的表的好处。我们可以使用 docker 运行 QuestDB:

docker-为 QuestDB 撰写部分。

请注意，在第 5–8 行中，我们公开了端口 9000、9009 和 9003。这些端口，特别是端口 9000，用于将数据写入 QuestDB 表。通过将这些端口包含在expose部分中，而不是在ports部分中，我们确保只有运行在相同 Docker 网络中的容器才能写入数据。端口 8812 可从 Docker 网络外部访问，用于查询数据。环境变量QDB_PG_USER和QDB_PG_PASSWORD以及其他与 QuestDB 相关的变量被设置在.env文件中:

# Questdb config
DB_USER=admin
DB_PASSWORD=quest
DB_HOST=questdb
DB_PORT=8812
DB_IMP_PORT=9000
DB_NAME=qdb
DB_TRIAXIAL_OFFLOAD_TABLE_NAME=device_offload

消费者的驾驶代码在main.py中:

消费者的 main.py 文件。

这里有很多东西需要解开，但是核心逻辑发生在第 35–39 行。消费者异步遍历指定 Kafka 主题中的消息。只要主题被更新，这个循环就会不断地消耗消息。使用以下函数将消息格式化并写入 QuestDB 表:

函数将传感器有效负载写入表中。

使用StringIO将整个有效载荷格式化并保存为内存中的 CSV 文件。从那里，CSV 通过 POST 请求发送到 QuestDB 写端口。这有助于使用单个连接和请求将整个有效负载快速写入 QuestDB。

存储传感器数据的表旨在平衡快速写入和快速读取。下面是在 QuestDB 中创建表的查询:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS device_offload (
    device_id TEXT,
    session_id TEXT,
    device_timestamp TEXT,
    recorded_timestamp TEXT,
    sensor_name TEXT,
    x REAL,
    y REAL,
    z REAL
)

如前所述，device_id和session_id字段直接来自原始有效载荷的前两个条目。device_timestamp是在设备上收集传感器数据的单个样本的时间，而recorded_timestamp是样本到达数据库的时间。因此，我们可以测量数据样本从设备到数据库需要多长时间。由于我们只使用三轴传感器，我们可以将它们的值存储在x、y和z字段中，并在sensor_name字段中指定每个样本属于哪个传感器。这种模式使我们能够在一次写操作中将来自有效负载中每个传感器的数据写入同一个表中(而不是需要多次写操作才能写入多个表)。

需要注意的是，在现实环境中，这个 QuestDB 表可能不是数据的最终存储目的地。相反，这个表将充当一个缓冲区，使应用程序能够方便地访问结构化格式的数据。高频传感器数据(本例中为 50 hz)快速增长，变得难以维护。我们可能会引入另一个 Kafka 管道，负责将旧数据从 QuestDB 移出并移入归档。

该消费者的最后一步是添加相应的 docker-compose 命令:

docker-为消费者撰写部分。

仪表盘

我们已经做好了将传感器数据写入 QuestDB 的一切准备。为此，我们需要建立另一个 FastAPI 应用程序来轮询数据库，并使用服务器发送的事件(SSE) 来更新 HTML 页面。下面是要检查的最后一个目录结构:

|-ui_server
 | |-app
 | | |-core
 | | | |-config.py
 | | |-models
 | | | |-sensors.py
 | | |-static
 | | | |-js
 | | | | |-main.js
 | | |-db
 | | | |-data_api.py
 | | |-templates
 | | | |-index.html
 | | |-main.py
 | |-requirements.txt
 | |-Dockerfile
 | |-entrypoint.sh

和以前一样，main.py是这个应用程序的驱动程序:

仪表板的 SSE 路线。

每隔 0.1 秒(第 90 行)，message_stream函数将查询数据库以获得最*一秒的传感器读数(第 62 行)。在仪表板的这个迭代中，只查询和显示加速度计数据。max_lookback_seconds参数设置为 60——这意味着任何在过去 60 秒内没有发送数据的手机都将在查询中被过滤掉。因此，这个仪表板将显示所有在最后一分钟发送数据的手机的最新一秒的加速度计数据。以下是查询逻辑:

查询以获取仪表板的数据。

将所需的行添加到 docker-compose 文件:

仪表板的 Docker-Compose 部分。

仪表板应该可以在找到 http://localhost:5000:

显示实时传感器数据的仪表板。图片作者。

最后的想法

本文给出了一个实时流项目的高级概述，该项目使用大多数人都可以访问的数据源(智能手机)。虽然这里有许多活动的部分，但我们只是窥视了数据流的世界。也许在未来的文章中，我们可以改进这个项目，并添加更多的消费者。一如既往，非常感谢您的反馈。感谢阅读！

喜欢我的文章吗？请我喝杯咖啡:https://www.buymeacoffee.com/HarrisonfhU

参考

阿帕奇卡夫卡:https://kafka.apache.org/

事件驱动架构——队列 vs 日志:https://jack-van lightly . com/blog/2018/5/20/Event-Driven-Architectures——队列 vs 日志

卢西德哈特:https://www.lucidchart.com/

Kafka Poc 使用 FastApi:【https://github.com/GavriloviciEduard/fastapi-kafka

地缘流——卡夫卡:https://github.com/iwpnd/geo-stream-kafka

2022 年最受欢迎的 18 款物联网设备:https://www . software testing help . com/IoT-Devices/#:~:text = Smart % 20 mobiles % 2C % 20 Smart % 20 冰箱% 2C % 20 智能手表，还有% 20 by % 20 the % 20 year % 202022% 3F

FastAPI:https://fastapi.tiangolo.com/

QuestDB:https://questdb.io/docs/

面向行与面向列的数据库:https://data school . com/data-modeling-101/Row-vs-Column-Oriented-Databases/

作为数据科学家使用 Git 命令的真实案例研究

原文：https://towardsdatascience.com/a-real-world-case-study-of-using-git-commands-as-a-data-scientist-e7775cccb4ba

数据科学

配有分支插图

照片由 Praveen Thirumurugan 在 Unsplash 上拍摄

你是数据科学家。随着数据科学日益成熟，软件工程实践开始悄悄进入。您被迫走出本地的 jupyter 笔记本电脑，与其他数据科学家在野外会面，以构建一个伟大的产品。

为了帮助你完成这个宏伟的任务，你可以依靠 Git，一个免费的开源分布式版本控制系统来跟踪每个人正在编写的代码。

**Table of Contents** 
1\. [Git commands for setting up a remote repository](#4318)
2\. [Git commands for working on a different branch](#7d63)
3\. [Git commands for joining in collaboration](#6e24)
4\. [Git commands for coworking](#ce6b)
5\. [Resolving merge conflicts](#4993)
[Wrapping Up](#c3e3)

更具体地说，让我们用一个实际的项目来工作(参见这里的最终产品https://github.com/dwiuzila/ds-project-example)。为了尽量减少创建一个的麻烦，我们将使用著名的 Cookiecutter 数据科学。安装cookiecutter并在本地创建一个项目模板。

相应地填写提示。在我们的例子中，情况如下。

*project_name [project_name]: Data Science Project Example
repo_name [example_project_name_here]: ds-project-example
author_name [Your name (or your organization/company/team)]: Albers Uzila
description [A short description of the project.]: A simple data science project, template by cookiecutter
Select open_source_license:
1 - MIT
2 - BSD-3-Clause
3 - No license file
Choose from 1, 2, 3 (1, 2, 3) [1]: 1
s3_bucket [[OPTIONAL] your-bucket-for-syncing-data (do not include 's3://')]:
aws_profile [default]:
Select python_interpreter:
1 - python3
2 - python
Choose from 1, 2 (1, 2) [1]: 1*

通过运行以下命令，将您的工作目录更改为ds-project-example文件夹。

1.设置远程存储库的 Git 命令

您现在在ds-project-example有一个本地项目。您需要将您的本地项目推送到 GitHub，以便与其他数据科学家合作。

为此，使用git init初始化一个空的 Git repo。您可以通过观察您的工作目录中有一个名为.git的隐藏文件夹或者通过运行git status来确认回购准备就绪。

*Your local:

⬤ main**

如您所见，您正在一个名为main的分支上工作，并且有许多未被 Git 跟踪的文件。您可以使用git add .将所有这些文件添加到索引中，也就是您的工作目录中的文件和您的提交历史之间的“暂存区”。

要记录本地回购指数的变化，使用git commit。添加类似“使用 cookiecutter 设置 repo”的消息。

*Your local:

⬤───⬤ main**

现在，在https://github.com/new创建一个远程回购，并将其命名为ds-project-example。在将本地存储库推送到远程之前，您需要使用git remote add命令将远程存储库添加到存储本地存储库的目录中。

git remote add命令有两个参数:

• 一个远程名称，例如origin
• 一个远程 URL，在我们的例子中，是 https://github.com/dwiuzila/ds-project-example.git 的

运行git remote add命令后，你会在.git/refs文件夹中看到你现在有了一个本地头和一个名为origin的遥控器。

中的文件和文件夹。git 文件夹|图片作者作者

现在，要将本地分支上的提交推送到远程 repo，使用git push。该命令有两个参数:

• 一个远程名称，例如origin
• 一个分支名称，例如main

总结一下:

*Your local:

⬤───⬤ main*
        origin/main

Remote:

⬤───⬤ main*

git push中的-u标志将您正在推送的分支(origin/main)设置为您正在推送的分支(main)的远程跟踪分支，因此 Git 知道您将来在推送/拉取分支时想要做什么。

完成所有这些之后，你的项目现在已经在 GitHub 上设置好了:

我们在 GitHub 上的远程知识库|图片由作者提供

*├── LICENSE
├── Makefile           <- Makefile with commands like `make data` or `make train`
├── README.md          <- The top-level README for developers using this project.
├── data
│   ├── external       <- Data from third party sources.
│   ├── interim        <- Intermediate data that has been transformed.
│   ├── processed      <- The final, canonical data sets for modeling.
│   └── raw            <- The original, immutable data dump.
│
├── docs               <- A default Sphinx project; see sphinx-doc.org for details
│
├── models             <- Trained and serialized models, model predictions, or model summaries
│
├── notebooks          <- Jupyter notebooks. Naming convention is a number (for ordering),
│                         the creator's initials, and a short `-` delimited description, e.g.
│                         `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
│
├── references         <- Data dictionaries, manuals, and all other explanatory materials.
│
├── reports            <- Generated analysis as HTML, PDF, LaTeX, etc.
│   └── figures        <- Generated graphics and figures to be used in reporting
│
├── requirements.txt   <- The requirements file for reproducing the analysis environment, e.g.
│                         generated with `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.py           <- makes project pip installable (pip install -e .) so src can be imported
├── src                <- Source code for use in this project.
│   ├── __init__.py    <- Makes src a Python module
│   │
│   ├── data           <- Scripts to download or generate data
│   │   └── make_dataset.py
│   │
│   ├── features       <- Scripts to turn raw data into features for modeling
│   │   └── build_features.py
│   │
│   ├── models         <- Scripts to train models and then use trained models to make
│   │   │                 predictions
│   │   ├── predict_model.py
│   │   └── train_model.py
│   │
│   └── visualization  <- Scripts to create exploratory and results oriented visualizations
│       └── visualize.py
│
└── tox.ini            <- tox file with settings for running tox; see tox.readthedocs.io*

2.用于处理不同分支的 Git 命令

您的main分支应该代表您代码的稳定历史。创建其他分支来试验新事物，实现它们，当它们足够成熟时，你可以将它们合并回main。

现在，要从本地main创建一个新的分支，使用git checkout。您可以使用git branch查看所有可用的分支以及您当前所在的分支。

*Your local:

⬤───⬤ main
        origin/main
        make_dataset*

Remote:

⬤───⬤ main*

您已经创建了一个名为make_dataset的新本地分支，并签出了这个分支。在make_dataset上添加一些代码之后，您就可以添加、提交和推送变更到一个新的远程分支，也称为make_dataset和远程跟踪分支origin/make_dataset。你想推动的唯一改变是在src/data/make_dataset.py文件中。

*Your local:

⬤───⬤ main
      │ origin/main
      │
      └──⬤ make_dataset*
            origin/make_dataset

Remote:

⬤───⬤ main
      │
      └──⬤ make_dataset*

你现在可以将远程make_dataset合并到远程main了，首先点击 GitHub 上的“比较&拉取请求”按钮，然后按照步骤操作。

作者比较和拉动请求分支|图片

成功合并后，会看到这样的东西。

拉请求成功合并并关闭|图片作者作者

*Your local:

⬤───⬤ main
      │ origin/main
      │
      └──⬤ make_dataset*
            origin/make_dataset

Remote:

⬤───⬤──────⬤ main
      │      │
      └──⬤──┘*

3.用于加入协作的 Git 命令

你的项目又有了一个贡献者。假设他的名字是弘。首先，在您将远程make_dataset合并到远程main之前，Hiro 已经使用git clone克隆了您的远程回购。他还从克隆的回购协议中签出了自己的本地分支train_model。

*Your local:

⬤───⬤ main
      │ origin/main
      │
      └──⬤ make_dataset
            origin/make_dataset

Hiro's local:

⬤───⬤ main
        origin/main
        train_model*

Remote:

⬤───⬤──────⬤ main
      │      │
      └──⬤──┘*

添加src/configs/config.py并与src/models/train_model.py一起编辑后，Hiro 生成:

1. models目录中的四个训练模型，以及
2. 一个 JSON 文件，包含在reports目录中进行训练和验证分割的整体模型的性能。

为了确保万无一失，弘跑了git status。

正如您之前所做的一样，Hiro 添加、提交并把他的本地分支中的更改推送到远程。然而，models目录不包括在内，因为它们占据了很大的空间。

*Your local:

⬤───⬤ main
      │ origin/main
      │
      └──⬤ make_dataset
            origin/make_dataset

Hiro's local:

⬤───⬤ main
      │ origin/main
      │
      └──⬤ train_model*
            origin/train_model

Remote:

      ┌──⬤ train_model
      │
⬤───⬤──────⬤ main
      │      │
      └──⬤──┘*

4.Git 命令用于协同工作

你想给阿宽的作品加点东西。然而，现在你已经做了一些其他的工作:将src/data/make_dataset.py中的部分代码移到src/features/build_features.py中。所以，我们先说说那个。

首先，您使用git pull将所有变更从远程main拉到本地main，这样您就可以从最新版本的main中签出新的分支build_features。

*Your local:

⬤───⬤──────⬤ main
      │         origin/main
      │         build_features*
      │
      └──⬤ make_dataset
            origin/make_dataset

Hiro's local:

⬤───⬤ main
      │ origin/main
      │
      └──⬤ train_model
            origin/train_model

Remote:

      ┌──⬤ train_model
      │
⬤───⬤──────⬤ main
      │      │
      └──⬤──┘*

在编辑build_features分支的中途，你想看看弘的进度。但是在分支中还有 2 个文件没有准备提交。

因此，您使用git stash将这些更改存储在一个脏的工作目录中。然后，您可以:

1. 从本地main创建一个本地train_model分支，
2. 将本地train_model的上游设置为origin/train_model，这样它可以跟踪远程train_model，并且
3. 从 Hiro 制造的遥控器train_model中提取。

在上面的第 3 步出现问题之前，一切都很好。因为:

1. 在你将你的远程make_dataset合并到远程main之前，Hiro 从本地main中取出他的本地train_model(参见 第 3 节 )，并且
2. 你从远程main拉到本地main这样你就有了最新版本的main(见 开头第 4 节 )，

你的本地main比 Hiro 的更新更多(也称为“提前提交”)。因此，你需要一个更复杂的方法来拉遥控器train_model(提示:git pull就是git fetch后面跟着git merge)。

*Your local:

      ┌──────⬤ origin/train_model
      │        ╲
      │         ⬤ train_model*
      │        ╱
⬤───⬤──────⬤ main
      │         origin/main
      │         build_features --> stash
      │
      └──⬤ make_dataset
            origin/make_dataset

Hiro's local:

⬤───⬤ main
      │ origin/main
      │
      └──⬤ train_model
            origin/train_model

Remote:

      ┌──⬤ train_model
      │
⬤───⬤──────⬤ main
      │      │
      └──⬤──┘*

现在，在将最新的本地main与您的本地train_model合并之后，您已经准备好将更改推送到远程，并将任何内容从 stash 返回到build_features。

*Your local:

      ┌──────⬤ 
      │        ╲
      │         ╲
      │          ⬤ train_model
      │         ╱   origin/train_model
      │        ╱
⬤───⬤──────⬤ main
      │         origin/main
      │         build_features*
      │
      └──⬤ make_dataset
            origin/make_dataset

Hiro's local:

⬤───⬤ main
      │ origin/main
      │
      └──⬤ train_model
            origin/train_model

Remote:

      ┌──────⬤
      │        ╲
      │         ⬤ train_model
      │        ╱
⬤───⬤──────⬤ main
      │      │
      └──⬤──┘*

您创建并编辑另一个文件src/configs/config.py，暂存所有 3 个文件，提交并推送到远程。

*Your local:

      ┌──────⬤ 
      │        ╲
      │         ╲
      │          ⬤ train_model
      │         ╱   origin/train_model
      │        ╱
⬤───⬤──────⬤ main
      │       │ origin/main
      │       │
      │       └──⬤ build_features*
      │
      └──⬤ make_dataset
            origin/make_dataset

Hiro's local:

⬤───⬤ main
      │ origin/main
      │
      └──⬤ train_model
            origin/train_model

Remote:

      ┌──────⬤
      │        ╲
      │         ⬤ train_model
      │        ╱
⬤───⬤──────⬤ main
      │      ││
      └──⬤──┘└──⬤ build_features*

5.解决合并冲突

在所有东西都被推到远程之后，我们将不再使用本地回购。所以让我们关注一下远程回购。合并train_model和main。

由作者将 train_model 合并到主|图像

在请求 pull 并将train_model合并到main之后，这里是我们目前得到的结果。

*Remote:

      ┌──────⬤
      │        ╲
      │         ⬤ main
      │        ╱
⬤───⬤──────⬤
      │      ││
      └──⬤──┘└──⬤ build_features*

现在，合并build_features和main。这一次，两者不能自动合并。但是不要担心，您仍然可以创建拉请求。

将build_features合并到主|图片由作者

原来build_features有必须解决的冲突，而罪魁祸首是src/configs/config.py。

必须解决 build_features 和 main 之间的冲突|图片作者作者

你看到问题了吗？Hiro 在该文件中为train_model分支增加了n_splits和max_features，该分支已经合并为main。但是，您还在同一个文件中为build_features分支添加了loss和learning_rate。合并操作变得不知道要做哪些改变。

由作者解决 build_features 和 main | Image 之间的冲突

我们希望维护所有变量，因为它们在我们的项目管道中都是有用的。让我们就这样做，删除所有不必要的行。

解决冲突后提交变更|图片作者作者

将build_features合并到main后，这里是我们在远程回购上的工作树。

*Remote:

      ┌──────⬤
      │        ╲
      │         ⬤───┐
      │        ╱     │
⬤───⬤──────⬤      ├──⬤ main
      │      ││      │
      └──⬤──┘└──⬤──┘*

我们完成了:)

包扎

梅尔·普尔在 Unsplash 上拍摄的照片

我希望你从这个故事中学到了很多。已经向您介绍了几个基本的 GitHub 命令，并在构建数据科学项目的真实场景中使用它们。以下是一些最常见的(不以任何方式排序):

*$ git add
$ git branch
$ git checkout
$ git clone
$ git commit
$ git fetch
$ git init
$ git merge
$ git pull
$ git push
$ git remote
$ git stash
$ git status*

使用这些 git 命令，您可以创建/克隆新的 repos，浏览它们或它们的分支，并与世界另一端的任何人协作。

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凭经验快速回答任何问题的秘诀

原文：https://towardsdatascience.com/a-recipe-to-empirically-answer-any-question-quickly-22e48c867dd5

从学术界到企业工作，这份食谱适合你

托拜厄斯·拉德马赫在 Unsplash 上拍摄的照片

经过多年的科学研究，我最终创造了一个启动任何研究项目的配方。我将要与大家分享的这个食谱，帮助我每天都有一个非常结构化的方法，减少遗漏某些东西的风险，并最大限度地提高效率。

你会看到，作为一些最好的厨师，掌握基本知识就足以做出一些伟大的东西。这也是我这里的做法。你将看不到花哨的命令、长长的代码行或复杂的安装包。这种方法让我在各自领域最有声望的期刊上发表了我的三篇科学论文:PNAS，环境研究快报，或管理科学(即将出版)。

探索数据可能是痛苦和无聊的，但它也是根据经验回答任何问题(在学术界或“真实”世界)的起点。因此，谨慎地做这一部分是绝对关键的。

让我用一个来自我作为研究人员的日常生活中的非常具体的例子来说明我的方法，看看我们如何能够快速地阐明一个问题，同时希望享受这个过程。

案例研究:在当前的热浪期间(2022 年 6 月)，我的一位同事找到我，她想知道这样的活动是否有助于执行环境政策。因此，我决定用这个问题来说明我研究两个变量之间关系的标准方法。

温度和降雨量如何影响环境政策？作者图片

在每一步，我都会解释我观察到了什么，以及它如何影响我的分析选择。这是我将在春季学期(由 EPFL/联合利华/IMD 的企业 4 协会)为可持续管理和技术硕士共同教授的方法。我会定期发布不同类型数据的类似分析(你可以在评论中建议下一步探索什么)。

免责声明:这是第一步，我想在一个小时左右的时间里初步了解一下数据。显然，每个部分都可以扩展。因此，我为一些我将在第二步探索的事情做了一些笔记。

好食谱的五个步骤:

1. 为食谱选择配料(我如何选择变量)
2. 选择每种成分的正确数量(我如何选择我的样品)
3. 品尝和准备配料(单变量分析)
4. 一起烹饪配料(双变量分析)
5. 品尝新配方(结论)。

温度和环境政策示例:

1.变量选择

在这一节中，我将从概念上思考这些元素之间的关系，以及我将需要哪些关键成分。

核心看点:气候变化是一个全球性的、长期的、相对缓慢的现象。因此，热浪对气候变化规律的影响可以说是因果关系(例如，法国在 2020 年的行为预计不会影响同年或后年的平均气温)。

第一部分帮助我定义开始分析时需要哪些变量:

• 成果:环境政策，
• 解释变量:年平均气温、
• 附加解释变量:如果降雨量少，热浪可能会加剧，因此我也将增加平均年降雨量。

这是我会选择的最小成分列表:一个结果、一个解释变量和第三个变量，以探索影响的潜在异质性(这里是降雨量)。

2.选样

在这一节中，我将寻找数据可用性来定义一个清晰的样本。我将把我的初步分析建立在政府环境指标数据集的质量上，该数据集汇集了大量重要的数据集和数百个环境变量。

下面是我通过代码簿选择的变量列表(链接 ):

• cname :国家名称
• 年份:年份
• oecd_eps: 环境政策严格性指数(来自 Botta and Kozluk(2014))
  -cckp _ temp:年平均气温(来自气候变化知识门户)【关键词:气候变化

第一个表格显示变量 oecd_eps 只适用于 799 个观察值。

根据前面的表格，我将只限于有结果数据的国家( oecd_eps )和从 1993 年到 2012 年的年份，以获得相对恒定的样本量。上表中明显的“瓶颈”是结果变量 oecd_eps。很明显，因为它只关注经合组织国家。

从“计数”行中，我们可以看到样本没有缺失值。

巴西和斯洛文尼亚几乎完全平衡的面板数据集(每个单位/国家的相同数量的观测值)具有较少的年份。

上面的地图显示，经合组织国家(包含在样本中)覆盖了每个大洲(南极洲除外)。非洲只有南非代表，而南美只有巴西。注意巴西上方黄色的小部分是法国的海外省:法属圭亚那。因此，重要的是要记住，欧洲代表了数据集的很大一部分，最终将决定结果。

3.单变量分析

在本节中，我将使用描述性统计来:

1. 准备数据:通过研究变量的分布，我将了解是否应该转换数据(例如，对数转换、定义分类变量、处理异常值等。)
2. 选择正确的统计工具:在这一步之后，我将了解每个变量的性质(连续、分类、二元等)，这使我能够选择正确的统计工具(相关性、条形图/线图、散点图等)。
3. 了解潜在的变化:我还发现观察变量如何随时间(线图)和空间(地图)变化也很重要。它帮助我更好地理解数据，并潜在地发现一些异常或有趣的冲击，以利用自然实验。

3.1 结果变量:环境政策严格指数

• 严格指数是一个连续变量，在所选样品中取值为 0.3 至 4.1。
• 平均值为 1.6，中位数略低(1.5)。

观察:

1. 直方图和表格:数据在右侧稍微不对称(偏斜度 0.48)，密度值非常低。偏斜度是不对称的度量。负值表示左侧不对称，空值表示分布完全对称，而正值表示右侧不对称。
2. 地图:环境政策的严格程度似乎与 GDP 高度相关:欧洲、北美或澳大利亚的值较高，而非洲、亚洲或南美国家的值较低。因此，在多变量分析中考虑这一点是很重要的(例如，作为控制变量包含在回归模型中)。
3. 线图:总体趋势是积极的。2007 年还有一个有趣的下降。我稍后会尝试探索这一点，看看它是否是由一部分国家推动的。

3.2 解释变量:年平均温度

• 年平均温度是一个连续变量，在所选样本中取值范围为-7.4 至 26.4。
• 平均值为 10.7 摄氏度，中位数为 10.14 摄氏度

观察:

1. 直方图和表格:数据非常对称，密度在分布的中间，有一组小值(加拿大和俄罗斯)。
2. 地图:平均温度与到赤道的距离高度相关(这里不奇怪)。即使结果是显而易见的，我发现检查我们是否得到了我们期望的东西总是有用的。它允许发现异常或不同数据集如何合并的问题。
3. 线图:总体来说也有一个积极的趋势。二十年来几乎两度的变化。1993 年和 1996 年有两次降温。这也是我稍后会调查的事情，以了解一些国家是否正在推动这一点。

数组(['加拿大'，'俄罗斯']，dtype=object)

2.4 附加解释变量:平均年降雨量

• 年平均降雨量是一个连续变量，在所选样本中取值范围为 28 毫米和 281 毫米。
• 平均值为 76.8 毫米，中位数略低于 63.2 毫米

观察:

1. 直方图和表格:数据正偏，偏度为 2。在这个阶段，我不会对数据进行对数转换，主要有两个原因:a)不对称是“可接受的”(经验法则是偏斜度在-3 和 3 之间)，b)这将使解释(单位为毫米)和比较更简单(另一个主要解释变量也在水平上)。如果你不熟悉偏斜数据的日志转换思想，可以参考这篇文章。
2. 图:印尼是个“异数”。至少可以说，它的降雨量显然是最高的。这一变量将用于观察降雨量多与少时(温度对环境政策的)影响是否不同。因此，由于我将在稍后的异质性练*中对降雨量变量进行二分法(高于/低于中位数),异常值不会影响分析。
3. 折线图:时间趋势比较嘈杂。

4.双变量分析:

既然我已经选好了数量并准备好了配料，我就把它们放在一起。我的结果和解释变量是连续变量。因此，我将从一个简单的散点图开始，因为它非常接*数据，允许我看到每个数据点，并且在给定样本大小的情况下足够了(例如，对于数百万个数据点，我更喜欢六边形图)。

为了帮助你遵循这些步骤，我把我的观察结果放在每张图表后面。

观察:看起来这些小点是垂直分布的。我猜年平均气温在国家之间的变化比在国家内部的变化要大。因此，对于分析来说，更有意义的是观察国内气温变化如何与结果相关联。为了证实这个想法，我将简单地绘制相同的图表，同时按国家给点着色。

观察:事实上，随着时间的推移，温度相对稳定，而国内的严格性指数有显著变化。

因此，让我们计算每个国家的温度变量的平均值的差异，而不是使用水平(国内变化)。

观察:关系更清晰，如预期为正。

下一个？异质性:现在让我们看看降雨量是否存在异质性。

观察:目测关系不清。然而，降雨量最多的国家似乎气温变化低，环境政策严格指数低(可能是印度尼西亚)。

让我们做一个样本分割，以探索降雨量高于或低于中位数的国家的温度和环境政策严格性指数之间的关系(异质性练*)。

观察:环境政策与温度(偏离均值)的相关性为正。对于降雨量高于中值(0.036)的样本，相关性几乎为零，而对于降雨量低于中值(0.19)的样本，相关性相对较大。从上图中，我们可以看到，对于降雨量少的样本，线性拟合的斜率更陡，但截距更低。从这些简单的初步图表中得出任何结论都是英雄行为。然而，它暗示了一些潜在的有趣的异质性。这就是我对描述性统计的理解(顺便说一下，已经超过了双变量分析)。

5.结论

我们从这次探索中学到了什么？首先，它允许我向你展示我的食谱。第二，我们最终了解了温度和环境政策之间关系的新情况:

1. (国内)温度变化与环境政策严格指数(1993 年至 2012 年经合组织国家)之间存在正相关关系。
2. 在同一年经历低降雨量的观测中，这种关系得到了有力的加强。
3. 从这个简单的异质性测试中，还不清楚这种联系是在平均少雨的国家(例如:澳大利亚、西班牙或南非)更强，还是在干旱年份的任何国家(例如:2003 年的法国)。

接下来:我现在要改进这个练*，并特别关注三件事:1。2007 年随着严格指数的下降发生了什么(一个国家，所有国家，并理解为什么)，2。探索哪些地区导致了 1998 年和 2010 年的总体气温下降(这可能会导致一个有趣的事件研究)。3.使用事件研究来检查这种影响是在同一年发生的，还是有滞后现象等。然后，根据研究结果，我将拟合一个多变量模型来量化影响和控制混杂因素。

[1]波维金娜、玛丽娜、娜塔莉亚·阿尔瓦拉多·帕雄和杰姆·梅尔特·达利。"政府环境指标数据集的质量，版本 Sep21 . "哥德堡大学:政府质量研究所，https://www。gu.se/en/quality-government(2021)。

[2]博塔、恩里科和托马斯·koźluk."衡量经合组织国家环境政策的严格性:综合指数方法."(2014).

3 世界银行集团。2021.气候变化知识门户。网址:https://climateknowledgeportal.worldbank.org

[3] Harris，Ian 等人，“CRU TS 每月高分辨率网格多变量气候数据集第 4 版”科学数据7.1(2020):1–18。

库存优化的强化学*系列 I:单一零售商的强化学*模型

原文：https://towardsdatascience.com/a-reinforcement-learning-based-inventory-control-policy-for-retailers-ac35bc592278

建立深度 Q 网络(DQN)模型来优化单个零售商的库存运作

唐·达斯卡洛在 Unsplash 上的照片

更新:本文是我的博客系列库存优化的强化学*的第一篇文章。下面是同一系列中其他文章的链接。如果你感兴趣，请去看看。

库存优化强化学*系列之二:多级网络的 RL 模型

库存优化强化学*系列之三:RL 模型的虚拟到真实传递

库存优化是供应链管理的一个重要方面，它涉及优化企业的库存运作。它使用数学模型来回答关键问题，如何时下补货订单以满足客户对产品的需求，以及订购多少数量。当今供应链行业中采用的主要库存控制策略是经典的静态策略，在这种意义上，何时订购或订购多少的决策在整个计划范围内是固定的，除非策略被更新。然而，当需求变化很大时，这种静态政策可能会有所不足。不仅基于库存位置，而且基于相关的未来需求信息，能够自适应地调整何时订购以及订购多少的决策的动态策略将是更有利的。在本文中，我将使用一个销售可乐的小型零售店作为示例，来说明我们如何利用强化学*(RL)技术——深度 Q 网络(DQN)来构建库存控制策略，以优化库存运营并获得比经典静态库存控制策略更多的利润。

经典库存控制策略

1. ( R ， Q )策略:该策略规定当库存低于 R 单位时，我们需要订购固定数量的 Q 单位的产品。这里， R 被称为再订购点， Q 是订购数量。在实践中，通常在每天开始或结束时检查库存位置。
2. ( T ， S )政策:这个政策说我们每 T 天下一个订单来补充库存到 S 单位。这里， T 是审核周期，它决定了我们审核库存水平的频率，而 S 被称为符合订单水平。
3. ( s ， S )政策:该政策规定，当库存位置低于 s 单位时，我们需要下订单补充库存至 S 单位。这里， s 可以被认为是再订购点，而 S 可以被认为是合格级别。
4. 基本库存策略:该策略相当于( S -1， S )策略，意思是如果在特定的一天有任何需求消耗库存，我们会立即下订单补充库存，直到 S 单位。

上述不同的策略适用于不同的需求模式，但共同点是它们都假定要么有一个固定的再订购点，固定的订货量，固定的最大订货量或两个订单之间的固定时间间隔。此外，这些策略中的大多数仅依赖于当前的库存状况来做出订购决策，而没有利用与未来需求相关的其他可能信息来帮助做出更明智的决策。这限制了政策的灵活性，这潜在地破坏了政策对高需求的响应性(导致销售损失)或在需求低时导致过多的库存(导致库存持有成本)。如果我们去掉这个限制，我们能做得更好吗？我们如何建立一个模型来获得一个没有这种限制的库存控制策略？一种可能的方法是强化学*(RL)。

库存优化的强化学*

RL 是机器学*的一个子领域，涉及决策制定。它使智能代理能够通过与环境的交互，学*如何根据过去的经验做出最佳决策。RL 因其广泛的应用而广受欢迎，包括自动驾驶汽车、机器人控制、游戏等..

公式化马尔可夫决策过程

为了利用 RL，必须首先将决策问题公式化为马尔可夫决策过程(MDP)。MDP 是一个数学框架来模拟决策问题，其中决策是在离散的时间步骤顺序作出的。MDP 有 4 个核心要素:状态、行动、奖励、转移概率。状态 s_t 表示代理在时间 t 的情况。动作 a_t 是代理在时间 t 做出的决定。奖励 r_t 是环境的反馈，告诉代理人某个动作是好是坏。转移概率 P(s_(t+1)|s_t，a_t) 决定了当代理在状态 s_t 采取动作 a_t 时，它落入状态 s_(t+1) 的概率。在大多数真实世界环境中，转移概率不可能是已知的。

库存优化问题自然适合 MDP 的框架，因为它的顺序决策结构。可能有多种方式来定义库存优化问题的状态、行动和回报。理论上，状态的定义应包括所有可能有助于采取合理行动的相关信息，行动的定义应足够灵活，以代表决策的所有可能选项，奖励的定义应反映问题的目标(例如，最小化成本，最大化利润)。因此，状态、动作和奖励定义可能因情况而异。

在本文中，我们假设客户需求遵循一种特殊的结构:混合正态分布，其中周一至周四的需求遵循具有最低均值的正态分布，周五的需求遵循具有中等均值的正态分布，周六至周日的需求遵循具有最高均值的正态分布。这一假设是基于这样一个事实，即人们更倾向于在周末而不是工作日购买食品杂货(也更经常在周五而不是其他工作日)。让我们进一步假设，作为零售店的老板，我们想在一段时间内最大化销售可乐的利润。所考虑的成本包括库存持有成本、固定订购成本(如运输成本)和可变订购成本(如从供应商处购买可乐的单位成本)。这里不考虑延期交货成本，因为我们假设如果顾客在商店里没有看到任何剩余的可乐，他们会去其他商店购买可乐。他们不会在店里下单，等着订单将来履行。

根据上面的假设，下面是状态、行动和奖励的定义。

1. State: ( i_pt ， dow_t )，其中 i_pt 是第 t 天结束时的库存位置(现有库存+即将订单)，而 dow_t 是使用一个热编码表示第 t 天的一周中的一天的 6- 维向量。我们希望订购决策不仅基于库存状况，还基于一周中的某一天的信息。
2. 动作: a_t ，其中 a_t 表示第天结束时的订单数量。如果 a_t 是正数，我们订购 a_t 台。如果 a_t = 0，我们不下单。行动空间受到最大订货量的限制，最大订货量由供应商或运输车辆的容量决定。
3. 奖励: r_t = min(d_t，I _ t) p-I _ t * h-I(a _ t>0)* f-a _ t * v，其中 d_t 为( t+1 )第日白天发生的需求，i_t* 为库存月 I(a_t > 0) 是一个指标函数，取1 如果a _ t>00否则，f* 是每个订单发生的固定订货成本，和 v 是每单位的可变订货成本。 很容易看出，奖励 r_t 就是在第 t 个决策时期获得的利润。*

求解马尔可夫决策过程

上面公式化的 MPD 的一个显著特性是转移概率是未知的。在特定时间 t ， dow_(t+1) 是确定的，但是 i_p(t+1) 不是由 a_t 唯一确定的。人们可以选择使用历史需求数据来拟合需求分布，尝试推断转移概率，然后使用基于模型的 RL 技术来解决这个问题。然而，这可能导致模拟环境和真实世界之间的巨大差距，因为拟合完美的需求分布非常具有挑战性(特别是在需求遵循混合分布的情况下)。因此，最好采用能够固有地处理未知转移概率的无模型 RL 技术。

有多种无模型 RL 技术来解决这个 MDP。在本文中，作为第一次尝试，我采用深度 Q 网络(DQN)作为解决工具。DQN 是 Q 学*的一种变体，它利用深度神经网络来建立 Q 函数的*似。为了节省篇幅，我省略了 DQN 的详细说明，因为这不是本文的重点。有兴趣的读者可参考这篇文章。

数值实验

为了比较 DQN 学*的库存控制策略和经典库存控制策略的性能，让我们考虑如下的数值实验。

假设有一家小零售店向顾客出售可乐。每次商店想要补充库存以满足客户需求时，商店都必须订购整数箱可乐(一箱 24 罐)。假设可乐的单位销售价格为每箱 30 美元，持有成本为每晚每箱 3 美元，固定订购成本为每订单 50 美元，可变订购成本为每箱 10 美元，商店的库存容量为 50 箱，每订单允许的最大订购量为 20 箱，在一个周日结束时初始库存为 25 箱，提前期(下订单和订单到达之间的时间间隔)为 2 天。这里我们假设周一到周四的需求服从正态分布 N (3，1.5)，周五的需求服从正态分布 N (6，1)，周六到周日的需求服从正态分布 N (12，2)。我们从这种混合分布中生成 52 周的历史需求样本，并将其用作 DQN 模型的训练数据集。

作为基准，我们将使用用于训练 DQN 模型的相同数据集来优化经典( s ， S )库存控制策略，并在测试集中将其性能与 DQN 进行比较。

为 DQN 模型定型的代码

首先，生成训练数据集并查看历史需求直方图。请注意，非整数需求数据会四舍五入为最接*的整数。

*import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
demand_hist = []
for i in range(52):
    for j in range(4):
        random_demand = np.random.normal(3, 1.5)
        if random_demand < 0:
            random_demand = 0
        random_demand = np.round(random_demand)
        demand_hist.append(random_demand)
    random_demand = np.random.normal(6, 1)
    if random_demand < 0:
        random_demand = 0
    random_demand = np.round(random_demand)
    demand_hist.append(random_demand)
    for j in range(2):
        random_demand = np.random.normal(12, 2)
        if random_demand < 0:
            random_demand = 0
        random_demand = np.round(random_demand)
        demand_hist.append(random_demand)
plt.hist(demand_hist)*

历史需求数据的直方图(图片由作者提供)

然后，我们定义了库存优化问题的环境，以便 DQN 代理与之交互。

*class InvOptEnv():
    def __init__(self, demand_records):
        self.n_period = len(demand_records)
        self.current_period = 1
        self.day_of_week = 0
        self.inv_level = 25
        self.inv_pos = 25
        self.capacity = 50
        self.holding_cost = 3
        self.unit_price = 30
        self.fixed_order_cost = 50
        self.variable_order_cost = 10
        self.lead_time = 2
        self.order_arrival_list = []
        self.demand_list = demand_records
        self.state = np.array([self.inv_pos] + self.convert_day_of_week(self.day_of_week))
        self.state_list = []
        self.state_list.append(self.state)
        self.action_list = []
        self.reward_list = []

    def reset(self):
        self.state_list = []
        self.action_list = []
        self.reward_list = []
        self.inv_level = 25
        self.inv_pos = 25
        self.current_period = 1
        self.day_of_week = 0
        self.state = np.array([self.inv_pos] + self.convert_day_of_week(self.day_of_week))
        self.state_list.append(self.state)
        self.order_arrival_list = []
        return self.state

    def step(self, action):
        if action > 0:
            y = 1
            self.order_arrival_list.append([self.current_period+self.lead_time, action])
        else:
            y = 0
        if len(self.order_arrival_list) > 0:
            if self.current_period == self.order_arrival_list[0][0]:
                self.inv_level = min(self.capacity, self.inv_level + self.order_arrival_list[0][1])
                self.order_arrival_list.pop(0)  
        demand = self.demand_list[self.current_period-1]
        units_sold = demand if demand <= self.inv_level else self.inv_level
        reward = units_sold*self.unit_price-self.holding_cost*self.inv_level - y*self.fixed_order_cost \
                 -action*self.variable_order_cost    
        self.inv_level = max(0,self.inv_level-demand)
        self.inv_pos = self.inv_level
        if len(self.order_arrival_list) > 0:
            for i in range(len(self.order_arrival_list)):
                self.inv_pos += self.order_arrival_list[i][1]
        self.day_of_week = (self.day_of_week+1)%7
        self.state = np.array([self.inv_pos] +self.convert_day_of_week(self.day_of_week))
        self.current_period += 1
        self.state_list.append(self.state)
        self.action_list.append(action)
        self.reward_list.append(reward)
        if self.current_period > self.n_period:
            terminate = True
        else: 
            terminate = False
        return self.state, reward, terminate

    def convert_day_of_week(self,d):
        if d == 0:
            return [0, 0, 0, 0, 0, 0]
        if d == 1:
            return [1, 0, 0, 0, 0, 0] 
        if d == 2:
            return [0, 1, 0, 0, 0, 0] 
        if d == 3:
            return [0, 0, 1, 0, 0, 0] 
        if d == 4:
            return [0, 0, 0, 1, 0, 0] 
        if d == 5:
            return [0, 0, 0, 0, 1, 0] 
        if d == 6:
            return [0, 0, 0, 0, 0, 1]* 

现在我们开始用 PyTorch 构建 DQN 模型。本部分 DQN 的代码实现基于这篇文章。

*import torch 
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class QNetwork(nn.Module):
    """ Actor (Policy) Model."""
    def __init__(self, state_size, action_size, seed, fc1_unit=128,
                 fc2_unit = 128):
        """
        Initialize parameters and build model.
        Params
        =======
            state_size (int): Dimension of each state
            action_size (int): Dimension of each action
            seed (int): Random seed
            fc1_unit (int): Number of nodes in first hidden layer
            fc2_unit (int): Number of nodes in second hidden layer
        """
        super(QNetwork,self).__init__() ## calls __init__ method of nn.Module class
        self.seed = torch.manual_seed(seed)
        self.fc1= nn.Linear(state_size,fc1_unit)
        self.fc2 = nn.Linear(fc1_unit,fc2_unit)
        self.fc3 = nn.Linear(fc2_unit,action_size)

    def forward(self,x):
        # x = state
        """
        Build a network that maps state -> action values.
        """
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        return self.fc3(x)

import random 
from collections import namedtuple, deque 

##Importing the model (function approximator for Q-table)
# from model import QNetwork

import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler 

BUFFER_SIZE = int(5*1e5)  #replay buffer size
BATCH_SIZE = 128      # minibatch size
GAMMA = 0.99            # discount factor
TAU = 1e-3             # for soft update of target parameters
LR = 1e-4            # learning rate
UPDATE_EVERY = 4      # how often to update the network

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

class Agent():
    """Interacts with and learns form environment."""

    def __init__(self, state_size, action_size, seed):
        """Initialize an Agent object.

        Params
        =======
            state_size (int): dimension of each state
            action_size (int): dimension of each action
            seed (int): random seed
        """

        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.seed = random.seed(seed)

        #Q- Network
        self.qnetwork_local = QNetwork(state_size, action_size, seed).to(device)
        self.qnetwork_target = QNetwork(state_size, action_size, seed).to(device)

        self.optimizer = optim.Adam(self.qnetwork_local.parameters(),lr=LR)

        # Replay memory 
        self.memory = ReplayBuffer(action_size, BUFFER_SIZE,BATCH_SIZE,seed)
        # Initialize time step (for updating every UPDATE_EVERY steps)
        self.t_step = 0

    def step(self, state, action, reward, next_step, done):
        # Save experience in replay memory
        self.memory.add(state, action, reward, next_step, done)

        # Learn every UPDATE_EVERY time steps.
        self.t_step = (self.t_step+1)% UPDATE_EVERY
        if self.t_step == 0:
            # If enough samples are available in memory, get radom subset and learn

            if len(self.memory)>BATCH_SIZE:
                experience = self.memory.sample()
                self.learn(experience, GAMMA)

    def act(self, state, eps = 0):
        """Returns action for given state as per current policy
        Params
        =======
            state (array_like): current state
            eps (float): epsilon, for epsilon-greedy action selection
        """
        state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0).to(device)
        self.qnetwork_local.eval()
        with torch.no_grad():
            action_values = self.qnetwork_local(state)
        self.qnetwork_local.train()

        #Epsilon -greedy action selction
        if random.random() > eps:
            return np.argmax(action_values.cpu().data.numpy())
        else:
            return random.choice(np.arange(self.action_size))

    def learn(self, experiences, gamma):
        """Update value parameters using given batch of experience tuples.
        Params
        =======
            experiences (Tuple[torch.Variable]): tuple of (s, a, r, s', done) tuples
            gamma (float): discount factor
        """
        states, actions, rewards, next_states, dones = experiences
        ## TODO: compute and minimize the loss
        criterion = torch.nn.MSELoss()
        # Local model is one which we need to train so it's in training mode
        self.qnetwork_local.train()
        # Target model is one with which we need to get our target so it's in evaluation mode
        # So that when we do a forward pass with target model it does not calculate gradient.
        # We will update target model weights with soft_update function
        self.qnetwork_target.eval()
        #shape of output from the model (batch_size,action_dim) = (64,4)

        predicted_targets = self.qnetwork_local(states).gather(1,actions)
        with torch.no_grad():
            labels_next = self.qnetwork_target(next_states).detach().max(1)[0].unsqueeze(1)

        # .detach() ->  Returns a new Tensor, detached from the current graph.
        labels = rewards + (gamma* labels_next*(1-dones))
        loss = criterion(predicted_targets,labels).to(device)
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()

        # ------------------- update target network ------------------- #
        self.soft_update(self.qnetwork_local,self.qnetwork_target,TAU)

    def soft_update(self, local_model, target_model, tau):
        """Soft update model parameters.
        θ_target = τ*θ_local + (1 - τ)*θ_target
        Params
        =======
            local model (PyTorch model): weights will be copied from
            target model (PyTorch model): weights will be copied to
            tau (float): interpolation parameter
        """
        for target_param, local_param in zip(target_model.parameters(),
                                           local_model.parameters()):
            target_param.data.copy_(tau*local_param.data + (1-tau)*target_param.data)

class ReplayBuffer:
    """Fixed -size buffe to store experience tuples."""

    def __init__(self, action_size, buffer_size, batch_size, seed):
        """Initialize a ReplayBuffer object.

        Params
        ======
            action_size (int): dimension of each action
            buffer_size (int): maximum size of buffer
            batch_size (int): size of each training batch
            seed (int): random seed
        """

        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=buffer_size)
        self.batch_size = batch_size
        self.experiences = namedtuple("Experience", field_names=["state",
                                                               "action",
                                                               "reward",
                                                               "next_state",
                                                               "done"])
        self.seed = random.seed(seed)

    def add(self,state, action, reward, next_state,done):
        """Add a new experience to memory."""
        e = self.experiences(state,action,reward,next_state,done)
        self.memory.append(e)

    def sample(self):
        """Randomly sample a batch of experiences from memory"""

        experiences = random.sample(self.memory,k=self.batch_size)

        states = torch.from_numpy(np.vstack([e.state for e in experiences if e is not None])).float().to(device)
        actions = torch.from_numpy(np.vstack([e.action for e in experiences if e is not None])).long().to(device)
        rewards = torch.from_numpy(np.vstack([e.reward for e in experiences if e is not None])).float().to(device)
        next_states = torch.from_numpy(np.vstack([e.next_state for e in experiences if e is not None])).float().to(device)
        dones = torch.from_numpy(np.vstack([e.done for e in experiences if e is not None]).astype(np.uint8)).float().to(device)

        return (states,actions,rewards,next_states,dones)

    def __len__(self):
        """Return the current size of internal memory."""
        return len(self.memory)*

最后，我们可以训练 DQN 模型。注意，这里动作空间的大小是 21，因为从 0 到最大订货量 20 有 21 个可能的订货量值。

*agent = Agent(state_size=7,action_size=21,seed=0)

def dqn(env, n_episodes= 1000, max_t = 10000, eps_start=1.0, eps_end = 0.01,
       eps_decay=0.995):
    """Deep Q-Learning

    Params
    ======
        n_episodes (int): maximum number of training epsiodes
        max_t (int): maximum number of timesteps per episode
        eps_start (float): starting value of epsilon, for epsilon-greedy action selection
        eps_end (float): minimum value of epsilon 
        eps_decay (float): mutiplicative factor (per episode) for decreasing epsilon

    """
    scores = [] # list containing score from each episode
    eps = eps_start
    for i_episode in range(1, n_episodes+1):
        state = env.reset()
        score = 0
        for t in range(max_t):
            action = agent.act(state,eps)
            next_state,reward,done = env.step(action)
            agent.step(state,action,reward,next_state,done)
            ## above step decides whether we will train(learn) the network
            ## actor (local_qnetwork) or we will fill the replay buffer
            ## if len replay buffer is equal to the batch size then we will
            ## train the network or otherwise we will add experience tuple in our 
            ## replay buffer.
            state = next_state
            score += reward
            if done:
                print('episode'+str(i_episode)+':', score)
                scores.append(score)
                break
        eps = max(eps*eps_decay,eps_end)## decrease the epsilon
    return scores

env = InvOptEnv(demand_hist)
scores= dqn(env)

plt.plot(np.arange(len(scores)),scores)
plt.ylabel('Reward')
plt.xlabel('Epsiode #')
plt.show()

torch.save(agent.qnetwork_local.state_dict(), desired_path)*

下图是 DQN 模型训练 1000 集后每集获得的总奖励。我们看到回报曲线逐渐改善，最终趋于一致。

每次训练获得的奖励(图片由作者提供)

用于优化(S，S)策略的代码

由于 s 和 S 都是离散值，在这个问题中可能的( s ， S ) 组合数量有限。我们不会考虑将 s 设置为低于 0 ，，因为仅在缺货时再订购没有意义。所以 s 的值可以从 0 到 S -1。对于 S 的值，我们给出了一点额外的空间，允许 S 到取高于容量的值。由于订单不会立即到达，并且在提前期内可能会有需求到达，因此产能不应成为 S 的限制。这里我们让 S 从 1 到 60。**

实际上，我们可以评估历史需求数据集中所有可能的组合，并选择利润最高的组合。得到的最佳( s ， S )组合为(15，32)。

*def profit_calculation_sS(s,S,demand_records):
    total_profit = 0
    inv_level = 25 # inventory on hand, use this to calculate inventory costs
    lead_time = 2
    capacity = 50
    holding_cost = 3
    fixed_order_cost = 50
    variable_order_cost = 10
    unit_price = 30
    order_arrival_list = []
    for current_period in range(len(demand_records)):
        inv_pos = inv_level
        if len(order_arrival_list) > 0:
            for i in range(len(order_arrival_list)):
                inv_pos += order_arrival_list[i][1]
        if inv_pos <= s:
            order_quantity = min(20,S-inv_pos)
            order_arrival_list.append([current_period+lead_time, order_quantity])
            y = 1
        else:
            order_quantity = 0
            y = 0
        if len(order_arrival_list) > 0:
            if current_period == order_arrival_list[0][0]:
                inv_level = min(capacity, inv_level + order_arrival_list[0][1])
                order_arrival_list.pop(0)
        demand = demand_records[current_period]
        units_sold = demand if demand <= inv_level else inv_level
        profit = units_sold*unit_price-holding_cost*inv_level-y*fixed_order_cost-order_quantity*variable_order_cost
        inv_level = max(0,inv_level-demand)
        total_profit += profit
    return total_profit

s_S_list = []
for S in range(1,61): # give a little room to allow S to exceed the capacity 
    for s in range(0,S):
        s_S_list.append([s,S])  

profit_sS_list = []
for sS in s_S_list:
    profit_sS_list.append(profit_calculation_sS(sS[0],sS[1],demand_hist))

best_sS_profit = np.max(profit_sS_list) 
best_sS = s_S_list[np.argmax(profit_sS_list)]*

测试 DQN 策略的代码

我们首先创建 100 个客户需求数据集进行测试。100 个数据集中的每一个都包含 52 周的需求数据。我们可以将每个数据集视为未来 1 年需求的可能情景。然后，我们在每个需求数据集上评估 DQN 策略，并收集每个数据集的总报酬。

*demand_test = []
for k in range(100,200):
    np.random.seed(k)
    demand_future = []
    for i in range(52):
        for j in range(4):
            random_demand = np.random.normal(3, 1.5)
            if random_demand < 0:
                random_demand = 0
            random_demand = np.round(random_demand)
            demand_future.append(random_demand)
        random_demand = np.random.normal(6, 1)
        if random_demand < 0:
            random_demand = 0
        random_demand = np.round(random_demand)
        demand_future.append(random_demand)
        for j in range(2):
            random_demand = np.random.normal(12, 2)
            if random_demand < 0:
                random_demand = 0
            random_demand = np.round(random_demand)
            demand_future.append(random_demand)
    demand_test.append(demand_future)*

*model = QNetwork(state_size=7,action_size=21,seed=0)
model.load_state_dict(torch.load(desired_path))
model.eval()

profit_RL = []
actions_list = []
invs_list = []

for demand in demand_test:
    env = InvOptEnv(demand)
    env.reset()
    profit = 0
    actions = []
    invs = []
    done = False
    state = env.state
    while not done:
        state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0).to(device)
        with torch.no_grad():
            action_values = model(state)
        action = np.argmax(action_values.cpu().data.numpy())
        actions.append(action)
        next_state, reward, done = env.step(action)
        state = next_state
        invs.append(env.inv_level)
        profit += reward
    actions_list.append(actions)
    invs_list.append(invs)
    profit_RL.append(profit)
RL_mean = np.mean(profit_RL)*

测试 (s，S) 策略的代码

我们在同一个测试集上评估( s ， S )策略。

*profit_sS = []
for demand in demand_test:
    profit_sS.append(profit_calculation_sS(15,32,demand))
sS_mean = np.mean(profit_sS)*

对数值结果的讨论

在 100 个需求数据集上，DQN 保单的平均利润为$20314.53，( s ， S )保单的平均利润为$17202.08，这表明利润增加了 18.09%。DQN 和( s ， S )政策在 100 个需求数据集上获得的利润箱线图如下所示。

测试集中 DQN 策略和(S，S)策略获得的利润的箱线图(图片由作者提供)

为了进一步理解 DQN 和( s ， S )策略之间的差异，我们在测试集中挑选一个需求数据集，并仔细查看 DQN 策略和( s ， S )策略分别在前两周采取的操作。见下表。

DQN 和(S，S)政策所采取行动的比较(图片由作者提供)

我们看到，DQN 的政策更能响应客户需求，并倾向于下更多的订单，以减少潜在的销售损失。DQN 政策确实会产生更多的订购成本，但是，与销售额的增长相比，订购成本的增长要低得多。

结论

在这篇文章中，我提出了一个优化零售商店库存运作的 DQN 模型。DQN 政策优于经典的( s ， S )政策，因为它在做出订购决定时提供了更多的灵活性，因此更能响应客户的需求。

再论 DQN 政策与(的，的)政策的比较。只有当需求结构足够复杂时，DQN 模型往往优于( s ， S )策略，因此我们可以利用一些其他信息来推断提前期需求分布在状态定义中是什么样的。例如，这里我们假设客户需求在一周的不同日期遵循不同的分布，因此 DQN 可以利用一周中的日期信息来推断提前期内接下来两天的需求情况。与仅根据库存状况做出决策的( s ， S )政策相比，这些额外信息有助于我们做出更明智的决策。然而，如果没有这种有用的额外信息被包括在国家定义中，DQN 只能勉强击败( s ， S )政策。我尝试用略有不同的状态定义来训练 DQN 模型，假设每天的需求都遵循相同的负二项分布。DQN 政策实际上不如 T21 政策。

以下是我未来的文章可能会探讨的几个主题。首先，我采用 DQN 来解决这个问题。看看其他 RL 框架(如策略优化类中的那些)是否可以获得更好的性能，因为它们可以输出随机策略，这将是很有趣的。第二，在本文中，我主要关注一个非常简单的供应链模型，它只包含一个零售商。看看如何利用 RL 技术来优化更复杂的供应链模型(如多级网络)也是很有意思的。对于复杂的供应链网络，逆向物流技术可能会显示出更大的优势。

感谢阅读！

一个句子比它的单词的总和更重要

原文：https://towardsdatascience.com/a-sentence-is-greater-than-the-sum-of-its-words-56ce3967fcc6

句子嵌入 101

图片由 Ri Butov 从 Pixabay 拍摄

在这篇文章中，我将提出句子嵌入的主题。我们将学*什么是句子嵌入，以及它们如何有所帮助。我们将回顾一些创建句子嵌入的基本(甚至是幼稚的)方法，以及该领域的一些最新进展。我们将以一个我在使用不同的句子嵌入技术时测量文档可视化质量的实验来结束。所以事不宜迟，让我们直接开始吧！

文章将按如下方式组织:

第一部分。什么是句子嵌入？
第二部分。示例应用
第 3 部分。一些基本方法
第四部分。sentence Bert[1]——街区里的新小子
第 5 部分。SimCSE [2] —输入无监督的句子嵌入
第 6 部分。实验—测量文档可视化质量— Kaggle 新闻数据集[3]

• 我在实验中使用的代码可以在这里找到——https://github.com/erap129/DocumentVisualizations

第一部分——什么是句子嵌入？

机器学*中的嵌入是世界上实体的向量表示，所以句子嵌入只是句子的向量表示。通常我们说它们是分布的向量表示，这意味着我们没有从数据中的特征到向量中的元素的 1:1 映射(例如，代表句子“快乐”的单个向量元素)，而是这些特征以我们无法预定义的方式分布在向量的不同元素中。

例如，在图 1 中，我们可以看到一个正在生成的句子嵌入的玩具示例。我们可以看到，嵌入成功地捕捉了前两个(关于食物的问题)和后两个(与时间表相关的事实)句子之间的语义相似性，同时保持了这两组句子之间的差异。

图 1:句子嵌入——玩具示例

第 2 部分—一个示例应用

那么，这些句子嵌入到底有什么用呢？让我们来看看我想到的一个假设的示例应用程序(这只是一个示例，我相信一旦您看到它，您将能够想到更多这些想法)。

在图 2 中，我们可以看到一个示例应用程序，其中用户编写了一段代码(Python 中的 insertion sort ),并希望找到相似的代码片段(可能是为了找到更好的实现，或者在其他语言中找到相同的函数)。用户获取该代码，并使用语句嵌入方法将代码片段转换成分布式向量表示。然后，用户查询其他代码片段嵌入的数据库，并使用具有余弦相似性的 K 个最*邻居找到与输入片段最相似的片段。

图 2:一个示例应用程序

第 3 部分—一些基本方法

该领域中最基本的方法是基于计数的。基于计数的方法的最简单的例子显示在图 3 的顶部，其中句子中每个单词的计数是句子的向量表示中的一个条目。这是一个非分布式向量表示，因为一个句子的单个特征(特定字数)可以直接映射到表示向量中的单个条目。其他方法，如 TF-IDF，通过根据整个数据集中每个单词的频率对这些值进行归一化，对此进行了改进，但它们仍然是基于计数的，没有考虑单词在句子中的顺序(这可能是数据丢失的主要原因)。

第二种方法显示在图 3 的底部，其中某些单词嵌入方法是现成的，句子的表示是这些单词嵌入的平均值。单词嵌入可以通过任何方法生成(GloVe [5]，word2vec，BERT 等)，但是我们将在后面看到，简单地取这些向量的平均值而不首先调整它们以更好地适应句子嵌入的任务是有缺点的。

图 3:一些基本的句子嵌入方法

第四部分——句子伯特——街区的新成员

句子嵌入领域的一项重大进展发生在 2019 年，当时 Nils Reimers 和 Iryna Gurevych 发布了句子-BERT 论文。他们引入了一种新方法来微调众所周知的 BERT 模型，以使用余弦相似性产生具有良好可比性的嵌入。

最初的 BERT [4]论文处理了语义文本相似性的问题，其目标是评估一对句子的相似程度(如图 4 所示的例子)，甚至在特定基准上达到了新的最先进的结果。

图 4。语义文本相似性(STS)任务的一个例子

伯特方法的问题在于其效率低得令人难以置信。BERT 通过一次对两个句子的标记进行编码(用一个特殊的[SEP]标记分隔)并在最后输出相似度的水平来解决这个任务，如图 5 所示，该图取自最初的 BERT 论文。要在 10K 句子的数据集中找到最相似的句子对，需要花费伯特 65 个小时的推理时间。因此，SBERT 的目标是创建可以简单地使用余弦相似性进行比较的嵌入，同时仍然在基准 STS 任务上产生最先进的结果。

图 5:伯特对语义文本相似性任务的方法(图取自原始论文)

在这里，我将重点关注 SBERT 论文中提出的解决方案之一，即在自然语言推理(NLI)任务数据集的标记句子对上使用暹罗网络。该数据集中的句子对被标记为以下选项之一:蕴涵、矛盾或中性。

SBERT 引入并应用于原始 BERT 预训练模型的微调任务是获取每个带标签的句子对，并使用暹罗网络生成包含两个 BERT 表示的向量(串联v, u, |u-v|，其中u和v是 BERT 的输出)。具有 softmax 功能的前馈网络被附加在该结构的顶部，并且其输出确定句子对是蕴涵、矛盾还是中性的。图 6 描述了上述过程。

图 6:NLI 数据的 SBERT 微调程序

这个简单的微调任务创建了一个改进的 BERT 模型，该模型生成的句子表示可以使用简单的余弦相似度进行比较！在表 1(取自最初的 SBERT 论文)中，作者表明它们比朴素方法(平均手套嵌入、平均 BERT 嵌入)好得多，并且也比我们在这里没有涉及的其他句子嵌入方法好得多。

表 1。原始 SBERT 论文的结果

但是如果我们的数据没有可以用来训练 SBERT 的带标签的句子对呢？这就是 SimCSE 的用武之地…

第 5 部分— SimCSE —输入无监督的句子嵌入

由高天宇、姚兴成和陈撰写的 SimCSE 介绍了一种为了创建句子嵌入而微调语言模型的新颖方法。在这篇论文中，作者使用了对比学*，其中正面的例子是句子本身通过了不同的漏失屏蔽(稍后将详细介绍)。

注意——该论文还提出了一种使用对比学*来创建句子嵌入的监督方法。在本文中，我选择将重点放在无人监管的部分。详情请参考原文。

首先让我们复*一下对比学*:主要思想是把*邻拉到一起，把非*邻推开。在这个例子中，我们将跟随马里奥、路易吉和耀西。Mario 和 Luigi 是双胞胎，所以我们希望代表他们的嵌入在向量空间中接*。Yoshi 很可爱，但与 Mario 和 Luigi 不太相似，所以我们希望他的形象离我们远一点。

图 7:对比学*目标的卡通示例

但是我们如何在数字上实现它呢？当然是使用损失函数！在对比学*中，我们一般会用到一个叫 InfoNCE 的损失函数。图 8 是一个信息图，有助于我们理解 InfoNCE loss 函数，让我们一步步来看。

首先，在分子中，我们看到我们有一个h_i和(h_i)^+相似度的指数(抱歉符号不好)。我们看到h_i代表马里奥，(h_i)^+代表路易吉，因此我们当然希望分子大一些。另一方面，在分母中，我们有马里奥h_i与批次(h_j)^+中所有其他元素的相似性总和，这包括路易吉，但也包括我们不想让马里奥与之相似的其他东西，当然包括飞机、盘子和耀西。我们看到分子是分母的一部分，如果我们把它比作蛋糕，分子就是分母的一部分。这个切片应该尽可能大，以便最大化 Mario 和 Luigi 之间的相似性，同时最小化 Mario 和该批中其他所有事物之间的相似性。

请注意，有一个负对数函数包裹着这一切。我们看到，随着该分数越来越接* 1，负对数变得越来越小，因此通过对该目标函数使用梯度下降，我们正在推动相似的项目具有更高的相似性，而不相似的项目具有更低的相似性。

图 8:信息损失信息图

现在我们知道了对比学*是如何工作的，但是当没有这种标记数据可用时，辛姆斯西使用了哪个“马里奥、路易吉和耀西”？结果是，对于一个给定的句子，他们让它通过 BERT 两次，每次都使用不同的 dropout 掩码(提醒一下，dropout 是一个随机将输入的一小部分归零的函数)，因此对于一个给定的句子，接收到两个略有不同的嵌入。对于反面的例子，他们简单地使用了小批量中的所有其他句子(如果有很好的重排，其他句子应该会很不同)。

图 9 显示了这样的一个例子(包含来自 SimCSE 原始论文的一个图)。在左边，我们看到句子“两只狗在跑”通过网络传递了两次，从而创建了一个正对，而该批中的所有其他句子(一个主要在海上冲浪，一个小孩在滑板上)作为负对样本。右边是一个提示，通过随机屏蔽输入，辍学是如何工作的。

图 SimCSE 对比学*的积极和消极配对

好吧，但是为什么这个会有用呢？这背后的理论依据是什么？在这里，SimCSE 的作者向我们解释了两个术语，叫做对齐和一致性。

在图 10 中，我们可以看到对齐和一致性的等式，以及我们信赖的朋友 Mario、Yoshi 和 Luigi。对齐是成对实例的嵌入之间的预期距离。左边的术语是对准“损失”,我们的目标是使其最小化。我们看到它包含了我们想要最小化的所有正对(Marios 和 Luigis)的嵌入之间的距离。在右边，我们看到了均匀性的损失。我们有所有负对(Marios 和 Yoshis)之间距离的负次方，我们想要最大化它。

图 10:对齐和一致性

作者认为，预训练模型通常具有良好的对齐性——即，成对的正样本在嵌入空间中会很接*，但一致性较差——即，成对的负样本彼此之间不会相距足够远。图 11 摘自 SimCSE 的原始论文，它显示了他们在提高均匀性(最大限度地减少均匀性损失)的同时保持了良好的对准。红星代表 SimCSE 模型，其他符号是经过测试的其他基线。

图 11: SimCSE 均匀性和排列随时间的变化

当我们在表 2 中查看 SimCSE 在 STS 基准测试任务上的结果时，我们看到了与我们之前查看的 SBERT 相似的结果，只是这次没有使用关于句子相似性的标记数据！他们只微调了维基百科的 100 万个句子。在我看来，这相当令人印象深刻。

表 2:无监督 SimCSE 的结果

第 6 部分—实验—测量文档可视化质量— Kaggle 新闻数据集

本文理论部分到此为止。我现在将展示一个我使用上述模型进行的关于 2D 空间中文档可视化的实验。

我在这个实验中使用的代码可以在这里找到——https://github.com/erap129/DocumentVisualizations

来自 Kaggle — 的新闻类别数据集 https://www . ka ggle . com/datasets/RMI SRA/News-Category-Dataset(在 attribute 4.0 International(CC BY 4.0)许可下发布)包含属于 42 个不同类别的新闻文章。数据集中的每篇文章包含以下数据字段:category, headline, authors, link, short_description, date。我只选取了headline, short_description字段，并创建了一个新字段，我将其命名为long_description。我的目标是使用几种方法创建每篇新闻文章的long_description的嵌入，并检查哪种方法能产生数据的最佳 2D 可视化。所以这里需要问几个问题。

• 给定一篇特定文章的句子嵌入，我如何创建 2D 可视化？

我用了 UMAP 算法。关于这个伟大的降维算法有太多的文档了，所以我在这里不再赘述。我只想说，我在所有实验中都使用了默认的超参数，没有进行任何调整。

• 我如何定量比较不同可视化的质量？拥有一个“好”的可视化意味着什么？

可视化的比较，当然是视觉上的“用眼”。但是如果我们仍然想要得到一个我们可以坚持的度量呢？也许我们正在让几十种算法相互竞争，而没有时间去观察它们？我看到了这篇文章— 使用类一致性选择高维数据的良好视图，它提出了一种称为距离一致性的度量，定义如下:

情商。1:距离一致性度量

对于可视化空间 v(X) 中的每个点X’，我们检查最*的类的质心是否不同于 x 的类，然后除以 N 的样本数，得到一个介于 0 和 1 之间的数。由于可视化的 DSC 较低，这意味着在可视化中代表不同组的聚类更突出，这是好的。只有当数据被标记时，这种方法才适用，这就是我们处理新闻数据集的情况。

• 哪些方法产生了哪些结果？我的发现与 SBERT 和 SimCSE 的论文一致吗？

让我们来看看实验结果。为了简单起见，我只使用了 Kaggle 新闻数据集中的 5 个类别:食物&饮料、世界邮报、体育、离婚和风格。我比较了以下创建可视化效果的方法:

• TF-IDF —基于计数的方法，用于创建文档表示向量。用作基线。
• bert_average —文档中所有标记的平均嵌入值，取自 bert 模型的最后一层(未针对句子进行微调)
• bert _ cls——嵌入取自 BERT 最后一层的[CLS]令牌。
• sbert_average —来自 sbert 的平均嵌入值(对句子的 bert 的监督微调)
• sbert_cls —嵌入取自 sbert 最后一层的[CLS]令牌。
• simcse_average —来自 simcse 的平均嵌入值(针对句子的 BERT 的无监督微调)
• simcse_cls —嵌入取自 simcse 最后一层的[CLS]令牌。

以下是 DSC 测量的结果:

图 12:根据嵌入方法产生的可视化的 DSC

我们看到与 SBERT 和 SimCSE 论文非常相似的结果。未经微调的 BERT 与简单的 TF-IDF 基线有着激烈的竞争。在监督微调(SBERT)之后，以及通过非监督微调(SimCSE)，结果显著改善。在 BERT 和 SBERT 中，使用平均令牌嵌入作为降维的基础优于采用[CLS]令牌的嵌入，而对于 SimCSE 则相反。

让我们查看每种方法的实际可视化效果，以便更好地感受这里所做的工作。快速检查证实了 DSC 指标—获得较低 DSC 的方法在可视化中产生更多可辨别的聚类:

• TF-IDF

图 13:UMAP 的 tfidf 嵌入可视化

• 伯特平均值

图 14:UMAP 的伯特平均嵌入可视化

• bert_cls

图 15:UMAP 的 bert_cls 嵌入可视化

• sbert _ 平均值

图 16:UMAP 的 sbert_average 嵌入可视化

• sbert_cls

图 17:UMAP 的 sbert_cls 嵌入可视化

• simcse_average

图 18:UMAP 的 simcse_average 嵌入可视化

• 模拟场景 _cls

图 19:UMAP 的 simcse_cls 嵌入可视化

结论

在本文中，我们:

• 学*了什么是句子嵌入
• 了解通过微调 BERT(有监督和无监督)创建句子嵌入的两种最新方法
• 看到上述论文的结果也在可视化质量实验中重复

对于未来的工作，我认为在其他类型的文本数据而不仅仅是自然语言上尝试 SimCSE 会很有趣。例如，按照我在本文第 2 部分中的建议，编写一个查找相似代码片段的模型。SimCSE 不需要监督数据来微调句子的事实将允许对各种类型的数据进行训练。

我希望你喜欢阅读并学到一些新东西。感谢阅读！

参考

[1]—sentence BERT paper—https://arxiv.org/abs/1908.10084
【2】—SimCSE paper—https://arxiv.org/abs/2104.08821
【3】—ka ggle 新闻分类数据集—https://www . ka ggle . com/datasets/RMI SRA/news-category-dataset
【4】—BERT paper—https://arxiv.org/abs/1810.04805
【5】—手套嵌入—https://nlp.stanford.edu/projects/glove/

用帕斯卡三角形走一段短而直的路

原文：https://towardsdatascience.com/a-short-and-direct-walk-with-pascals-triangle-26a86d76f75f

如何通过计算路径来改进寻路算法

扎克·克朗在 buildz 上创作的短路径蓝色水彩。(经许可使用)

Dijkstra 算法和 A*等经典寻路算法用于在视频游戏、移动机器人和建筑设计等应用中生成旅行路线。尽管这些算法很受欢迎，但它们产生的路径很少是直的。在本文中，您将学*如何使用受帕斯卡三角形启发的计数技术来计算高度直接的路径。这是我和我的同事开发的一个想法，最*在《人工智能研究杂志》上发表了。通过计算路径的简单步骤，您可以克服传统寻路的一个长期存在的问题。

丑陋路径问题

许多学科都需要计算最短和最直接的路径。建筑设计师使用寻路工具来分析人们需要走多远才能到达最*的紧急出口。一些建筑师更进了一步，模拟人群疏散大楼，这需要为每个大楼居住者生成逃生路线。视频游戏开发者依靠寻路算法来确定人工智能控制的代理应该如何在地图上从一个位置移动到另一个位置。

实现寻路的最简单和最流行的方法之一是将地图表示为网格，然后应用经典的搜索方法，如 Dijkstra 算法或 A*来寻找具有最短可能长度的网格路径。下面的动画显示了从起始位置 A 到目的地 B 的最短网格路径示例。阴影网格单元表示必须避开的墙壁或其他障碍物。我们暂时假设沿着网格路径的每一步都是在 4 个方向上的一步:北、南、东或西。

间接或丑陋的最短网格路径。(作者制作的动画)

上面的路径是从 A 到 B 的 400 条最短网格路径之一。这也是一条非常间接的途径。它没有利用明显的直线捷径。如果一个人没有义务按照网格行走的话，它会明显偏离一个人在现实生活中会选择的直接路线。在 Red Blob Games 关于实现 A* 的教程中，Amit Patel 指出这些“丑陋的路径”是一个普遍遇到的问题。

当人们在网格上运行寻路时，我得到的最常见的问题是为什么我的路径看起来不直？

— Amit Patel，Red Blob Games

丑陋路径问题可以通过在 A路径搜索期间测试多达数十万条可能的直线捷径来以强力方式解决。2010 年发表的一个名为 Theta的算法使用了这种方法[2]。为了避免所有这些视线测试，我们的策略是选择一条恰好接*直接路径的最短网格路径。在我们示例中的 400 条最短的网格路径中，下面的路径是我们要选择的路径。

高度直接或居中的最短网格路径。(作者制作的动画)

这个中心网格路径实际上并不比我们之前看到的间接网格路径短。两条路径都需要 15 次网格移动，每次移动的长度为一个网格间距。然而，中心路径更接*一个人在现实生活中的平滑路径。解决丑陋路径问题的一种方法是找到一种简单有效的方法来产生中心网格路径。输入帕斯卡三角形。

帕斯卡三角形

1655 年，法国数学家布莱士·帕斯卡出版了《三角形算术》,这是一部关于数字模式的著作，后来被称为帕斯卡三角形。

布莱士·帕斯卡 1655 年对算术三角形的阐释，现在被称为帕斯卡三角形。(公共领域)

帕斯卡对三角形的分析启发了牛顿对二项式定理的贡献以及莱布尼茨对微积分的研究。然而，我们应该承认帕斯卡不是第一个提出这种模式的人。它大约在 1000 年前在波斯和中国被发现，可能在 2000 年前在印度被发现。

帕斯卡三角形是通过在顶点和两个分叉的边上放置一个 1 形成的。每隔一个数字由前面两个数字相加生成。下面的动画显示了前 5 行的操作过程。

帕斯卡三角形的动画由her fold在维基百科上制作

帕斯卡三角形因其许多迷人的性质而闻名。其中一个特性是帕斯卡三角形中的每个数字都可以被解释为路径计数:从三角形顶点到该数字位置的最短网格路径数。例如，动画底部中心的六边形网格单元的编号为 6，从三角形的顶部单元到底部中间单元正好有 6 条最短的网格路径。动画显示了一个六边形网格，但当帕斯卡的三角形被绘制在正方形网格上时，该属性也成立，如布莱士·帕斯卡的上图所示。

许多在线文章和视频解释了如何使用帕斯卡三角形来计算网格上的路径数。事实证明我们可以更进一步。帕斯卡三角形不仅向我们展示了如何计算所有可能的路径，还展示了如何从这些路径中选择一条最直接的路径。

计数寻路

新的寻路方法通过计算穿过每个网格单元的最短网格路径的数量来工作，然后选择具有最高计数的网格单元。

第一步是向前计算路径。如下图所示，我们首先将数字 1 分配给起始位置 A 。每当一个格网单元被赋予一个数字时，该数字将沿着任何最短的格网路径被复制到下一个单元。当多条路径收敛时，数字会相加。类似于帕斯卡三角形，结果是每个网格单元包含从 A 到该单元的最短网格路径数。例如，在动画中，在和之间有 12 条最短的网格路径。注意在 A 和 B 之间有 400 条最短的网格路径。

向前计算路径。(作者制作的动画)

接下来，我们反向重复这个过程。所以现在 B 被赋予数字 1，我们复制并添加数字，直到我们到达 A 。最后，每个网格单元包含从 B 到该单元的最短网格路径的数量。请注意，即使我们颠倒了方向，两个端点之间仍然有 400 条最短的网格路径。

反向计算路径。(作者制作的动画)

下一步是获取这两组路径计数，并将它们相乘以产生一组遍历计数。要理解这一概念，请看上面的动画，并找到从 A 到 B 的路径数为 12 和 20 的唯一网格单元。一侧的 12 条路径和另一侧的 20 条路径可以以 12 乘以 20 的不同组合来连接，这意味着在从 A 到 B 的途中有 240 条路径穿过该网格单元。您将在下面看到这个单元格的遍历计数是 240。动画显示了为每个格网单元计算的遍历计数。

将路径计数相乘以获得遍历计数。(作者制作的动画)

最后一步是从 A 开始，然后重复选择通向 B 且具有最高遍历计数的下一个网格单元。下面的动画显示了遍历计数，并展示了路径是如何生成的。

选择最高遍历计数以获得中心网格路径。(作者制作的动画)

该方法的输出是一个中心网格路径，一个高度直接的最短网格路径，*似于一个人可能行走的路线。

计算路径的好处

要了解路径计数的区别，下面是一个由 A的典型实现产生的任意或“丑陋”的最短网格路径。该地图来自龙腾世纪:起源*基准数据集【4】。网格路径呈现出大的、不必要的之字形，甚至路径的平滑版本也有明显的缺陷。点击图片仔细查看。

由*生成的任意最短网格路径(紫色)和平滑路径(绿色)。(图片由Autodesk Research【1】，经许可使用)

当使用路径计数扩展 A时，生成的中心格网路径在穿过地图的空白区域时会紧贴视线。如下图所示，锯齿现在已经尽可能的小了，并且很容易通过平滑去除。平均来说，计算中心网格路径比计算任意网格路径要多花大约 40%的时间。相比之下，从 A切换到 Theta*可能会使计算时间增加两倍。如您所见，增加的路径计数步骤显著提高了结果的质量。

一个中心网格路径(紫色)和平滑路径(绿色)，由带有路径计数的*生成。(图片由 Autodesk Research [1]提供，经许可使用)

你可能会注意到上面的中央路径看起来像是一条绷紧的路径，如果你放下一根绳子并拉紧它，你最终会得到这样的路径。这一观察结果与中心网格路径的理论特性相一致。假设我们要重复计算相同端点之间的中心路径，但是网格分辨率越来越细。中心极限定理表明，这条中心路径最终将被重新路由，以利用任何直线捷径，而且它还将收敛于一条绷紧的路径。换句话说，中心网格路径在极限情况下是完全直接的。

实际问题

新方法可以称为中心网格路径规划、基于中心网格的寻路，或者仅仅是计数寻路。如果您对实现该技术感兴趣，下面是一些需要记住的实际注意事项。更详细的指导可以在开放存取期刊论文“基于网格导航的路径计数”[1]中找到。

1. 先用 Dijkstra 或者 A*再计数路径。本文中的动画示例是一个特例，其中每个可到达的网格单元都是最短网格路径的一部分。一般来说，使用 Dijkstra 的算法或 A来构造最短网格路径的有向无环图(DAG)是一个好主意。完成后，路径计数操作将在 DAG 上执行，而不是在原始映射上执行。详细内容可参见本文件的第 3.1 节和第 3.2 节。底线是，通过计数寻路不是 Dijkstra 或 A的替代，而是改进这些经典寻路方法的一种方式。
2. 使用对数计算大的路径数。路径数随着网格的大小呈指数增长。因此，虽然在我们的动画示例中总共有 400 条最短的网格路径，但在现实应用程序中，可能有超过 10 的 400 次方条路径。这意味着，如果用于直接表示路径计数，即使是 64 位浮点数也可能溢出。幸运的是，可以使用对数间接地处理路径计数。本文的第 3.2 节描述了这种方法的微小但极其重要的改进。
3. 如果可能，允许对角移动。在动画示例中，栅格移动被限制为 4 个基本移动:北、南、东和西。为了获得更高质量的结果，最好也允许 4 个对角线移动:东北、西北、东南和西南。在这种情况下，我们必须记住对角线移动大约比基数移动长 40%。我们还必须注意舍入误差，它可能会使同样短的路径看起来长度不同。期刊论文中的例子假设基数和对角线移动都是允许的。
4. 如果需要，平滑最终路径。常见的做法是在后处理步骤中平滑网格路径，去除不想要的曲折并缩短路径。事实证明，路径计数和路径平滑结合使用效果很好。论文的第 3.3 节证明了平滑中心栅格路径比平滑任意最短栅格路径产生更短的行驶路径。
5. 将结果与现有的实现进行比较。在撰写本文时，至少有一个可用的基于中央网格的寻路工具，这是我和我的同事开发的一个架构设计工具，名为 SpaceAnalysis 。随着越来越多的人了解这项技术，有望出现其他实现。

结论

路径计数是帕斯卡三角形核心的一个众所周知的程序。这也是从经典寻路算法中获得更直、更直接的行进路线的实用方法。如果你需要一个简单的视频游戏导航方法，一个分析工具，或者甚至是一个移动机器人，看看论文并开始计算路径！

参考

[1] R. Goldstein，K. Walmsley，J. Bibliowicz，A. Tessier，S. Breslav，A. Khan，基于网格导航的路径计数 (2022)，《人工智能研究杂志》，第 74 卷，第 917–955 页

[2] K. Daniel，A. Nash，S. Koenig，A. Felner， Theta*:网格上的任意角度路径规划 (2010)。人工智能研究杂志，第 39 卷，第 553-579 页

[3] C. Cobeli，A. Zaharescu，围绕帕斯卡尔三角的散步——数字动机 (2013) [ PDF ],《鲁马尼数学科学协会数学通报》,第 56 卷，第 104 号，第 73-98 页

[4] N. R .斯特蒂文特，基于网格的寻路基准 (2012) [ PDF ，《游戏中的计算智能和人工智能汇刊》，第 4 卷，第 2 期，第 144–148 页

人工智能系统中的不公平现象简介

原文：https://towardsdatascience.com/a-short-introduction-to-unfairness-in-ai-systems-3fe1a6dbfe03

为什么 AI 系统很难做到公平？

亚历山大·辛恩在 Unsplash 上的照片

您的旅程概述

1. 人工智能系统中的不公平是什么？
2. 案例研究:亚马逊的简历扫描仪📓
3. 我们如何对抗人工智能系统中的不公平？
4. 现代问题需要现代解决方案
5. 包装

1 —人工智能系统中的不公平是什么？

总的来说，人工智能和机器学*已经改变了现代世界。仅在几年前，许多商业 AI 系统，如智能助手、自动驾驶汽车和准确的实时字幕，似乎都是不可能的。现在我们正在进入一个人工智能系统将变得越来越普遍的时代。这适用于从医药到营销的几乎每个领域。

现在，人工智能系统比以往任何时候都被用来以多种方式评估人类。基于性别或种族的人口群体有被人工智能系统不公平对待的历史。

2016 年有报道称，美国各地法庭使用的人工智能系统 COMPAS 非常不公平。它认为非裔美国人被告未来犯罪的高风险是白人被告的两倍。这严重影响了被告是否应该面临监禁或服刑的决定。

这些人工智能系统因此可以延续现有的社会不平等。很明显，弄清为什么会发生这种情况以及我们如何阻止这种情况发生是非常重要的。评估和减轻人工智能系统中的不公平和偏见的过程是负责任的人工智能的一部分。负责任的人工智能是一个更广泛的话题，包括安全性、透明性和可访问性。

在这篇博文中，我将尝试介绍人工智能系统中的不公平性，以及为什么它既困难又有趣。没有先决条件，所以让我们开始吧👍

2-案例研究:亚马逊的简历扫描仪📓

在解决这个普遍问题之前，让我们更仔细地看看一个具体案例，即亚马逊的简历扫描仪。像许多公司一样，亚马逊收到了大量求职申请。通读它们非常耗时。一个可能的解决方案是创建一个人工智能系统来解析简历，并返回简历“好”的程度。这样，可以显著减少人工阅读。

虽然理论上这是一个有趣的想法，但很快就发现它并没有达到预期的效果。在大约 10 年的时间里，人工智能系统是根据以前提交给公司的简历进行训练的。由于技术是一个男性占主导地位的行业，该系统审查的大多数申请人来自男性。

这造成了非常不幸的后果。在招聘技术职位时，简历扫描仪系统地偏向男性而非女性。这实际上是对包含“女性”一词的简历的惩罚。如果有人在五年前加入了国家女子游泳队，人工智能系统会认为这是负面的。如果把这个写进简历，那个人会自动得到一个较低的分数。

简历扫描仪很快就被解散了，据亚马逊的招聘人员称，它从未被单独用来评估候选人。即使亚马逊的团队最终设法消除了系统中对女性的负面偏见，人们也不能确定是否存在其他偏见。

尽管简历扫描仪从未完全投入生产，但它表明创造公平的人工智能系统是一个棘手的问题。更令人不安的问题是，现在现实世界中的人工智能系统越来越多。我们真的很难理解这些系统到底有多公平，公司通常没有经济动机去仔细调查他们自己的系统是否有偏见。

3 —我们如何对抗人工智能系统中的不公平？

上面关于亚马逊简历扫描仪的例子说明了两件事:

1. 人工智能系统中的不公平是典型的非故意的。一个主要由女性人工智能工程师组成的团队仍然可以创建歧视女性的人工智能系统。虽然出于许多原因，拥有多样化的团队是好的，但这不足以阻止不公平的人工智能系统的创建。拥有多样化的团队应该是一个基线，而不是最终目标。
2. 人工智能系统中的不公平可能需要很长时间才能检测到。假设你已经创建了一个评估贷款申请的人工智能系统。你如何知道系统不会歧视申请者的性别或种族？你可以设置实验，使用控制组和足够的样本量来仔细地、科学地评估人工智能系统。然而，这是非常昂贵和耗时的。

上面最后一点可能也有心理学的成分。再次想象你已经把你的灵魂投入到创造一个人工智能系统中。也许这个系统做了一些真正令人钦佩的事情，比如检测皮肤癌。这个项目看起来非常成功，每个人都对你的工作非常满意。当在实践中观察人工智能系统时，它确实通过早期检测癌症来帮助人们，从而增加他们的生存机会。它正在改善这个世界，你得到了广泛的赞誉。

在这种情况下，不去想太多 AI 系统中的不公平可能很有诱惑力。你认为最坏的情况会是什么？这显然是在帮助人们，对吗？另一种选择是去你的公司，要求他们提供大量资金来评估你的模式是否不公平。这是你公司的利益相关者可能甚至没有考虑过的事情。你真的想成为坏消息的传递者吗？你真的希望所有人都开始质疑你的工作吗？

从客观的角度来看，这个难题的答案很简单。当然，你要评估你的 AI 系统是否不公平。但也不难想象这样一个场景，当人工智能工程师简单地开始一个新项目时，确信一切都很好。

为了对抗人工智能系统中的不公平，我们需要人工智能工程师把他们的可信度放到线上，并提出困难的问题。我设计的制度真的公平吗？是否有一些弱势群体受到我的解决方案的负面影响？问这样的问题是发现一个人工智能系统是否公正的第一步。如果没有人大声问这个问题，人工智能中的公平甚至无法实现。

4 —即将出现的解决方案？

足够的厄运和黑暗。与其更多地关注人工智能中不公平的困难，我想谈一谈过去几年人工智能公平方面的进展。负责任的人工智能的一般领域在过去几年里得到了更多的关注，这可能是由于人工智能系统中几个现实生活中的不公平现象的出现。

最*的一项进展是引入了用于评估人工智能系统的偏见和公平性的开源软件。其中之一是费尔勒恩。它旨在检测和评估人工智能系统中的偏差。Fairlearn 强调，人工智能系统中的公平既是一个社会学问题，也是一个技术问题。这里是 Python 中其他人工智能公平工具的集合。在未来，我希望像 Fairlearn 这样的工具会被更多地用来批评人工智能系统的公平性。

另一个积极的消息是，许多公司开始更加认真地对待人工智能(以及整个负责任的人工智能)中的不公平。在微软 Azure 入门认证 微软认证:Azure AI 基础 他们已经将负责任的 AI 原则作为关键技能之一纳入其中。通过这样做，更多的人知道人工智能中的不公平，并可以在必要时提出困难的问题🔥

5 —总结

照片由斯潘塞·伯根在 Unsplash 上拍摄

希望你现在理解了人工智能公平性的一些挑战。如果你对数据科学、编程或任何介于两者之间的东西感兴趣，那么请随意在 LinkedIn 上加我，并向✋问好

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Python 中因果推理的简单解释

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-explanation-of-causal-inference-in-python-357509506f31

关于如何用 Python 构建端到端因果推理模型的直白解释

Photo by 愚木混株 cdd20 on Unsplash

背景

当我完成一个商业机器学*分类项目时，我第一次对因果关系感兴趣，客户在演示后问的第一件事是…

"为什么会发生这种情况，潜在的原因是什么？"

我的第一次尝试是围绕着人工修改分类模型的输入数据，但是效果不是很好。

接下来，我在 Google、Medium 和 Towards Data Science 上搜索关于“因果推理”的文章，我确实找到了一些，但它们很复杂，往往不完整，也不能推广到我自己的数据集。

这促使我探索更广泛的文献和目前可用的各种因果库的文档，这篇文章提出了一个因果推理模型，这是该研究的结果。

你将学到什么

到本文结束时，您将能够生成表示任何因果推理场景的测试数据，用 Python 代码构建一个因果模型，然后运行“假设”针对模型的查询。

在我们深入因果推理模型之前，请考虑…

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入门指南

我们需要做的第一件事是导入代码中需要的所有库…

我们需要的第二件事是一个假设的场景来建模-

• 在 100 万名儿童中，990，000 人(99%)接种了疫苗
• 在接种疫苗的人中，9900 人(990000 人中的 1%)有反应
• 在那些有反应的人中，99 人(9900 人中的 1%)死于该反应
• 在没有接种疫苗的人群中，有 200 人(10000 人中的 2%)感染了天花
• 在患天花的人中，40 人(200 人中的 20%)死于这种疾病

我们需要的下一件事是一些测试数据来表示场景的“观察”。要快速构建一百万行代表因果场景的测试数据，请阅读本文…

…查看源代码和对BinaryDataGenerator类的解释…

(1000000, 4)

作者图片

这个网格是一百万行测试数据的总结。第一行是说 100 万“观察”中的 980，100 人接种了疫苗，没有反应，没有感染天花，没有死亡等。

进退两难

从下面的总结中，我们可以看到疫苗项目的一个反直觉的结果…

Deaths caused by Vaccination: 99
Deaths caused by Smallpox: 40

疫苗导致的死亡比疾病还多！那么，为了拯救生命，疫苗项目应该取消吗？

为了解决这个问题，我们需要问这样一个问题:“如果我们没有实施疫苗计划，会发生什么？”。这是一个反事实的问题，也就是说，它要求我们想象一个不同的世界，在那里我们做出了不同的关键选择，并找出这会产生什么影响。

我将在未来的文章中详细讨论反事实，但现在足以说反事实使这成为一个不太适合机器学*技术的因果推理模型，因为它是因果关系而不是相关性。

本文的剩余部分将解释如何使用 Python 代码来解决这个问题，这些代码已经被编写得易于遵循和理解…

第一步:因果图

在《为什么》一书中，Pearl 认为因果推理引擎的关键组成部分之一是“因果模型”,它可以是因果图、结构方程、逻辑陈述等。但是在因果图上珍珠被“强烈销售”。

https://www.amazon.co.uk/Book-Why-Science-Cause-Effect/dp/0241242630

目前，大多数的库和文章都称之为“有向无环图”(DAGs 它们本质上是一样的。

作为一名数据科学家，我的直觉是，通过识别和解决数据中的模式，问题是可以解决的，当然，有算法可以从数据中构建因果图，现在我们有 100 万行测试数据(我们的“观察”)，我们可以轻松地尝试这一点…

作者图片

结果不是很满意！

根据 NOTEARS 算法结果天花导致疫苗接种反应，死亡导致天花和反应，反应导致疫苗接种！(更多关于 NOTEARS 不合适的信息可以在这里找到。

我尝试了几个公开可用的库，得到了类似的结果，那么我们如何创建因果推断图呢？

嗯，Pearl 提出了一个强有力的案例，因果图需要领域专业知识，不能简单地从数据中推断出来，这确实有直观的意义。

如果我们要收集一只小公鸡啼叫和太阳升起的观察结果，那么肯定会有相关性，但是关于小公鸡的啼叫不会导致太阳升起的知识不能仅仅从数据中凭直觉得出。

根据天花图，我们知道疫苗接种先于反应，而时间知识会帮助我们纠正这个图，但是就像公鸡在太阳升起前啼叫一样，即使这样也帮不了我们！

那么我们需要的是通过与领域专家互动、向他们学*和提问而获得的领域知识(然后接受批判性的挑战！)来建立有效的因果图。

以下是 Python 代码…

作者图片

这看起来好多了！

步骤 2:条件概率表

接下来需要的是一组条件概率表(CPT ),描述图中节点之间转移的概率。

这听起来很复杂，但这些概率都可以在我们的 100 万行数据(代表假设观察)中获得，并且pgmpy库可以在一行代码中完成所有必要的计算，并增加一行代码来验证模型...

True

...并且 CPT 可以容易地打印出来...

+-----------------+------+
| Vaccination?(0) | 0.01 |
+-----------------+------+
| Vaccination?(1) | 0.99 |
+-----------------+------+
+--------------+-----------------+-----------------+
| Vaccination? | Vaccination?(0) | Vaccination?(1) |
+--------------+-----------------+-----------------+
| Reaction?(0) | 1.0             | 0.99            |
+--------------+-----------------+-----------------+
| Reaction?(1) | 0.0             | 0.01            |
+--------------+-----------------+-----------------+
+--------------+-----------------+-----------------+
| Vaccination? | Vaccination?(0) | Vaccination?(1) |
+--------------+-----------------+-----------------+
| Smallpox?(0) | 0.98            | 1.0             |
+--------------+-----------------+-----------------+
| Smallpox?(1) | 0.02            | 0.0             |
+--------------+-----------------+-----------------+
+----------+-------------+-------------+-------------+-------------+
| Reaction?| Reaction?(0)| Reaction?(0)| Reaction?(1)| Reaction?(1)|
+----------+-------------+-------------+-------------+-------------+
| Smallpox?| Smallpox?(0)| Smallpox?(1)| Smallpox?(0)| Smallpox?(1)|
+----------+-------------+-------------+-------------+-------------+
| Death?(0)| 1.0         | 0.8         | 0.99        | 0.5         |
+----------+-------------+-------------+-------------+-------------+
| Death?(1)| 0.0         | 0.2         | 0.01        | 0.5         |
+----------+-------------+-------------+-------------+-------------+

完整的模型，即因果推断图加上条件概率表可以更容易地可视化如下…

作者图片

为了完善我们的理解…

• 顶部的表格显示，人口接种疫苗的概率为 99%
• 左边的表格显示，如果接种疫苗= 0，反应概率为 0%，如果接种疫苗= 1，反应概率为 1%
• 右边的表格是说，如果接种疫苗= 0，天花的概率是 2%，如果接种疫苗= 1，天花的概率是 0%
• 下表显示，如果天花= 1，反应= 0，死亡概率为 20%，如果天花= 0，反应= 1，死亡概率为 1%

注意:在这个例子中，最后一列没有意义；它是由.fit()添加的，以确保所有的值都存在，但是在同一行中没有 reaction = 1 和天花= 1 的数据。

步骤 3:查询模型

基本查询

首先，我们需要一个简单的助手函数来对模型执行查询…

第一个查询将使用模型显示发生的死亡总数…

+-----------+---------------+
| Death?    |   phi(Death?) |
+===========+===============+
| Death?(0) |        0.9999 |
+-----------+---------------+
| Death?(1) |        0.0001 |
+-----------+---------------+
Number of deaths: 139

下一个问题是问一个反事实的问题——“如果没有疫苗接种计划，会发生什么？”也就是说，如果我们将Vaccination?的证据改为 0，会对变量Death?产生什么影响？...

+-----------+---------------+
| Death?    |   phi(Death?) |
+===========+===============+
| Death?(0) |        0.9960 |
+-----------+---------------+
| Death?(1) |        0.0040 |
+-----------+---------------+
Number of deaths: 4000.0
Lives saved by vaccine program: 3861

现在我们有问题的答案了！尽管疫苗接种导致 99 人死亡，但疫苗接种计划挽救了 3，861 人的生命(如果你想看到答案的验证，请查阅“为什么之书”第 44 页，其中仅使用概率就解决了问题)。

更复杂的查询

但如果我们想回答一个更复杂的问题，比如“如果疫苗接种率是 50%，而不是 99%，会发生什么？”。

基本的query()方法只能接受关于特征概率为 1 或 0 的参数，50 / 50 问题要求条件概率表中的“疫苗接种？”当前包含的 99 / 1 被替换。

同样，这听起来很复杂，但是非常简单…

+-----------------+------+
| Vaccination?(0) | 0.01 |
+-----------------+------+
| Vaccination?(1) | 0.99 |
+-----------------+------+

+-----------------+-----+
| Vaccination?(0) | 0.5 |
+-----------------+-----+
| Vaccination?(1) | 0.5 |
+-----------------+-----+

+-----------+---------------+
| Death?    |   phi(Death?) |
+===========+===============+
| Death?(0) |        0.9980 |
+-----------+---------------+
| Death?(1) |        0.0021 |
+-----------+---------------+
Number of deaths: 2050

50%的疫苗接种方案仍可挽救 2050 条生命，但相比挽救了 3861 条生命的 100%疫苗接种方案，将失去 1811 条生命。

结论

因果推理是机器学*和人工智能中的一个热门话题，吸引了越来越多的文章和库。

然而，这些文章通常很复杂，很难理解，而且没有一个库像监督学*的scikit-learn一样成为因果推理的“首选”。

当然，人类直觉上擅长因果推理。我们能够想象如果我们在过去做出不同的决定，今天会是什么样子，我们可以将这种历史经验应用于想象的未来状态，但机器学*算法不擅长这项任务。

本文通过展示一个简单、直接的例子，说明了如何用 Python 构建因果模型(因果推断图和条件概率表)以及如何针对该模型执行基本和更复杂的查询，从而打破了因果推断的一些复杂性。

在以后的文章中，我将探索反事实、“do”操作符、混淆以及这个迷人的新兴主题的其他方面。

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大熊猫就地手术简单指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-guide-to-inplace-operations-in-pandas-7a1d97ecce24

介绍熊猫的原位手术，探索普遍支持的方法和常见的误解

照片由西格蒙德在 Unsplash 上拍摄

在转换熊猫数据帧时，就地赋值操作非常普遍。顾名思义，原地赋值背后的核心思想是避免每次连续修改都创建新的数据帧对象，而是对原始数据帧本身进行更改。

原地和标准赋值操作(图片由作者提供)

就地赋值操作在内存极度受限的应用程序中特别有用。这是因为对现有数据帧(或源数据帧)进行了修改，而没有创建任何中间数据帧。

这篇文章是对就地操作的介绍，特别是对熊猫数据帧的介绍。我们将讨论就地运算与标准的赋值运算有何不同。最后，我将介绍一些最常用的支持熊猫原地赋值的方法。

文章的亮点如下:

在位赋值简介在位赋值的常见误解支持在位赋值的常用函数运行时比较结论

我们开始吧🚀！

就地分配简介

一旦我们将数据帧加载到 Python 环境中，我们通常会对该数据帧执行大范围的转换，不是吗？这些包括添加新列、重命名标题、删除列、改变单元格值、替换 NaN 值等等。

通常可以通过两种方式执行这些操作，如下图所示:

熊猫数据帧操作的分类(图片由作者提供)。

标准分配

如果应用的转换返回数据帧的新副本，在 Pandas 中它被称为“非就地”或“标准赋值”操作。

默认情况下，Pandas 总是求助于标准赋值并返回数据帧的修改副本，而不改变原始数据帧。

您可能已经猜到，这实际上会占用额外的内存空间，最终会导致内存限制。下图演示了标准的赋值操作，并在下图后面的代码块中实现:

从给定的数据帧创建新的数据帧(图片由作者提供)。

作为上面显示的填充 NaN 值的标准赋值操作的结果，两个不同的熊猫对象将存在于程序的范围内— df和df_copy。

就地分配

与标准/传统赋值相反，如果生成的中间数据帧(如上面的df_copy)对你没有用，执行就地赋值是继续的理想方式。下面演示了这一点:

执行就地操作(Gif 由作者提供)

另一方面，你应该知道，在熊猫之外的许多功能中也存在就地分配。例如，当您使用append()方法将一个元素添加到 Python 列表中时，这是一个就地操作，因为该元素被添加到源列表中。类似地，Python 列表上的sort()方法也执行就地排序。

Pandas 中的就地操作要求将inplace参数作为True传递给被调用的方法。例如，我们可以用上述数据帧中的0代替中的 NaN 值，如下所示:

关于就地分配的常见误解

这里，有人可能会说，我们可以通过将新数据帧重新分配给原始数据帧的名称来优化内存，如下所示:

尽管上述赋值操作在语法上没有问题，但是您应该理解，采用这种方法不可避免地会在赋值操作期间创建一个新的数据帧，从而导致内存利用率暂时增加。

我们可以使用 Python 中的id()方法验证新 DataFrame 对象的创建，如下所示:

源数据帧的 ID(或地址)和新数据帧的 ID(或地址)是不同的，这意味着创建了熊猫数据帧的新实例。

另一方面，如果您用inplace=True参数执行一个就地操作，它不会创建一个新的数据帧。对原始数据帧本身进行修改。这可以通过以下方式验证:

支持就地赋值的常用函数

在熊猫身上有一些方法与就地操作是内在兼容的。下面展示了一些最常用的函数:

#1 重命名数据帧标题

每个列都有一个特定的列标题，用于定义列的名称。您可以更改部分/全部列的名称，如下所示:

重命名数据帧的标题(图片由作者提供)

要重命名数据帧的列，可以在 Pandas 中使用[rename()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.rename.html)方法，如下所示:

标准赋值返回一个新的数据帧。因此，您必须将它赋给一个变量。但是，由于就地赋值修改了源数据帧本身，因此它不会返回任何内容。

#2 删除列

假设您想要从现有数据框架中移除不需要的列，如下图所示:

从数据帧中删除列(图片由作者提供)

要删除数据帧的列，可以在 Pandas 中使用[drop()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html)方法，如下所示:

您应该将想要删除的列作为列名列表传递给drop()方法的columns参数。

#3 排序数据帧

分类操作是熊猫广泛使用的另一种方法。顾名思义，这里的想法是根据一列或多列中的值对数据帧进行排序，如下所示:

对数据帧排序(按作者排序的图像)

您可以使用[sort_values()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.sort_values.html)方法对数据帧进行排序，如下所示:

#4 替换 NaN 值

在现实世界的数据集中，缺失值的存在是不可避免的。对于 Pandas，您有一系列方法来处理丢失的数据并用确定的值替换它们，如下所示:

替换数据帧中的 NaN 值(图片由作者提供)

要替换 NaN 值，使用如下所示的[fillna()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html)方法:

#5 重置索引，等等。

如果您想重置 DataFrame 的索引值，您可以在 Pandas 中使用[reset_index()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.reset_index.html)方法。下图演示了这一操作:

重置数据帧的索引(图片由作者提供)

运行时比较

接下来，我们将在上面讨论的五个熊猫函数— drop()、rename()、fillna()、reset_index()和sort_values()上实验性地比较标准和就地赋值操作的运行时性能。

下面的代码块演示了我测量运行时间的实现:

为了给你一个要点，上面的实现通过在虚拟数据帧df上迭代执行这些操作，找到了标准赋值和就地赋值的平均运行时间。

要查找其他方法的运行时性能，我们可以用感兴趣的方法(drop()、rename()、fillna()和sort_values())来替换reset_index()方法。

下面的柱状图描述了获得的结果。

标准赋值和就地赋值的运行时比较(图片由作者提供)

在上面的条形图中，我将标准分配作为参考点，并相应地调整了就地分配的性能。换句话说，如果标准赋值用了 100 秒来执行，那么上面的每个黄色条代表与就地赋值方法相对应的缩放运行时间。

总的来说，原地赋值操作总是比标准操作执行得更好。

结论

总之，在这篇文章中，我们讨论了熊猫原地行动背后的核心思想，以及它们与标准任务行动的不同之处。此外，我还介绍了一些最常用的支持熊猫原位赋值的方法。

虽然就地手术在熊猫中很受欢迎，但你应该知道与它们相关的利弊。由于时间关系，我没有在这篇文章中讨论它们，我将很快发布另一篇博客！

感谢阅读！

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机器学*可视化的简单指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-guide-to-machine-learning-visualisations-6c808ac925dd

使用 Yellowbrick 创建简单有效的机器学*图

剩余剧情。图片作者。

开发机器学*模型的一个重要步骤是评估性能。根据您正在处理的机器学*问题的类型，通常有多种度量标准可供选择来执行此步骤。

然而，仅仅孤立地看一两个数字并不总是能使我们在选择型号时做出正确的选择。例如，一个单一的误差度量不能给我们任何关于误差分布的信息。它没有回答这样的问题:模型是在很小的次数上犯了很大的错误，还是产生了很多较小的错误？

目视检查模型性能也很重要，因为图表或图形可以揭示我们在观察单个指标时可能会忽略的信息。

Yellowbrick 是一个 Python 库，致力于为使用 Scikit-learn 开发的机器学*模型创建丰富的可视化。

在接下来的文章中，我将介绍这个方便的机器学*工具，并提供代码示例来创建一些最常见的机器学*可视化。

混淆矩阵

混淆矩阵是一种直观评估分类器预测正确率的简单方法。

为了说明混淆矩阵，我使用了一个名为“糖尿病”的数据集。该数据集包括患者的许多特征，如体重指数、2 小时血清胰岛素测量值和年龄，以及一个指示患者糖尿病测试呈阳性还是阴性的列。目的是利用这些数据建立一个模型，预测阳性糖尿病结果。

下面的代码通过 Scikit-learn API 导入这个数据集。

在二元分类问题中，模型做出的预测可能有四种可能的结果。

真阳性:模型正确预测阳性结果，例如患者的糖尿病测试为阳性，模型预测为阳性。

假阳性:模型错误地预测了阳性结果，例如，患者的糖尿病测试为阴性，但模型预测为阳性。

真阴性:模型已经正确地预测了阴性结果，例如，患者的糖尿病测试为阴性，模型预测为阴性。

假阴性:模型错误地预测了阴性结果，例如，患者的糖尿病检测呈阳性，但模型预测为阴性。

混淆矩阵将这些可能结果的数量可视化在一个网格中。以下代码使用 Yellowbrick ConfusionMatrix 可视化工具为模型生成混淆矩阵。

混乱矩阵。图片作者。

ROC 曲线

分类器的初始输出不是一个标签，而是一个特定的观察值属于某一类的概率。

然后，通过选择一个阈值，将这个概率转化为一个类别。例如，我们可以说，如果患者检测呈阳性的概率高于 0.5，那么我们就指定阳性标签。

根据模型、数据和用例，我们可以选择一个阈值来优化特定结果。在糖尿病的例子中，遗漏阳性结果可能会危及生命，因此我们希望将假阴性降至最低。改变分类器的阈值是优化这一结果的一种方式，ROC 曲线是可视化这种权衡的一种方式。

以下代码使用 Yellowbrick 构建 ROC 曲线。

ROC 曲线。图片作者。

ROC 曲线绘制了真阳性率与假阳性率的关系。利用这一点，我们可以评估降低或提高分类阈值的影响。

精确召回曲线

ROC 曲线并不总是评估分类器的最佳方式。如果类别不平衡(一个类别比另一个类别有更多的观察值)，ROC 曲线的结果可能会产生误导。

在这些情况下，精确召回曲线通常是更好的选择。

让我们快速回顾一下我们所说的精确和召回的含义。

精度衡量模型在正确识别正类方面的能力。换句话说，在所有对积极类的预测中，有多少是正确的？

回忆一下告诉我们该模型在正确预测数据集中所有正面观察结果方面有多好。

在精确度和召回率之间经常有一个权衡。例如，你可能会以降低召回率为代价来提高精确度。

精确召回曲线显示了不同分类阈值下的这种折衷。

下面的代码使用 Yellowbrick 库为糖尿病分类器生成一条精确召回曲线。

精确召回曲线。图片作者。

星团间距离

Yellowbrick 库还包含一套用于分析聚类算法的可视化工具。评估聚类模型性能的一种常用方法是使用聚类间距离图。

聚类间距离图绘制了每个聚类中心的嵌入图，并基于成员关系显示了聚类之间的距离和每个聚类的相对大小。

我们可以通过仅使用特征(X)将糖尿病数据集转化为聚类问题。

在我们对数据进行聚类之前，我们可以使用流行的肘方法来找到最佳的聚类数。Yellowbrick 对此有一个方法。

肘法。图片作者。

肘形曲线表明两个集群是最佳的。

现在，让我们选择两个分类，绘制数据集的分类间图。

星团间距离图。图片作者。

从这里我们可以看到，两个集群之间有很大的距离。成员表明，有一个集群有 165 个观察值，另一个集群有 603 个观察值。这非常接*糖尿病数据集中两个类别的平衡，每个类别有 268 个和 500 个观察值。

残差图

基于回归的机器学*模型有自己的一套可视化方法。Yellowbrick 也为这些提供了支持。

为了说明回归问题的可视化，我们将使用通过 Scikit-learn API 获得的糖尿病数据集的变体。该数据集与本文前面使用的数据集具有相似的特征，但是目标是基线一年后疾病进展的定量测量。

在回归分析中，将残差可视化是分析模型性能的一种方法。残差是观察值和模型预测值之间的差值。它们是量化回归模型中误差的一种方法。

下面的代码为一个简单的回归模型生成一个残差图。

剩余剧情。图片作者。

Yellowbrick 库中基于回归的模型的其他可用可视化包括:

• 预测误差图。
• 阿尔法选择。
• 库克的距离。

Yellowbrick Python 库为使用 Scikit-learn 开发的模型提供了一种创建机器学*可视化的快速方法。除了评估模型性能的可视化，Yellowbrick 还有用于可视化交叉验证、学*曲线和特征重要性的工具。此外，它还提供了文本建模可视化的功能。

正如文章中所描述的，单个评估度量模型可能是有用的，并且在某些情况下，如果您有一个简单的问题并且正在比较不同的模型，这可能就足够了。然而，通常情况下，创建模型性能的可视化是获得对机器学*模型有效性的真正理解的重要附加步骤。

如果您想了解更多关于单一评估指标的内容，我之前写过一篇文章，讨论了分类评估指标，还有一篇文章讨论了回归评估指标。

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感谢阅读！

Python 日期时间库的简单指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-guide-to-pythons-datetime-library-55eb6ce845b5

实际使用案例的示例和说明

由 Clément Hélardot 在 Unsplash 上拍摄

Python 的内置datetime库是操纵日期和时间对象数据的最常见模块之一。您可以创建date和datetime对象，遍历一系列日期，解析和格式化日期字符串，等等。在本指南中，我将介绍一些我发现在处理日期和时间时很有用的最常见的用法。

创建日期和时间对象

获得一个date对象的最基本的方法是用适当的参数调用date()。在下面的例子中，您可以看到我们为今天创建了一个date对象，今天恰好是 2022 年 6 月 15 日:

import datetimetoday = datetime.date(2022, 6, 15)
print(today, type(today))

输出:

2022-06-15 <class 'datetime.date'>

您可以看到，date()函数参数可以接受年、月和日，并创建一个datetime.date对象。

还有一个time对象，它的调用方式与date相同，您可以输入小时、分钟和秒钟:

import datetimetime = datetime.time(9, 15, 57)
print(time, type(time))

输出:

09:15:57 <class 'datetime.time'>

您甚至可以在time对象中指定微秒，范围从 0 到 999999，如下所示:

datetime.time(9, 15, 57, 999991)

一个datetime对象也存在于组合了date和time对象的datetime库中(我知道这有点混乱)。这里，参数输入是date和time对象的组合:

import datetimetime = datetime.datetime(2022, 2, 3, 4, 5, 6, 789)
print(time, type(time))

输出:

2022-02-03 04:05:06.000789 <class 'datetime.datetime'>

获取今天的日期

或者，您可以使用today()函数，而不是硬编码今天的日期:

import datetime
today_datetime = datetime.datetime.today()
today_date = datetime.date.today()print(today_datetime)
print(today_date)isoformat()

输出:

2022-06-15 12:32:22.613419
2022-06-15

注意，您可以同时使用datetime.datetime和datetime.date来调用today()，其中datetime除了包含今天的日期之外，还将包含执行的确切时间。

使用时间增量

timedelta对象是两个日期之间的差值。它们用于操作日期和时间对象，在试图查找两个日期之间的经过时间或以特定间隔遍历时间时非常有用。下面是我经常使用的一个日常用例——遍历每一天，并返回一个范围内的每个日期:

import datetimedef get_date_range():
    date_list = [] start_date = datetime.date(2022, 6, 1) # June 1st, 2022
    end_date = datetime.date(2022, 6, 10) # June 10th, 2022 delta = datetime.timedelta(days=1) while start_date < end_date:
        date_list.append(start_date.strftime("%Y%m%d"))
        start_date += delta

    return date_list

该函数将返回从start_date到end_date指定范围内的日期列表。datetime.timedelta()有一个参数days=1，每次迭代一天的时间间隔。我已经使用这个函数获得了一个日期列表，我使用这个列表来遍历 API 调用以获得每天的数据。

日期时间操作

在上面的例子中，你可以看到我们在start_date中添加了delta。datetime库允许使用timedelta对象增加和减少日期和时间，并将返回一个新的timedelta对象。另一个例子是，如果你想找出两个时间之间的差异:

import datetimestart_time = datetime.timedelta(hours=8, minutes=15, seconds=20)
end_time = datetime.timedelta(hours=17, minutes=45, seconds=30)duration = end_time - start_timeprint(duration)
print(type(duration))

输出:

9:30:10
<class 'datetime.timedelta'>

你可以看到start_time和end_time的区别已经计算出来了，新的duration还是一个timedelta对象。出于本教程的考虑，我还将start_time和end_time加在一起，以表明datetime库可以适当地处理时间:

import datetimestart_time = datetime.timedelta(hours=8, minutes=15, seconds=20)
end_time = datetime.timedelta(hours=17, minutes=45, seconds=30)sum = end_time + start_timeprint(sum)

输出:

1 day, 2:00:50

总时间超过 24 小时，增加到 1 天 2 小时，而不是天真地输出 26 小时。

解析和格式化日期时间

在前面的timedelta例子中，我使用了函数strftime()。strftime()和strptime()都是格式化和解析日期和时间对象的两个重要函数。strftime()中的“f”和strptime()中的“p”分别代表“格式”和“解析”。

strptime()

strptime()用于将一个字符串解析成一个datetime对象。该函数接受要解析的字符串和字符串格式代码。对于下面的例子，我们有一个格式为“YYYY/MM/DD”的日期。年、月、日的格式码分别为%Y、%m和%d。

import datetimedate = "2022/06/15"
parsed_date = datetime.datetime.strptime(date, "%Y/%m/%d")print(parsed_date)
print(type(parsed_date))

输出:

2022-06-15 00:00:00
<class 'datetime.datetime'>

strftime()

strftime()用于将现有的date、time和datetime对象格式化为具有特定格式约束的字符串。在上面的例子中，我们将一个字符串转换成了一个datetime，但是它的格式并不理想。我们可以使用strftime()来改变datetime对象的格式并返回一个字符串。下面我们将补充上一个例子:

import datetimedate = "2022/06/15"
parsed_date = datetime.datetime.strptime(date, "%Y/%m/%d")print(parsed_date)
print(type(parsed_date))formatted_dated = parsed_date.strftime("%m-%d-%Y")print(formatted_dated)
print(type(formatted_dated))

这里，我们在带有字符串格式"%m-%d-%Y"的parsed_date对象上使用strftime()。这将把parsed_date对象格式化成具有所需格式的字符串。上面脚本的输出是:

2022-06-15 00:00:00
<class 'datetime.datetime'>06-15-2022
<class 'str'>

格式化代码

除了我们已经使用的%Y、%m和%d之外，其他标准格式器包括%H、%M和%S，分别用于小时、分钟和秒。有关所有格式化代码的完整列表，请参见datetime文档此处。

包装它

在处理日期和时间数据时，datetime库是一个强大的工具。可以格式化和解析字符串，可以迭代天数，可以执行数学运算来产生运行时间和总时间。

我希望这个指南对你有所帮助，并且你可以在将来把它作为一个参考。

编码快乐！

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使用 Python 进行语音识别的简单指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-guide-to-speech-recognition-with-python-796161e5606c

了解如何通过三个简单的步骤使用 Python 执行语音到文本转换

杰森·罗斯韦尔在 Unsplash 上的照片

语音识别(也称为语音到文本)是机器识别口语单词并将其转换为可读文本的能力。

语音识别系统使用算法将说出的单词匹配到最合适的文本表示。尽管构建这样的算法并不简单，但我们可以使用 API 来自动将音频转换成文本转录。

在本教程中，我将向您展示如何通过 AssemblyAI 的语音到文本 API 使用 Python 将语音转换为文本。这个 API 稍后将帮助我们使用诸如摘要、内容审核、主题检测等技术来理解我们的数据。

使用 Python 进行语音到文本转换

在本教程中，我将转录我的一个 YouTube 视频的介绍。原始文件的背景中有一首歌，但是在这个例子中，我去掉了它，只在音频文件中留下了歌词。音频文件可以在这里下载。

在我们开始之前，我们需要创建一个免费的 AssemblyAI 帐户，以便获得一个 API 密钥。此键允许我们将音频/视频文件转换为文本。

创建您的帐户后，登录并转到主页选项卡。在那里你会发现一个名为“集成 API”的框在那个盒子里，有你的 API 密匙。复制那把钥匙，我们以后会用到它。

现在我们需要遵循 3 个简单的步骤来使用 Python 和 AssemblyAI 的 API 执行语音到文本的转换。

在本例中，我们将上传一个本地文件进行转录，但是您也可以转录可通过 URL 访问的音频/视频文件(有关更多详细信息，请查看官方文档)

步骤 1:上传本地文件进行转录

为了转录我们的音频文件，我们首先需要将文件上传到 AssemblyAI API。为此，我们创建了两个变量:filename和api_key。

第一个包含对应于您先前下载的音频文件的路径，而第二个包含您在创建免费 AssemblyAI 帐户后获得的 API 令牌。

然后我们创建一个read_file函数并发送一个 post 请求来上传我们的文件。

文件上传后，我们会得到一个 JSON 响应。这个响应包含一个指向私有 URL(只有 AssemblyAI 的后端服务器可以访问)的upload_url键，我们将通过/v2/transcript端点提交这个私有 URL，以便在步骤 2 中进行处理。

在上面的代码片段中，我选择了upload_url键，并将其存储在一个名为audio_url的变量中。

第二步:提交你的上传进行转录

既然我们的音频文件已经上传，我们可以提交它进行转录。当提交文件进行转录时，我们将使用从步骤 1 中获得的audio_url变量。

在上面的代码中，我们再次发送了一个 post 请求，并创建了一个变量response_json，它将帮助我们在下一步中检查出status键。开始时，status键将被“排队”，然后从“排队”到“处理中”再到“完成”

我们要等到status键“完成”才能拿到我们的成绩单。

步骤 3:检查状态的更新，并获取副本

为了在status键设置为“completed”时立即获得我们的脚本，我们在 while 循环中发送重复的GET请求(我在每个请求之间添加了 5 秒的等待时间，但是您可以增加或减少它)

一旦status键显示为"completed"，我们将获得一个包含text、words和 JSON 响应中其他键的response_result。

包含我们的转录的键是text键，所以我们选择它并将其存储在一个名为transcript的变量中。

最后，我们可以打印文字记录或将其保存在文本文件中。

就是这样！现在我们有了笔录。我检查了文本文件，认为 AssemblyAI 在识别我的 YouTube 视频介绍中提到的所有单词方面做得很好(不管我的口音！)

这是我得到的抄本:

If you are thinking about making a career switch to data science or having watching tutorials to learn data science on your own. This video is for you. In this video, I will show you all the things you need to learn to become am a data scientist. I will introduce you to all the concepts you need to master from math and statistics, the programming languages you need to know as a data scientist and also the visualization tools used in data science, as well as some popular data science projects.

请用我的音频或您自己的音频亲自尝试一下。你可以在我的 Github 上找到本文使用的代码。

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使用 f 字符串在 Python 中格式化字符串的简单指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-guide-to-string-formatting-in-python-using-f-strings-39e5c39589c3

使用 f-strings 将字符串格式提高到一个新的水平

作者图片

如果你已经学* Python 有一段时间了，可能你会使用" "在 Python 中创建字符串。

这没什么不好。毕竟，我们的第一行 Python 代码是一个简单的print(“Hello World”)。也就是说，如果你想让你的 Python 字符串更上一层楼，你应该使用 f 字符串。

f-strings 是在 Python 3.6 中引入的，它提供了一种更好的格式化字符串的方法。在本指南中，我们将了解如何使用 f 字符串在 Python 中格式化字符串。我们将学*如何添加变量、逗号分隔符、左/右零填充、日期等等。

格式化

按照这个教程，确保你有 Pytho 3.6 或更高版本，否则 f-string 将无法工作。

简单格式化

f-string 为向字符串添加变量提供了更好的语法。

让我们用 Python 中的 f-string 打印两条消息。为此，我们必须在用于创建常规字符串的‘’前面添加f。我们还必须添加{}来在我们的字符串中插入一个变量。

**age** = 20
**python_version** = 3.8

>>> **print**(f'Your age is {age}')
Your age is 20>>> **print**(f'python_version={python_version}')
python_version=3.8

如你所见，使用 f-string 添加变量比使用常规字符串和+操作符更简单。

f-string 也使得调试更加容易。我们不需要像上面对python_version那样打印变量名和它的值，使用 f-string 我们只需要在 f-string 中写这个:{variable_name=}

**age** = 20
**python_version** = 3.8>>> **print**(f'{**age=**}')
age=20>>> **print**(f'{**python_version=**}')
python_version=3.8

太好了！现在让我们看看更多高级格式。对于下面的部分，我们将使用下面的语法。

**Syntax**: **{:[width][.precision][type]}**Type:
**d**: integers
**f**: floating point numbers
**You need to specify precision only in case of floating point numbers*

排列

在极少数情况下，您需要将单词/文本向右或向左对齐，但这是完全理解如何向数字的左/右添加零的基础，这在格式化数字时非常有用。

向右对齐

假设我们有一个数字，我们想把它向右对齐。我们可以使用上面的语法做到这一点。在这种情况下，我们只需要添加width元素。

如果我们想要添加 6 个空格并将文本右对齐，我们只需要添加 8 的宽度(默认行为是将文本右对齐)

number = 20>>> **print**(f'{number}')
20>>> **print**(f'{number**:8**}')
      20>>> **print**(f'{number:**>8**}')
      20

如果我们想更具体一些，我们添加了>来表示文本应该向右对齐。

向左对齐

现在让我们将文本向左对齐，但现在让我们使用_作为填充字符。

number = 20>>> **print**(f'{number:**<8**}')
20 >>> **print**(f'{number:**_<8**}')
20______

为了完成 8 的宽度，我们使用上面的代码添加了 6 个“_”。

用零填充

现在是时候使用我们在上一节中学到的知识来设置数字的格式了，在左边/右边加零。

右填充零

正如我们之前看到的，我们可以选择填充字符。在这种情况下，我们将选择0作为填充字符，在下面的浮动中有 5 位小数。

x = 20.123>>> **print**(f'{x:**0<8**}')
20.12300

这很酷，但有时使用width会使事情变得复杂，因为我们必须在添加 0 之后计算数字的最终宽度。

相反，更简单的方法是考虑我们想要的小数位数。

我们可以使用前面显示的语法中的.precision得到这个。让我们添加 0，直到我们有 5 个小数。

>>> **print**(f'{x:**.5f**}')
20.12300

在上面的代码中，5代表精度，f代表浮点数。

用零填充左侧

现在让我们在左边加上 0。当我们需要使用 numbers 创建自定义格式时，这非常有用。

假设我们想要获得以下格式:*YYYYMMDD* 并且我们有从 1 到 9 的常规数字。在这种情况下，我们需要在月和日的左边加上 0。

以下是用 f 弦做这件事的两种方法。

year = 2022
month = 1
day = 5

*# YYYYMMDD*
>>> **print**(f'{year}{month:**0>2**}{day:**0>2**}')
20220105>>> **print**(f'{year}{month:**02d**}{day:**02d**}')
20220105

圆形浮子

四舍五入到“n”位小数

当涉及到将浮点数舍入到“n”位小数时，使用.precision和f类型更实用。

让我们把下面的数字四舍五入到小数点后一位数。

x = 20.123>>> **print**(f'{x:**.1f**}')
20.1

将浮点格式设置为百分比

现在我们把数字四舍五入，加上%符号。

x = 20.123>>> **print**(f'{x:**.1f**}%')
20.1%

使用逗号作为千位分隔符

我们也可以添加一个逗号作为千位分隔符。我们只需要加上,

x = 1000000>>> **print**(f'{x:**,**}')
1,000,000

日期格式

最后但同样重要的是，我们可以导入datetime并使用 f 字符串中的特殊字符来获得正确的数据格式。

**import** datetimenow = datetime.datetime.now()

>>> **print**(f'Today is {now:**%B**} {now:**%-d**}, {now:**%Y**}')
Today is May 20, 2022>>> **print**(f'{now=:**%m-%d-%Y**}')
now=05-20-2022

这里有一个包含更多字符的 cheasheet，您可以用它来格式化 Python 中的日期变量。

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高斯混合模型(GMM)简介

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-introduction-to-gaussian-mixture-model-gmm-f9fe501eef99

这篇文章将向您展示——使用简单的词语——在 Python 中聚类数据的另一种选择

马里奥·普里西克在 Unsplash 上的照片

高斯分布也就是我们所知道的正态分布。众所周知，钟形曲线概念以平均值和中间值为中心点。

鉴于此，如果我们观察一个数据集，即使它不遵循正态分布，我们也有办法让它看起来像正态分布。或者，更好的是，我们可以说在一个数据集中，每个数据点可能来自许多正态分布。

现在假设我们正在获取一个数据集来创建三个集群。一种方法是假设其中有三个高斯(正态)分布。然后，我们将查看每个数据点，并分析该数据点更适合哪种分布。

三个正态分布。图片由作者提供。

看上面的图，我来说明一下概念。GMM 算法将每个高斯分布视为一个聚类。因此，它将获取每个数据点，并检查该点在 3 个分布中的概率。为其选择的集群就越高。

GMM 认为每个集群是不同的高斯分布。然后它会根据概率告诉你数据点是从哪个分布中出来的。

可能最著名和最常用的聚类算法是 K-Means。但它有其局限性。其中之一是，聚类将根据聚类中心的最佳半径值进行分离，该半径值是根据到该点的欧几里德距离计算的。因此，如果你的集群没有被定义为一个圆形，你就很难正确地分离它。GMM，另一方面，与其他格式，椭圆形状是最常见的。

GMM 是如何运作的

好的，在我们完成了一些初始概念之后，让我们基本上理解算法是如何在幕后工作的。

就像 K-Means 算法一样，GM 模型必须从某个地方开始，使用一个随机参数并以此为基础构建。一旦选择了初始参数，该算法就开始一系列计算，试图找到收敛估计的高斯分布以满足具有初始参数的高斯分布所需的最佳权重和手段。换句话说，选择每个数据点的分布。

为此，有一个名为init_params的超参数，你可以在‘random’点之间进行选择，或者使用默认的'kmeans'。使用 K-Means 可以帮助收敛发生得更快，因此我会保留默认值。我将在最后为那些想要/需要深入研究这个算法背后的疯狂数学的人建议一些参考帖子。

这里下一个有趣的参数是covariance_type，在这里你可以选择'满'、'绑'、'诊断'、'球形'。 为了帮助你理解这个参数，下面是我能找到的对它的最好解释。但是在你去那里之前，记住 K-Means 只使用圆形来聚集点。

• 全表示部件可以独立采用任何位置和形状。
• 并列表示它们形状相同，但形状可能是任何东西。
• 对角线表示轮廓轴沿坐标轴定向，但除此之外，组件之间的偏心率可能不同。
• 球形是圆形轮廓的“对角线”情况(更高维度的球形，因此得名)。

让我们开始编码吧！

说得够多了，现在让我们做点什么吧。

从数据集开始，我将使用 Seaborn 原生的玩具数据集:提示。

import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tips')

本例需要的其他导入。

# Basic
import pandas as pd# Viz
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# KMeans
from sklearn.cluster import KMeans# Gaussian Misture Model (GMM)
from sklearn.mixture import GaussianMixture

我将把变量 total_bill 和 tip 输入到算法中，看看 K-Means 和 GMM 如何进行聚类，这样我们就可以评估差异。

注意，它们都不是正态分布的。

tip 和 total_bill 变量的分布。图片由作者提供。

创建用于聚类的输入数据集。

X = df[['total_bill', 'tip']].copy()

用 K-均值聚类。

kmeans = KMeans(n_clusters=2, max_iter=600)
fitted = kmeans.fit(X)
prediction = kmeans.predict(X)

高斯混合模型聚类。

gmm = GaussianMixture(n_components=2, covariance_type='full').fit(X)
prediction_gmm = gmm.predict(X)

现在让我们绘制两个结果并进行比较。

GMM 满了

# Add predictions to the original dataset
df['kmeans_cluster'] = prediction
df['gmm_cluster'] = prediction_gmm# Plot K-Means
sns.scatterplot(data=df, y='tip', x='total_bill', hue='kmeans_cluster');

k-表示结果。图片由作者提供。

K-Means 按预期工作，圆形分割。我们可以看到一串高达 23 美元左右，小费高达 5.5 美元。其余为总账单较高的集群。

#Plot GMM
sns.scatterplot(data=df, y='tip', x='total_bill', hue='gmm_cluster');

GMM 全部结果。图片由作者提供。

“完整”协方差类型为我们提供了一个更紧密的分类 1 和一个分类 0，分类 1 中的小费与总账单非常成比例，分类 0 中有更多的分布值。它们有不同的形状。

让我们来看看 GMM 的其他协方差类型的图形。

GMM 打平了

# Rerun the model
gmm = GaussianMixture(n_components=2, covariance_type='tied').fit(X)
prediction_gmm = gmm.predict(X)# Replace the predictions
df['gmm_cluster'] = prediction_gmm# Plot
sns.scatterplot(data=df, y='tip', x='total_bill', hue='gmm_cluster');

捆绑意味着我希望集群具有相同的形状。有趣的

GMM 潮汐结果。图片由作者提供。

GMM 对角线

# Rerun the model
gmm = GaussianMixture(n_components=2, covariance_type='diag').fit(X)
prediction_gmm = gmm.predict(X)# Replace the predictions
df['gmm_cluster'] = prediction_gmm# Plot
sns.scatterplot(data=df, y='tip', x='total_bill', hue='gmm_cluster');

在这里，形状遵循坐标轴，但一些异常值可能因组件而异。

GMM 对角线结果。图片由作者提供。

GMM 球形

# Rerun the model
gmm = GaussianMixture(n_components=2, covariance_type='spherical').fit(X)
prediction_gmm = gmm.predict(X)# Replace the predictions
df['gmm_cluster'] = prediction_gmm# Plot
sns.scatterplot(data=df, y='tip', x='total_bill', hue='gmm_cluster');

这与 K-Means 结果非常相似，因为聚类被定义为球形。

GMM 球形结果。图片由作者提供。

在你走之前

这个问题并不简单。它可能看起来很简单，但它有更多的深度。我建议你阅读我留下的帖子，作为更好地理解 GMMs 的参考。

底线是，没有容易的路。你必须尝试不同类型的模型，以确定哪种模型最适合你的情况。

如果你愿意，不要忘记关注我的博客或者使用我的推荐链接订阅 Medium。

https://gustavorsantos.medium.com/

参考

Sklearn 文档:GMM

解释堆栈交换的协方差类型

Python 中数值积分的一种简单方法

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-method-for-numerical-integration-in-python-579f785d7a93

常微分方程系统*似解的分步编码示例

Sanjeevan SatheesKumar 在 Unsplash 上拍摄的照片

数值积分是一种用来*似求解常微分方程的技术。有一系列数值积分的方法；这些在速度、准确性和复杂性方面有所不同。举几个例子，有欧拉法、龙格-库塔法和梯形法则。幸运的是，作为一名程序员或工程师，您不需要知道这些方法如何工作的确切细节，就可以获得一个好的 ODE 或 ODE 系统的解决方案。

在开始编写代码之前，让我们先简要介绍一下什么是常微分方程以及数值积分是如何工作的。这些微分方程的形式如下:

这里， y 是 x 的未知函数(我们试图在某些 x 值上逼*这个函数)，而 F 是 x 、 y 的函数，以及 y 的导数(我们已有的或已给的)。 n 代表微分方程的阶或最高导数。函数， F ，通常是一个由物理学家、数学家、科学家等导出的著名方程。例如，给定一个质点的速度函数，你可以求解该质点的位置。在这个例子中，时间将等于上面等式中的 x ，速度将等于 F 。

类似地，你可以有一个你想要解决(或*似)的常微分方程系统。这些方程将采用以下形式:

在这里，我们有一组我们感兴趣的 y 值(数量为 m )，每个值都有自己的导数和未知解。

涉及常微分方程的最常见问题之一是初值问题(IVPs)。在这些问题中，你会得到一个初始值和一个上面给出的 ODE。通常，您将使用一阶 ODE。对于一阶常微分方程，数值方法采用常微分方程并将其视为斜率。利用这个斜率和 x 上的一个非常小的增量，可以将 y 的初始值增加到接* y 的下一个值。重复这个过程，直到你找到所有你感兴趣的值。如果仔细选择 x 的步长，那么*似可以产生非常精确的结果。这也适用于颂诗系统。

对于本文，我们先解一组三( m )阶( n )阶常微分方程。这些等式是任意的，所以根据需要用你自己的来代替。

这里，刻度线表示变量的一次导数。我们将把我们的常微分方程系统作为一个初值问题来解决。这意味着我们将把 I 、 L 和 P 的初始值传递给我们的数值积分器。使用这些值，我们的数值积分器将在时间上采取小步骤，并在每个时间步骤使用导数来求解我们的变量。我将在编码部分更详细地介绍数字积分器及其功能。让我们直接进入代码吧！

导入库

这里，我们只是导入必要的库和函数来运行这段代码。

• 来自的solve_ivpSciPy库用于解决初值问题和数值积分
• matplotlib 中的*pyplot* 用于绘制数值积分的结果(为便于调用，定义为plt)

# Importing Packages
from scipy.integrate import solve_ivp
import matplotlib.pyplot as plt

创建用户自定义函数

下一步是将我们的 ODEs 系统定义为一个名为model的用户自定义 Python 函数。这将允许solve_ivp在数值积分时使用该功能。你会在下面的代码中看到，我们首先从传入函数的 Y 向量中拉出 I 、 L 和 P 变量(solve_ivp在幕后传递 t 和 Y )。然后，我们使用这些值来求解我们在本文前面定义的时间导数。我们为这些衍生品创建一个列表并返回它们。

# Model for solve_ivp
def model(t, Y):
    I = Y[0]
    L = Y[1]
    P = Y[2]
    dIdt = 1/2*P
    dLdt = 2*(L*P)**(1/3)
    dPdt = 100/I
    dYdt = [dIdt, dLdt, dPdt]
    return dYdt

数值积分求解

如本文前面所述，我们将使用solve_ivp对我们的 ODEs 系统进行数值积分。solve_ivp函数有两个必需的参数:用户定义的函数model、时间跨度元组tspan和一组初始条件Y0。时间跨度和初始条件是随机选择的，所以你可以随意摆弄它们，看看你会得到什么结果。我们还可以传入额外的可选参数，这些参数将帮助我们定义我们希望我们的解决方案具有什么样的数值方法和精度。我们将选择 5(4)阶的龙格-库塔方法和 1/10 ⁰.的相对容差(相对精度)solve_ivp还有很多其他选择。点击查看文档。

# Initial Conditions
Y0 = [0.5, 0.2, 0.1]  # [I0, L0, P0]

# Time Span of Interest
tspan = (0, 5)  # (t0, tf)

# Solving ODE
sol = solve_ivp(model, tspan, Y0, method='RK45', rtol=1e-10)
I_sol, L_sol, P_sol = sol.y
time = sol.t

一旦我们运行数值积分器，我们将把结果存储在变量sol中。然后，我们可以使用点运算符提取变量 I 、 L 和 P 的时间历程或*似解。此外，我们可以提取变量求解的时间步长。

绘图结果

最后，我们可以使用 Pyplot 来可视化solve_ivp的输出。使用我们收集的时间和时间历史数据，我们可以在同一个图上绘制每个变量。没有标题、轴标签或图例的图是不完整的，所以我们也将包括它们。

# Plotting Results
plt.plot(time, I_sol)
plt.plot(time, L_sol)
plt.plot(time, P_sol)
plt.title('Numerical Integration Results')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Solution Values')
plt.legend(['I', 'L', 'P'])
plt.show()

这部分代码的输出显示了使用数字积分器时 I 、L 和 P 的*似解。

数值积分结果[由作者创建]

至此，我们已经使用solve_ivp成功地解决了我们的原始常微分方程组。如你所见，过程相对简单；您所需要的就是为数值积分器设置参数。一旦你这样做了，就一帆风顺了。

关于 Python 中 ODEs 数值积分的简单方法的文章到此结束。希望你学到了一些东西，并能应用到你的项目中。有问题就留言评论吧！如果你还没有，请留下你的掌声并跟随！谢谢大家！

Python 中一个简单的多重处理框架

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-multiprocessing-framework-within-python-9497bdf9b42b

利用多重处理并不复杂

Python 中的基本多重处理类非常有用。如果您曾经需要作业运行得更快，也许您已经尝试了矢量化，并且已经测试了多种方法来提高速度，但您仍然等待了太长时间，请继续阅读。多处理您的工作负载有许多优势。但是警告，多重处理并不总是更快——你需要正确的用例来提高速度。不要担心，我有一个简单的解决方案，使利用多处理更容易。

由杰里米·贝赞格在 Unsplash 上拍摄的照片

Python 中的基本多处理模块很棒，但是我发现扩展多处理包(在多处理功能的基础上有所改进)更容易，更不容易出错。下面是如何将它安装到您的环境中(您还将看到 tqdm，这是我们将用来跟踪作业之间进度的包)。

pip install tqdm multiprocess

tqdm 文档和多进程文档的链接。

因为我不喜欢让你等太久才看到代码，这里是我们将要讨论的代码。

from tqdm import tqdm
from multiprocess import Pooldef lite_multi_process(any_function, all_events: list, n_jobs=1):
    num_events, results = len(all_events), list()
    with Pool(n_jobs) as pool:
        with tqdm(total=num_events) as progress:
            for result in pool.imap_unordered(any_function, all_events):
                results.append(result); progress.update()
    pool.close(); pool.join()
    return results

lite_multi_process 简介

在我看来，这个函数胜过所有其他的多重处理函数。它接收任何函数、所有事件(作为一个可以迭代的对象，比如一个列表)，以及您希望并发运行的作业数量。

假设您需要从 PC 或笔记本电脑上的数据库(例如 SQL Server)中查询一组特定的数据。您的函数查询数据，通过一系列操作处理数据，并将结果保存到另一个位置(顺便说一句:如果您想使用 AWS 存储，如 S3，这可能是使用 AWS SQS 和 AWS Lambda 过程的正确时机)。为了一个例子，我们将继续。

关于事件列表，我建议您的列表包含键值对字典，即每个作业的唯一信息，如下所示:

{
    'query_id': 1,
    'sql_statement': '''SELECT * FROM table_name'''
}

您的函数可能如下所示(当然，带有用于查询、处理和保存的代码):

def my_function(event):

    query_id = event.get('query_id')
    sql_statement = event.get('sql_statement')

    # query

    # process

    # save

    return status

8 个作业同时运行时使用 lite_multi_process 函数的方法如下:

results = lite_multi_process(my_function, my_events, n_jobs=8)

超级简单对吧？

现在，假设您的函数没有以返回状态结束(因为您不会对状态的结果集做任何事情)，而是返回了您需要连接并保存到 AWS S3 的 Pandas 数据帧。这是它看起来的样子:

results = lite_multi_process(my_function, my_events, n_jobs=8)
data = pd.concat(results)

再说一遍，小菜一碟。您的结果包含一个迷你数据框架列表。您需要执行的只是一个连接操作。

最后要提的一块，也是我这么喜欢这个流的另一个原因，这个函数很容易调试。简单设置 n_jobs=1，调试，继续。通常，用更复杂的多处理引擎进行调试是一件非常麻烦的事情。

最后的话

我们讨论了多重处理模块，在这种情况下，我们希望并发处理作业。lite_multi_process 函数获取所有必要的信息，并返回结果列表。对结果做你想做的，继续前进。

请在评论中告诉我你的想法。希望这能对你的工作流程有所帮助。

一个简单的路线优化使用谷歌大查询(和谷歌地图)

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-route-optimization-using-google-bigquery-and-google-maps-3d2264951816

最少的努力快速帮助您的线下销售团队寻找潜在的销售线索

何塞·马丁·拉米雷斯·卡拉斯科在 Unsplash 拍摄的照片

介绍

简单有时更好。保持事情简单有助于你更加关注最重要的事情，即价值。你总是可以使用新奇的东西(更好的算法，机器学*等等)，但是当你使用它们的时候，很容易尝试一些不相关的东西，这些东西不会让你的工作价值增加那么多。当然，您还需要保持解决方案的质量。

在本文中，我想向您展示一些很酷的东西，通过利用 BigQuery，您可以使用一个简单的解决方案来实现这些东西。您只需要熟悉一些可用的 BigQuery 分析函数。如果你还没有检查我的其他职位。

我们将使用公共数据集，但问题陈述在类似的企业中应该相对相同。记住这一点，我希望你能有另一个灵感来解决你的组织正面临的类似问题。让我们直接开始吧！

问题陈述

我只是为了举例而编的，尽可能简单。

你在一家向商店销售商品的公司工作(b2b)。你的公司有一些人作为线下销售团队，他们将接触这些商店作为潜在的销售线索。

您的数据库中已经有一些可用的销售线索数据，但是您必须以某种方式对它们进行优先排序，以便优化销售团队获得这些数据所需的成本和时间。

我将使用 BigQuery 中提供的new _ York _ Citi bike . Citi bike _ stations公共数据集。对于这个例子，我将把电台 id 改为商店 id。

查询以获取销售线索数据

线索数据示例(作者图片)

简单溶体

我们可以通过使用一种简单的方法来优化销售操作，让我们来分解一下。

按地区排列优先级

正如您在数据集中已经注意到的，商店位于几个区域，因此我们按区域优化路线是合理的。您还可以在我们的数据库中看到字段capacity，让我们假设它是一个数字，显示我们可以向他们销售多少潜在产品。

我们这一步的逻辑相当简单:select stores with most capacity in each region。

查询以按区域获取主要销售线索

按区域排列的顶级销售线索，将空区域 id 假装为另一个 region_id(按作者排列的图片)

现在，我们的线下销售团队应该首先拜访每个地区的主要销售线索。继续下一步。

选择要拜访的下一个潜在客户

接下来，我们必须决定我们的线下销售团队接下来应该拜访哪些销售线索。非常简单，只需选择距离上一条引线最*的下一条引线。

最终查询

解释:

• 我们创建一个只包含我们需要的数据的基础 CTE。我们还根据容量给它一个等级，就像我们在上一步中做的那样。还要注意，我们将坐标转换成了地理点对象(如果你想了解更多，请阅读这个)。
• 我们创建了一个 top_leads CTE，仅收集基于能力的顶级销售线索。
• 最后，我们通过使用 inner join by region 来计算顶部引线和每个引线之间的距离。最后一步是根据计算的距离(以米为单位)对它们进行分类。

基于距离的优先线索(图片由作者提供)

销售线索分配

最后一步是给每个销售人员分配一些销售线索。任务的数量可能取决于线下销售团队的数量，但假设他们每个人每天可以处理约 5 个销售线索(1 次线下拜访)。

所以我们的步骤就是分解我们的线索来匹配数字。选择前 5 个销售线索，将其分配给销售人员，并继续操作，直到分配完所有销售线索。

但是有一个重要的步骤可以确保我们交付的工作质量足够好。假设这 5 个销售线索分配给了销售人员 A:

分配给销售人员 A 的销售线索(按作者排序的图片)

到目前为止，我们的解决方案只计算距离，没有考虑实际的道路。因此，每次销售人员想要访问潜在客户时，他们都需要在谷歌地图中相应地调整他们的路线(实际上，他们可能会使用谷歌地图或其他类型的导航，因此这不会增加他们的工作量)。

首先，只需输入所有目的地:

未优化的路线(图片由作者提供)

第二，根据道路调整路线:

手动优化路线(图片由作者提供)

注意:此手动调整取决于国家、位置、道路类型等。这也取决于销售人员如何决定参观，但至少我们可以帮助他们确定一天内需要参观的最*的 5 个地点。

链接上例: 这里

结论

我们利用了一些有用的 BigQuery 函数(分析和地理)来帮助我们为业务问题提供一个简单的解决方案。现在，就看你能否将解决方案传达给利益相关者或业务人员了。您的解决方案的简单性可能会对您解释如何完成这一点有很大帮助！

在我作为一名数据从业者的日常活动中，我研究过许多这种简单而有价值的解决方案。我希望通过与你分享这篇文章，读者也能启发你更多地关注最重要的事情。

一如既往，快乐学*！！🚀🚀

改善与数据科学团队沟通的简单策略

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-strategy-to-improve-communication-to-your-data-science-teams-781fb2b1843

来自数据科学平台工程师的见解

沃洛季米尔·赫里先科在 Unsplash 上的照片

在过去的三年里，我注意到了技术团队和其他业务部门之间的差距。例如，数据平台工程师定期与数据科学家和工程师、软件工程师、市场营销、人力资源和财务进行交流。通常，在不同团队之间进行翻译时，这种沟通会很紧张，很容易被误解。因此，我想与大家分享作为一名数据平台工程师在与数据工程师、数据科学家和其他人交流时学到的一些经验。

1.你是他们的什么人？每个团队在哪里？

10 月，我开始和一个新团队在他们的数据平台上工作。在数据平台上工作让我能够与来自公司各个学科的个人进行互动。这些人可能是技术人员，也可能是非技术人员，或者介于两者之间。

意识到我需要与许多不同的团队合作，我开始了解他们。所以当我开始了解这些团队时，我问了自己两个问题:这些人对我来说是谁？这些人在公司的什么地方工作？每个团队都有不同的理由需要与你互动。对于我在数据平台上的工作，我所工作的大多数团队都希望为他们提供一个可扩展的平台，供他们用于数据工程和数据科学。他们想知道我们可以为他们提供哪些改进来简化他们的流程，以及他们如何使用这些改进。

了解你正在工作的不同团队的一个方法是安排与经理或领导的一对一会谈。在这些一对一的谈话中，您可以询问他们的团队结构、流程，以及他们通常如何与您的平台团队互动。这些介绍将为你今后的工作打下良好的基础。

改善您的沟通:了解使用您的数据平台的不同团队。这组团队可能包括数据工程师、数据科学家、分析人员、软件工程师等等。与这些人见面，了解他们如何使用你的平台，以及他们今天面临什么样的困境，这是至关重要的。你可能会对他们的一些回答感到惊讶。

2.他们需要你做什么？了解他们的数据科学或工程实践

当你开始了解你的团队或你的数据平台的用户时，下一步要了解的是他们需要你做什么？这是一个简单的回答说，平台，咄！但这还不是全部。您的平台可以包括数据的获取、存储、准备、交付和治理，以及处理数据的工具，如云技术、ML/AI 工具和库、用于 MLOps 的 CI/CD 等。您的用户将需要您的支持来开发他们访问平台的模型和洞察力。

然而，支持数据平台不仅仅是提供访问权限。您需要与您的用户就最佳实践进行合作，就平台变化进行交流，并引入新的工具来帮助他们进行数据科学或工程开发。每个团队的需求是不同的，所以了解每个团队如何使用你的平台并在其上开发是至关重要的。有大多数人都在使用的工具吗？团队需要新的工具吗？当您与团队合作时，了解他们对数据平台的需求，并与他们合作提供这些需求。

改善你的沟通:为什么你需要知道他们是如何使用你的平台的？因为他们会有不同的需求。这些团队将需要平台的额外功能或扩展。例如，他们会以不同的方式使用工具，或者只使用您提供给他们的产品的一部分。例如，在 Databricks 中，用户可以利用 repos，您可能会发现一些团队严重依赖于存储库和 CI/CD，而其他团队只将 Databricks 用于笔记本。了解团队如何使用你的平台在未来更好地为他们服务。您将了解他们的痛点，并确定新的工具或技术是否会提供有影响力的商业价值。

3.你什么时候和他们交流？发展清晰的沟通实践

与数据平台的用户沟通最复杂的部分之一是决定何时与他们沟通。用户感到沮丧，这是一条与平台正在发生的事情沟通不足和不专横的细线。这可能需要一些试验，但是要找到最适合你的团队和平台的节奏。

当我在以前的一个角色中工作时，我们在一次会议中就平台上的变化进行了一次沟通。参加会议的人会发现变化并提出问题。我们会见了重要的平台用户，讨论为什么会发生这些变化，它们将如何影响每个人，包括这些变化的好处。找到你的节奏，坚持一段时间。如果几个星期后你发现它不起作用，获得反馈并适应。但是请记住，沟通不仅仅是口头上的。相反，看看你如何利用书面交流。

改善您的沟通:随着您逐渐了解在您的平台上工作的不同团队，您将需要知道何时进行沟通。你是一个月联系他们一次还是只有有变动的时候才和他们见面？例如，你会发送电子邮件或使用维基页面和指南保持联系吗？找到最适合你的团队的沟通方式，让他们知道在哪里可以找到这些信息。

4.你为什么要改变？通知用户变更、升级或停产

当你交流平台的变化时，用户想知道为什么。你为什么要做出改变？无论这是添加到你的平台的特性，不同工具的升级，还是中止，你需要让用户知道发生了什么和为什么。理解变化背后的商业价值有助于用户理解为什么它会影响他们和他们的工作。

在我之前的工作中，我在一个基于本地服务器而不是云的平台上工作。为了做出这些决定，我们每周与客户会面。这一决定是为了更快地开发概念验证，向分析师展示数据平台的价值。有时，调查结果是基于成本、安全性、产品的过时，或者仅仅是引入的新技术。所以，不管你的理由是什么，都要确保你的用户理解这种改变的商业价值。

改善你的沟通:现在你已经确定了你将如何与你的团队沟通以及这些沟通的频率。另一件要考虑的事情是你的平台的变化。当你做出改变时，你如何与你的团队沟通？你是否提前通知他们重大的变化，并确定他们如何影响他们的工作？对正在发生的事情保持透明和开放将有助于建立对您的数据平台和团队的信任。没有人喜欢被误解或误解的变化弄得措手不及。

5.你将如何改进？经常征求反馈

当你和人们一起工作时，他们希望你能听到他们的声音。他们想表达他们的观点，并对你的工作给予反馈。我喜欢做的一件事是给人们一个提供反馈的平台。我并不是说所有的反馈都是建设性的或有助于做出改变的。尽管如此，有时并不是获得反馈来做出改变，而是倾听你的用户并考虑他们的意见。

任何大项目完成后，我做的第一件事就是征求反馈。我参与的一个项目是为我们的平台添加一个新功能，用户认为这将有助于简化他们的流程。在研究了新功能后，我认为我们的平台有价值。这将允许他们更有效地将新的文件类型集成到他们在数据平台上的项目中。在将这种能力集成到平台之后，我并没有就此止步。是的，他们现在可以在他们的流程中使用它，但是它提供了他们正在寻找的价值吗？他们还想在平台上添加其他功能吗？寻求反馈是一个有价值的工具，有助于回答这些问题，并了解你是否正朝着正确的方向前进。反馈是一种有价值的沟通工具。

改善您的沟通:

1. 当你开始改善团队沟通的旅程时，请记住这不是一条单行道。
2. 征求与你一起工作的小组的反馈，以确定什么对他们有用，什么没用。
3. 寻求诚实的反馈，即使是负面的，也能帮助你的团队做出改进。

我们都喜欢因为出色的工作而受到表扬，但是我们也需要从错误中学*。反馈是从沟通错误中学*的好方法。

最后的想法

在数据工程和数据科学团队中工作是一种令人兴奋的经历。你可以看到每个人在做什么以及他们是如何做的。但是你也会看到导致团队间摩擦的差距，比如缺乏良好的沟通。没有可靠的沟通，工作会被误解，期望会被扭曲，你会错过最后期限。最后，在不同团队之间工作了三年之后，我想分享一下在团队之间发展更好的沟通的经验。

1. 你是他们的什么人？每个团队在哪里？使用您的数据平台联系每个团队
2. 他们需要你做什么？了解他们的数据科学或工程实践
3. 你什么时候和他们交流？发展清晰的沟通实践
4. 你为什么要改变？通知用户变更、升级或停产
5. 你将如何改进？经常征求反馈

你会问哪些问题来改善数据平台团队和数据科学/工程团队之间的沟通？

感谢阅读！我希望你喜欢阅读我所学到的东西。如果你愿意，你可以通过这个链接成为一名灵媒来支持我的写作。

在 Pandas 中加载多个 Excel 工作表的简单技巧

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-trick-to-load-multiple-excel-worksheets-in-pandas-3fae4124345b

高效加载包含多个工作表的 Excel 文件的快速指南

照片由像素上的像素拍摄

在我的日常工作中，我经常使用 Excel 文件——获取 Excel 文件，其中大部分包含多个工作表，并使用 Pandas 将它们加载到 Python 中以完成各种任务。我发现这个过程相当繁琐，直到一位同事(感谢多嘴多舌的林！)教会了我一个简单的技巧，从此以后，我可以更直观、更有效地完成这项任务。允许我在这篇文章里转发一下！🙂

本文给出的代码可以在这个GitHub repo找到。

数据

在进入症结之前，让我们先看看下面的 Excel 文件，这是我创建的，并将用于举例说明。

包含多个工作表的 Excel 文件(作者提供的 GIF)

它包含连续三个月(1 月到 3 月)的虚构(非常简单)销售数据。每个月的销售数据显示在单独的工作表中。

我以前做过的事情及其局限性

假设我的目标是将所有工作表中的数据组合成一个 Pandas 数据框架。为了完成这个任务，我过去常常做以下事情:

1. 使用openpyxl或pandas获得所有工作表的名称列表。
2. 遍历每个工作表，将每个工作表解析为一个 Pandas 数据帧，并将每个数据帧追加到另一个列表中。
3. 使用pd.concat将所有内容合并成一个数据帧。

我的代码应该是这样的:

作者图片

可以想象，这种方法存在一些问题:

• 你做一个简单的任务至少有 8 行代码，效率相当低。
• 你不能在不知道工作表名称的情况下将 Excel 文件加载到 Python 中。您需要一点逆向工程——在您相应地在pd.read_excel()函数中指定sheet_name参数之前，您首先需要弄清楚工作表的名称。
• 您需要指定想要加载的工作表的确切名称。如果从单个工作表加载数据或者工作表的名称很简单，这可能很简单，但是如果有多个工作表或者工作表名称很复杂，这就容易出错。

诀窍是

现在，为了解决这些问题，这里有一个技巧——只需在pd.read_excel()函数中将sheet_name参数指定为None。是的，就这么简单！让我们走一遍。

通过在pd.read_excel()函数中指定sheet_name=None，您将得到一个熊猫数据帧的字典，其中键是工作表的名称，值是每个工作表中作为熊猫数据帧的数据。

作者图片

现在，如果您希望分析特定工作表中的数据，比如“二月”工作表，您只需执行以下操作:

作者图片

请注意，这将返回一个 Pandas DataFrame 对象。

或者，如果您希望合并多个工作表中的数据，您可以这样做:

作者图片

在这里，我们在pd.concat()中指定ignore_index=True，以便结果数据帧的索引按顺序运行。

TL；速度三角形定位法(dead reckoning)

简而言之，完整的代码片段如下所示:

或者您可以下载并保存以供将来参考的格式:

图片由作者使用碳

现在，您有了更少的代码行，这也转化为更高效和可读的代码。

在我结束之前，请注意pd.read_excel()函数中的微小差异:

• 对于 Pandas 版本≥ 0.21.0: pd.read_excel(filename, sheet_name=None)
• 对于熊猫版< 0.21.0: 【

Conclusion

So, there you have it — a simple trick to load Excel files with multiple worksheets using Pandas! Depending on your use-cases and the type of Excel files you are working with, this approach may or may not be better than how you are used to doing this task. Nonetheless, I hope this article helps to shed light on this subtle, little-known trick and offers you an alternative method.

👇️这张照片总结了我的同事教给我这个技巧后我的感受，所以如果你也发现它很有用，请随时在评论中与我击掌！

照片由 krakenimages 在 Unsplash 上拍摄

就是这样。感谢阅读！

在你走之前……

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从大型训练集中学*的简单方法:DINO

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-way-to-learn-generally-from-a-large-training-set-dino-95ecd76e9677

这篇文章描述了一种自我监督的学*方法:带号标签的自我 di 静止(DINO)

虽然方法(DINO [1])本身简单明了，但理解该方法有一些先决条件，即 1)监督学*，2)自监督学*，3)知识提取，和 4)视觉转换器。如果你都知道，你可以在这里跳到。

监督学*

监督学*很简单。我们有一堆图像，每个图像都有一个标签。然后，我们通过告诉它哪个图像属于哪个标签来训练一个模型。在这种情况下，我们称之为图像分类，学*目标是独热标签和预测概率分布之间的交叉熵损失。通过取概率分布的最大值的索引，我们获得图像的预测标签。

图像分类的监督学*。图片作者。

但是监督学*的问题是，该模型通常会将图像中包含的丰富视觉信息减少到从几千个类别的预定义集合中选择的单一类别中。换句话说，学*信号只是预测一个标签。

自我监督学*

自我监督学*(SSL)与监督学*略有不同。我们设计了一种可以生成“伪标签”的算法，然后我们像使用监督学*方法一样训练该模型。

具有自定义损失和自定义伪标签的自监督学*。图片作者。

这种 SSL 方法被称为鉴别方法，包括实例分类(考虑到每个图像都是不同的类别，[2])、对比学*(学*比较(像一个连体网络)而不是分类，[3])或聚类(首先对图像进行聚类，获得伪标签，继续监督学*方法，[4])。在实践中，这是缓慢和内存密集型的，因为只有大批量可以学*正确而不崩溃。最*的方法已经表明，不区分图像的 SSL 也是可能的，也就是说，改为匹配类似度量学*的表示(例如，BYOL [5])。这样，大批量问题就解决了。

使用 SSL 训练的模型通常更“通用”，因为这是从数百万张图像中学*的，而没有告诉它具体要学*什么。因此，该模型可以保持图像的更有用的表示。

最后，我们可以使用这种通常自我监督的预训练模型作为初始化，通过通常的监督学*(这通常称为下游任务)对小数据集进行微调。这通常会提高下游任务的性能，因为模型不太可能在小数据集上过度拟合，并且学*到的特征更有用。因此，线性分类或对象检测等下游任务通常被用作 SSL 方法的评估。

知识蒸馏

考虑一个预训练的模型，它有一个沉重的主干，如 ViT-Large，我们想要一个轻量级的模型，它有更少的参数和计算 FLOPS，同时能够输出相同的特征(或类概率)，给定相同的输入(以模仿沉重模型的输出)。

知识蒸馏。图片作者。

原因是从零开始训练轻量级模型可能不能像预先训练的重度模型一样好地执行，但是模仿预先训练的重度模型的输出可以确保性能将尽可能保持原样。这就是所谓的知识蒸馏，我们将“知识”从重模型(我们通常称之为教师模型)中“蒸馏”到轻量模型(学生模型)中。通过这种方式，我们可以得到一个快速的压缩模型，并且能够执行与原始模型相同的功能。

注意:学生模型通常比教师模型小，但是也有可能与教师模型具有相同的架构(例如，共蒸馏[6])。

视觉变压器

“Transformer”本身是 NLP 领域中引入的一种体系结构，它利用了注意力机制。我们可以输入一个有 N 个标记的句子，然后转换器将首先为每个标记计算一个关注向量和一个嵌入向量(作为一个矩阵，大小分别为 NxN 和 NxD)，然后通过执行关注矩阵和嵌入矩阵的点积(NxN 点 NxD -> NxD)为每个标记获得一个新的嵌入向量。这意味着每个新的嵌入向量被计算为所有原始嵌入向量的加权和，并且权重是注意力矩阵。

变压器中的注意机制。图片由关注是你所需要的

然后，为类似于“变形金刚”的计算机视觉领域引入了“视觉变形金刚”(ViT)，但 N 个令牌变成了 N 个补丁。

视觉变压器。图片作者一张图片相当于 16x16 个字:大规模图像识别的变形金刚

我们通常使用 CNN 来计算图像表示，vit 只是一种替代架构。与 CNN 的两个关键区别是 1)注意力机制 2)和捕捉全局关系(意味着在计算表示之前看到所有补丁)。CNN 只看到本地补丁，即只看到邻居)。

带号标签的自 Di 剧照(DINO)

有了前提，我们终于到达了主要焦点——迪诺。基本上，它是计算机视觉的通用 SSL 方法，可以应用于任何架构。本文表明，Vision Transformer 的注意力机制很好地解释了 DINO 所学的知识，这有利于图像分割，并且能够实现与专门为自我监督学*设计的最佳 CNN 相当的性能。

正如前面提到的 SSL，我们需要定义一个“伪标签”和一个基于定义的伪标签的学*目标，以便网络可以从中学*。DINO 将伪标签定义为“教师的表征”，而不是单一的歧视标签，学*目标是将“学生的表征”与教师的表征相匹配。

从技术上讲，这种学*方式被称为知识升华，我们训练一个学生网络来匹配给定教师网络的输出。在 DINO 中，教师和学生网络具有相同的架构，但参数不同。给定一幅图像，两个网络将输出 K 维(预定义的超参数)、Pt(教师输出)和 Ps(学生输出)上的概率分布。

通过固定教师的参数，学生网络通过使用随机梯度下降最小化交叉熵损失(关于学生的参数)，H(Pt，Ps)来学*匹配分布，其中 H(a，b) = -a log b。

在计算概率分布时，网络的输出被传递到 softmax 函数中，然后被“锐化”。锐化类似于软聚类。如果锐化力度足够强，那么输出就变成了一热标签。

锐化示例。图片作者。

因为我们只知道图像本身就是图像本身，所以许多 SSL 方法利用了这一优势，生成图像的不同“视图”(意味着不同的放大)。然后教导模型区分两个视图是来自同一图像还是不同图像。模型将试图找出两个视图之间的差异，并选择保留或丢弃表示。在 DINO 中，使用了相同的策略。即两个视图分别传入老师和学生网，那么匹配目标会要求学生网输出与老师输出相同的值(锐化强度强，匹配目标就像要求学生网预测老师网的标签)。

DINO 中使用了更多技巧来防止崩溃，例如 1)多作物策略，2)教师网络的动量编码器(即学生网络的 EMA)以及教师输出的标准化。

对于多裁剪策略，图像的许多较小裁剪被传递到学生网络(想象学生网络仅看到一小部分，但是被要求预测整个图像)。

对于动量编码器，参数通常是学生网络的 EMA，这就像将过去的许多学生网络堆叠为一个教师网络。这个好处大概和刻薄老师有关。许多最*的 SSL 方法也应用了相同的实践。

对于教师输出的规范化，它与批量规范化非常相似。在批次标准化中，我们执行减去一个值以使批次的均值为零，并缩放一个值以使批次的方差为 1。教师归一化也类似，既包括居中(零均值)，也包括锐化(缩放)。居中防止一个维度占主导地位，但鼓励崩溃到均匀分布(意味着每个维度，是一个零均值，我们肯定有正值和负值，然后 exp(正)_1，exp(负)0)。锐化则相反(意味着每个维度，我们只希望有一个高的正值)。

居中的效果。图片作者。

恐龙的插图。图片作者。

下游任务前有多好

经过训练后，教师网络作为计算表征的网络(因为教师网络是过去许多学生网络的叠加)。通过对这些特征进行 k-NN，DINO 已经可以执行接*纯监督的学*。例如，被监督人的 k-NN 分数是 79.3(在 ResNet50 上)，而迪诺的分数是 67.5。请注意，这是一个非常好的成就，因为我们没有使用单个标签，但仍然能够正确地对图像进行分类和分组。

当使用 Vision Transformer 进行训练时，计算出的注意力地图具有惊人的可解释性，能够专注于不同的对象或部分。

来自 ViT 的注意地图。图像由自我监督视觉变压器中的新兴特性

这意味着用 DINO 训练的 ViT 可以在没有监督的情况下自然地做分割。

结论:新兴属性有哪些？

虽然 DINO 是一种通用的 SSL 方法，但这篇论文的名称是“自监督视觉转换器中的新兴属性”。我猜这是因为作者想表明 DINO 学*的 SSL ViT 具有以下性质:1)k-NN 分类中特征的质量 2)有利于弱监督图像分割的特征中存在关于场景布局的信息。

这个帖子跳过了很多数学和实验。我推荐读者如果感兴趣的话，可以阅读原文[1]。

我个人认为 DINO 是一个非常简单有效的 SSL 方法。最*，脸书发布了一个通用的 SSL 框架— data2vec [7]。我有一个简短的阅读，data2vec 实际上是 DINO 和 Masked Autoencoder (MAE) [8]的组合，表明这种学*机制不仅对图像，而且对语音和文本等其他领域都有好处。

参考

1. 玛蒂尔德·卡隆、乌戈·图夫龙、伊桑·米斯拉、埃尔韦·杰古、朱利安·马亚尔、彼得·博亚诺夫斯基和阿曼德·茹林。自监督视觉转换器的新兴特性。
2. 、熊、余、林大华。通过非参数实例鉴别的无监督特征学*。在 2018 年的 CVPR。
3. 陈婷、西蒙·科恩布鲁斯、穆罕默德·诺鲁齐和杰夫·弗雷·辛顿。视觉表征对比学*的简单框架。
4. 谢，罗斯·吉斯克和阿里·法尔哈迪。用于聚类分析的无监督深度嵌入。2016 年在 ICML。
5. Jean-Bastien Grill、Florian Strub、Florent Altche、Corentin Tallec、Pierre H Richemond、Elena Buchatskaya、Carl Doersch、Bernardo Avila Pires、Daniel Guo、Moham- mad Gheshlaghi Azar、Bilal Piot、Koray Kavukcuoglu、Remi Munos 和 Michal Valko。引导你自己的潜能:自我监督学*的新方法。在 NeurIPS，2020 年。
6. 罗汉·阿尼尔、加布里埃尔·佩雷拉、亚历山大·帕索斯、罗伯特·奥尔-曼迪、乔治·达尔和杰弗里·欣顿。通过在线蒸馏训练大规模分布式神经网络。
7. 阿列克谢·巴夫斯基、许伟宁、许千彤、阿伦·巴布、·古和迈克尔·奥利。data2vec:语音、视觉和语言自我监督学*的一般框架。
8. 何、陈、谢赛宁、李、Piotr dollar 和 Ross Girshick。屏蔽的自动编码器是可扩展的视觉学*器。

使用 Google BigQuery 和 Data Studio 对客户进行细分的简单方法

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-way-to-segment-customers-using-google-bigquery-and-data-studio-f31c8896cc52

RFM 分割和结果段可视化指南

亚采克·迪拉格在 Unsplash 上的照片

迎合成千上万的顾客可能很难——每个顾客都有他们自己的需求，满足他们似乎是一个永无止境的挑战。这就是市场细分能够带来好处的地方。

市场细分是指根据客户的需求和偏好，将一组客户划分为多个客户子群。属于同一细分市场的客户会有大致相似的需求和偏好。这种分析使公司更容易定制产品和服务，以满足每个细分市场的需求。

有多种方法可以对客户进行细分，从简单的按人口统计数据分组(如男性与女性、年龄组或世代)以及按国家分组，到更复杂的多元统计技术(如聚类分析)不等。在本文中，我将演示一个使用百分位数的简单方法，它可以应用于任何零售购买数据。

除了细分分析之外，我还将展示一种可视化细分的方法，这种方法对于公司决策者来说是可行的。为了给出一个预览，下面是我用 Google Data Studio 创建的仪表板:

什么是 RFM 分割？

RFM 代表*期、频率和货币。分析了以下购买行为:

• 最*——最*一次交易的时间。我们希望不断吸引最*的购买者，并发现为什么最*的购买者会流失。
• 频率——客户从我们这里购买的次数。
• 货币——每位客户为我们的产品和服务支付的金额。

使用这三条信息，我们可以得出一个分组，这将有助于通知战略业务决策。例如，英国数据&营销协会(DMA)布局了 11 个细分市场，并根据各自的特点指定了营销策略:

来源:英国数据&营销协会

请注意，这种类型的细分侧重于实际的购买行为，而忽略了消费者在动机、意图和生活方式上的差异。尽管如此，RFM 仍是一个有用的起点，而且由于其简单性，可以以自动化的方式快速执行，让企业有能力迅速采取行动并决定商业战略。

数据集

本演示使用的数据是来自 UCI 机器学*库的在线零售数据集。它是一个数据集，包含来自在线零售店的交易。包含销售和订单日期的任何其他数据集都可以用于进行相同的分析。

这些数据是从网站上下载的，然后手动上传到 Google BigQuery，这是一个可扩展的、具有成本效益的数据仓库。如果您的数据来自在线商店，可以设置集成，以便数据从商店流向第三方连接器，然后流向您的 BigQuery 仓库。如果您有这样的设置，数据将定期刷新，确保您获得关于您的业务的最新见解。

我不会详细介绍如何建立数据仓库，因为我打算更多地关注分析和可视化，但 BigQuery 有相当广泛的文档在这里，以供参考。

用于此分析的数据已经过清理，删除了异常值和负销售值。

big query 中的 RFM 分割

可以使用以下四个步骤来执行 RFM 分割:

1. 计算每个客户的*期、频率和货币价值
2. 确定每个 RFM 度量的五分位数
3. 为每个 RFM 指标分配分数
4. 使用步骤 3 中的分数定义 RFM 细分市场

在这里可以访问整个代码https://github.com/noemistatcat/Data_Viz_Portfolio/blob/main/online_retail_rfm.sql，但是我将详细介绍每一步并解释 SQL 代码块。

第 1 步:计算每个客户的*期、频率和货币价值

对于货币来说，这只是销售额的简单总和，而对于频率来说，这是每个客户的不同发票号码的计数。

对于最*，我选择了一个参考日期，即数据集中最*的购买日期。在其他情况下，可以选择分析数据的日期。

选择参考日期后，我们得到每个客户的参考日期和最后购买日期之间的日期差。这是特定客户的最*值。

以下是用于计算的代码片段:

**WITH 
--Compute for F & M
t1 AS (
    SELECT  
    CustomerID,
    Country,
    MAX(InvoiceDate) AS last_purchase_date,
    COUNT(DISTINCT InvoiceNo) AS frequency,
    SUM(Sales) AS monetary 
    FROM `online_retail_preprocessed_nooutliers`
    GROUP BY CustomerID, Country 
),--Compute for R
t2 AS (
    SELECT *,
    DATE_DIFF(reference_date, last_purchase_date, DAY) AS recency
    FROM (
        SELECT  *,
        MAX(last_purchase_date) OVER () + 1 AS reference_date
        FROM t1
    )  
),**

第二步:确定每个 RFM 指标的五分位数

下一步是根据客户的 RFM 价值将他们分成五等份组——我们根据他们在 RFM 指标中得分的高低将客户分成五等份。我们对每个客户的新*性、频率和货币价值都这样做。我使用 BigQuery 的 APPROX_QUANTILES()来实现这一点:

**t3 AS (
SELECT 
    a.*,
    --All percentiles for MONETARY
    b.percentiles[offset(20)] AS m20, 
    b.percentiles[offset(40)] AS m40,
    b.percentiles[offset(60)] AS m60, 
    b.percentiles[offset(80)] AS m80,
    b.percentiles[offset(100)] AS m100,    
    --All percentiles for FREQUENCY
    c.percentiles[offset(20)] AS f20, 
    c.percentiles[offset(40)] AS f40,
    c.percentiles[offset(60)] AS f60, 
    c.percentiles[offset(80)] AS f80,
    c.percentiles[offset(100)] AS f100,    
    --All percentiles for RECENCY
    d.percentiles[offset(20)] AS r20, 
    d.percentiles[offset(40)] AS r40,
    d.percentiles[offset(60)] AS r60, 
    d.percentiles[offset(80)] AS r80,
    d.percentiles[offset(100)] AS r100
FROM 
    t2 a,
    (SELECT APPROX_QUANTILES(monetary, 100) percentiles FROM
    t2) b,
    (SELECT APPROX_QUANTILES(frequency, 100) percentiles FROM
    t2) c,
    (SELECT APPROX_QUANTILES(recency, 100) percentiles FROM
    t2) d
),**

第三步:为每个 RFM 指标分配分数

现在我们知道了每个客户相对于其他客户在 RFM 值方面的表现，我们现在可以从 1 到 5 打分。

请记住，虽然对于 F 和 M，我们对更高的五分位数给予更高的分数，但 R 应该反过来，因为最*的客户在这一指标中应该得到更高的分数。

**t4 AS (
    SELECT *, 
    CAST(ROUND((f_score + m_score) / 2, 0) AS INT64) AS fm_score
    FROM (
        SELECT *, 
        CASE WHEN monetary <= m20 THEN 1
            WHEN monetary <= m40 AND monetary > m20 THEN 2 
            WHEN monetary <= m60 AND monetary > m40 THEN 3 
            WHEN monetary <= m80 AND monetary > m60 THEN 4 
            WHEN monetary <= m100 AND monetary > m80 THEN 5
        END AS m_score,
        CASE WHEN frequency <= f20 THEN 1
            WHEN frequency <= f40 AND frequency > f20 THEN 2 
            WHEN frequency <= f60 AND frequency > f40 THEN 3 
            WHEN frequency <= f80 AND frequency > f60 THEN 4 
            WHEN frequency <= f100 AND frequency > f80 THEN 5
        END AS f_score,
        --Recency scoring is reversed
        CASE WHEN recency <= r20 THEN 5
            WHEN recency <= r40 AND recency > r20 THEN 4 
            WHEN recency <= r60 AND recency > r40 THEN 3 
            WHEN recency <= r80 AND recency > r60 THEN 2 
            WHEN recency <= r100 AND recency > r80 THEN 1
        END AS r_score,
        FROM t3
        )
),**

第四步:使用第三步中的分数定义 RFM 细分市场

下一步是结合我们从第 4 步中获得的分数来定义每个客户将属于的 RFM 细分市场。

由于 R、F 和 M 指标各有 5 组，因此有 125 种可能的排列，这个数字对于营销策略来说太大了，难以管理。为此，我将参考在 DMA 指南中定义的 11 个角色，这也是本文前面介绍的。

减少细分排列的一种方法是根据平均将频率和货币方面的得分结合起来(因为无论如何它们都表示购买量)。之后，我使用 DMA 中的 11 个人物角色作为指导，并相应地定义了 R 与 FM 的分数。

比如冠军细分市场，客户应该是最*买的，经常买的，花的最多的。因此，他们的 R 分数应该是 5，他们的组合 FM 分数应该是 4 或 5。另一方面，不能失去他们客户进行了最大的采购，而且经常，但是很长时间都没有退货。因此，他们的 R 分数应该是 1，FM 分数应该是 4 或 5。

下面是这一步的代码片段，其余的定义也可以在这里找到:

**t5 AS (
    SELECT 
        CustomerID, 
        Country,
        recency,
        frequency, 
        monetary,
        r_score,
        f_score,
        m_score,
        fm_score,
        CASE WHEN (r_score = 5 AND fm_score = 5) 
            OR (r_score = 5 AND fm_score = 4) 
            OR (r_score = 4 AND fm_score = 5) 
        THEN 'Champions'
        WHEN (r_score = 5 AND fm_score =3) 
            OR (r_score = 4 AND fm_score = 4)
            OR (r_score = 3 AND fm_score = 5)
            OR (r_score = 3 AND fm_score = 4)
        THEN 'Loyal Customers'
        WHEN (r_score = 5 AND fm_score = 2) 
            OR (r_score = 4 AND fm_score = 2)
            OR (r_score = 3 AND fm_score = 3)
            OR (r_score = 4 AND fm_score = 3)
        THEN 'Potential Loyalists'
        WHEN r_score = 5 AND fm_score = 1 THEN 'Recent Customers'
        WHEN (r_score = 4 AND fm_score = 1) 
            OR (r_score = 3 AND fm_score = 1)
        THEN 'Promising'
        WHEN (r_score = 3 AND fm_score = 2) 
            OR (r_score = 2 AND fm_score = 3)
            OR (r_score = 2 AND fm_score = 2)
        THEN 'Customers Needing Attention'
        WHEN r_score = 2 AND fm_score = 1 THEN 'About to Sleep'
        WHEN (r_score = 2 AND fm_score = 5) 
            OR (r_score = 2 AND fm_score = 4)
            OR (r_score = 1 AND fm_score = 3)
        THEN 'At Risk'
        WHEN (r_score = 1 AND fm_score = 5)
            OR (r_score = 1 AND fm_score = 4)        
        THEN 'Cant Lose Them'
        WHEN r_score = 1 AND fm_score = 2 THEN 'Hibernating'
        WHEN r_score = 1 AND fm_score = 1 THEN 'Lost'
        END AS rfm_segment 
    FROM t4
)**

在此步骤之后，每个客户都应该有一个 RFM 细分市场分配，如下所示:

作者图片

将 BigQuery 连接到 Data Studio

现在我们有了所有需要的数据。下一步是在 Data Studio 仪表板中可视化这些部分。要做到这一点，我们需要将 BigQuery 连接到 Data Studio，并在 Data Studio 中创建一个数据源。以下是实现这一点的步骤:

1. 在 Data Studio 主页上，单击 Create。选择数据源。
2. 会出现各种各样的谷歌连接器。选择 BigQuery。
3. 为事务性数据选择 BigQuery 项目和数据集。
4. 单击连接。
5. 数据中的所有字段都将出现。检查数据格式是否正确，并在需要时添加自定义计算字段。
6. 单击创建报告。

一个空白的仪表板将会出现，你现在已经准备好了有趣的部分——可视化 RFM 部分！

创建仪表板

我创建的 RFM 仪表板包含以下关键元素:

• 页面过滤器
• 关键指标的最高表现
• RFM 片段大小
• 详细的*期、频率和货币数据
• 购买的特定产品

关键指标的最高表现

这一部分给出了业务健康状况的背景，并提供了与每个部门的绩效进行比较的基准。简单的记分卡应满足本部分的要求。

作者图片

RFM 航段尺寸

在进行市场细分时，将每个细分市场的相对规模可视化是一个很好的做法。这将为战略和优先顺序提供信息。例如，了解哪些细分市场对员工人数和销售额的贡献更大，可以让我们知道应该向谁寻求忠诚度优惠。

使用气泡图作为一种可视化方法使我们能够一次显示三种信息:货币(气泡的大小)、频率(y 轴)和最*(x 轴)。这样做，我们可以看到这些片段彼此之间有多么不同。

在本例中，我们看到冠军企业的收入相对较高，在频率方面位于 y 轴的上端，在最*频谱的左端。另一端是休眠和流失的客户，在图表的右下部分。

作者图片

详细的*期、频率和货币数据

这一部分总结了每个细分市场在几个关键指标方面的表现:属于每个细分市场的客户数量和百分比，以及每个细分市场的平均最*值、频率和货币值。

作者图片

购买的产品

这一部分将让您确定某个细分市场最有可能购买的特定产品。同样，这将让我们了解大多数细分市场不关心购买哪些产品。**

作者图片

对于这一部分，我必须将 RFM 细分结果连接到包含每个订购产品的主数据集。下面是我用来做这件事的代码:

**SELECT  a.*,
rfm_segment
FROM `online_retail_preprocessed_nooutliers` aLEFT JOIN(SELECT CustomerID, 
rfm_segment
FROM `online_retail_rfm`) bON a.CustomerID = b.CustomerID**

摘要

在本文中，我演示了一种简单的方法来执行 RFM 分割，并将结果显示在仪表板中。这种类型的分析旨在帮助企业快速了解不同的客户角色，并为每个角色制定有针对性的营销行动。

这种类型的分析可以应用于其他零售和销售数据，只要我们有关于每个客户的*期、频率和货币行为的信息。

同样，这只是进行市场细分的几种方法之一。例如，在这篇中型文章中，作者使用了一种更先进的统计方法(k-means 算法)并利用 BigQuery ML 来进行分割。根据数据复杂性和时间表，由分析师和业务利益相关者决定哪种方法最合适。最后，细分市场应该足够清晰和可行，以使分析对业务有益。

我希望你喜欢创建自己的市场细分分析！

我为本文创建的所有代码都可以在我的 GitHub 上找到。

Google Data Studio 和 Big Query 的有用资源:

• Analytics Academy 对 Data Studio 的介绍
• 营销分析师 big query
• BigQuery 文档

特别感谢以下资源在撰写本文时给予的指导和启发:

• DMA 文章:使用 RFM 建模生成成功的客户群
• 中型文章:使用 BigQuery ML 的 RFM 分析

用 Python 把你的图转换成 gif 的简单方法

原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-way-to-turn-your-plots-into-gifs-in-python-f6ea4435ed3c

雅各布·欧文斯在 Unsplash 上的照片

用 Python 把你的图转换成 gif 的简单方法

用动画情节打动你的观众

随着时间的推移，我看到了相当多的动画情节，例如，不同产品的销售如何随着时间的推移而变化，特定公司的市场份额如何演变，感染人数等。最*我想，用 Python 创作这样的动画，一定有简单的方法。经过快速搜索，我找到了最适合这项工作的图书馆。在这篇短文中，我将向您展示如何用几行代码轻松地将您的情节转换为动画 gif。

设置

和往常一样，我们从导入库开始。为了创建 gif，我们将使用gif库。在所有的导入之后，我们也将 DPI(每英寸点数)增加到 300，这样我们的动画将会有更高的分辨率。

图 1:一个简单的线形图

我在考虑用哪种图来演示，我决定用线图，因为它们显示了一些值是如何随时间变化的。这使得他们成为动画的完美候选人。更准确地说，我们将关注股票价格。

我们从下载特斯拉 2019 年至 2021 年的股价开始。

我们下载了每日数据，这导致数据帧超过 1000 行。对于我们的用例来说，这可能有点过了。这就是为什么我们通过取每个月的最后一个值将数据重新采样到每月频率。

tsla_df = df[["Adj Close"]].resample("M").last()

然后，我们定义一个辅助函数来分别显示动画的每一帧。

这里有几件事值得一提:

• 我们创建了一个函数来显示动画中每一帧的情节。在我们的例子中，每一帧对应于显示特定日期之前数据的图。稍后我们将把这些帧组合成一个动画。
• 在定义函数时，我们使用了@gif.frame装饰器(必需的步骤)。
• 我们使用下面的代码片段df.iloc[i:] = np.nan来屏蔽当前帧之后的所有数据。这是一个从开始显示整个 x 轴的简单技巧，因此我们不会观察到一个不断扩展的轴。在我看来，这简直是赏心悦目。
• 使用matplotlib绘图时，该函数不应返回任何内容(这与我们使用plotly或altair时不同)。

然后，我们使用 for 循环来获取动画的所有帧，并将它们附加到一个列表中。

最后，我们把所有的帧放在一起并保存 GIF。我们使用save函数来实现。我们提供了帧列表、GIF 的预期名称、持续时间以及表示时间的单位。最后，我们还应该指定between参数。它决定了duration参数描述的是帧之间的时间(“frames”)还是整个动画的持续时间(“startend”)。我们选择后者。

下面，我们可以观察我们工作的产出。

作者制作的动画

另一方面，这是相当可观的增长📈！

图 2:多个时间序列

说到成长，让我们更进一步。这一次，我们下载了同一时间段的五家科技公司(任意选择:特斯拉、Twitter、脸书、亚马逊、苹果)的股价。与前面的例子类似，我们也以每月一次的频率对数据进行重采样。然后，我们计算相对于锚定期(第一行)，即 2018 年 12 月，每个月的价格如何变化。

您可以在下面看到数据框的预览:

我们再次定义了一个用于绘制框架的辅助函数。逻辑和上次差不多。最大的变化出现在函数的末尾，我们将图例移到了图的外面。否则，它可以根据线条的当前位置，在帧之间的图形周围跳跃。这样，我们使它的位置固定在绘图区域之外。

注:操纵图例的代码改编自this stack overflow answer，在这里你也可以找到如何将其放置在剧情的其他部分。这在和matplotlib一起工作的时候绝对可以派上用场！

我们没有展示其余的过程(存储帧和保存 GIF ),因为与第一个动画相比没有什么变化。

最后，我们可以看看结果。

作者制作的动画

在这一点上，值得一提的是gif库并不局限于从线图创建 gif。我们可以随心所欲地设计任何情节。也许我们唯一需要记住的是，动画应该强调我们试图传达的故事，而不是仅仅为了动画而创作动画。

外卖食品

• 是一个方便的库，可以将你的常规情节转换成动态的、易于共享的动画，
• 该库与matplotlib、plotly、altair、
• 我们可以基于各种类型的图表创建动画。

就个人而言，我认为我更喜欢静态的剧情(或者像plotly中那样的互动)，而不是动画。因为这样我们就可以更深入地分析并尝试识别模式。然而，这样的动画情节在特殊情况下绝对是很好的“炫耀”——这完全取决于目的。

你可以在我的 GitHub 上找到本文使用的代码。此外，欢迎任何建设性的反馈。你可以在推特或评论中联系我。

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参考

• https://github.com/maxhumber/gif

一个用于营销组合建模的小型 Python 库:MaMiMo

原文：https://towardsdatascience.com/a-small-python-library-for-marketing-mix-modeling-mamimo-100f31666e18

营销分析

以 scikit-learn 方式创建营销组合模型

克里斯·劳顿在 Unsplash 上的照片

你好！我注意到人们对我关于营销组合建模的文章非常感兴趣，这就是为什么我为您创建了一个小礼物:一个帮助您自己创建简单营销组合模型的小库！在本文中，我将向您展示如何使用它。

⚠义不容辞的警告⚠: 我尽了最大的努力让这个库尽可能的扎实无错。然而，仍然可能有错误，所以在向利益相关者报告任何事情之前，请总是做一些理智检查。如果你发现了一个错误或者请求了一个特性，就给我发一条消息，或者——更好的是——在 Github 上创建一个 拉取请求！😉

如果你不知道什么是营销组合建模:想象你在一家销售东西的公司。为了卖更多的东西，你做广告。在某些时候，你想知道你的广告在每个渠道的表现有多好，如电视、广播、网页横幅广告……并回答这样的问题:“那周我在电视广告中投入的 1000 €，增加了我多少收入？”。营销组合建模是做到这一点的简单方法。你可以在我的文章中找到更多相关信息:

我创建的库被创造性地命名为 马米莫 ，如果你知道如何使用 scikit-learn，你也可以使用这个库。让乐趣从简单的

pip install mamimo

一个小例子

如果你已经阅读了这两篇顶级文章——我想从现在开始——你可能记得我们在那里使用了一个人工数据集。然后，我们定义了一些饱和度和结转转换来进行营销组合建模。我将一个类似但稍微复杂一点的示例数据集放入 mamimo 中，以帮助您入门:

from mamimo.datasets import load_fake_mmm

data = load_fake_mmm()

X = data.drop(columns=['Sales'])
y = data['Sales']

这为我们提供了一个数据集，它包含每周的日期索引、三个媒体渠道和一个我们想要解释的销售列。

图片由作者提供。

让我们绘制销售图，看看发生了什么:

图片由作者提供。

在这里，我们可以看到一个总体上升的趋势。也可能有季节性，但光看很难判断。让我们也来看看房间里的大象:2020 年 1 月第一周的这个大峰值。我们会假设这是对我们的产品非常重要的一天，而不是只是一个例外。

然而，让我们暂时保持简单，只是尝试使用电视、广播和横幅广告来解释销售。与第二篇文章一样，我们想要构建以下模型:

图片由作者提供。

开始

我们可以使用 mamimo 的结转和饱和子模块，以及比 scikit-learn 版本更灵活的LinearRegression以一种简单的方式实现这条管道。我们需要 scikit-learn 的是流水线功能。

提醒: *ColumnTransformer* 对不同的列应用不同的管道。我们需要它对不同的通道有不同的超参数。

from mamimo.carryover import ExponentialCarryover
from mamimo.saturation import ExponentialSaturation
from mamimo.linear_model import LinearRegression
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline

adstock = ColumnTransformer(
    [
     ('tv_pipe', Pipeline([
            ('carryover', ExponentialCarryover()),
            ('saturation', ExponentialSaturation())
     ]), ['TV']),
     ('radio_pipe', Pipeline([
            ('carryover', ExponentialCarryover()),
            ('saturation', ExponentialSaturation())
     ]), ['Radio']),
     ('banners_pipe', Pipeline([
            ('carryover', ExponentialCarryover()),
            ('saturation', ExponentialSaturation())
     ]), ['Banners']),
    ]
)

model = Pipeline([
    ('adstock', adstock),
    ('regression', LinearRegression(positive=True))
])

这样产生的模型本身并不是很好，因为它仍然需要超参数调整。

print(model.fit(X, y).score(X, y))

# Output:
# 0.10985072579909416

甚至在同一套设备上进行培训和评估(从不👏做👏那👏在👏生产👏)产生了一个相当糟糕的结果——我们欠配。因此，让我们调整一些超参数。

超参数调谐

今天就让我们用 sklearn 的RandomSearchCV来调一下超参数。我们将分别调整所有通道的饱和指数以及残留强度和长度。例如，您可以通过adstock__radio_pipe__carryover__window设置无线电传输长度。

from scipy.stats import uniform, randint
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, TimeSeriesSplit

tuned_model = RandomizedSearchCV(
    model,
    param_distributions={
        'adstock__tv_pipe__carryover__window': randint(1, 10),
        'adstock__tv_pipe__carryover__strength': uniform(0, 1),
        'adstock__tv_pipe__saturation__exponent': uniform(0, 1),
        'adstock__radio_pipe__carryover__window': randint(1, 10),
        'adstock__radio_pipe__carryover__strength': uniform(0, 1),
        'adstock__radio_pipe__saturation__exponent': uniform(0, 1),
        'adstock__banners_pipe__carryover__window': randint(1, 10),
        'adstock__banners_pipe__carryover__strength': uniform(0, 1),
        'adstock__banners_pipe__saturation__exponent': uniform(0,1),
    },
    cv=TimeSeriesSplit(),
    random_state=0,
    n_iter=100
)

这基本上是试图找到 0 到 1 范围内携带污染强度和饱和指数的最佳超参数，以及 1 到 10(周)范围内携带污染长度的整数。该算法尝试n_iter=100不同的随机超参数组合，并使用 sklearn 的TimeSeriesSplit()使用 5 倍扩展窗口时间序列分割来评估 r 。如果我们喜欢，我们也可以使用 MAPE ，因为业务人员喜欢这个指标，使用scoring='neg_mean_absolute_percentage_error'关键字。

训练后，我们可以检查最佳超参数:

print(tuned_model.best_params_)

# Output:
# 'adstock__banners_pipe__carryover__strength': 0.6817399450693612,
# 'adstock__banners_pipe__carryover__window': 1,
# 'adstock__banners_pipe__saturation__exponent': 0.097493384215085,
# 'adstock__radio_pipe__carryover__strength': 0.8518536993666015,
# 'adstock__radio_pipe__carryover__window': 1,
# 'adstock__radio_pipe__saturation__exponent': 0.1598452868541913,
# >>> 'adstock__tv_pipe__carryover__strength': 0.04680635471218875,
# >>> 'adstock__tv_pipe__carryover__window': 4,
# 'adstock__tv_pipe__saturation__exponent': 0.0038603515102610952

因此，该模型认为，例如，电视结转效应持续 4 周，约 4.68%的效应结转到下周。像这样的声明是商业的黄金。

这个输出让您以简单易懂的方式向涉众解释您的模型。

尽管如此，这个模型还是很糟糕，所以我不会相信目前为止发现的超参数。

图片由作者提供。

输出和以前有同样的问题:没有趋势，峰值也无法解释。

在这种时候，我们应该加入更多可以解释销售的特征。这可以是产品的价格，时间特征，谷歌趋势，天气，假期，以及任何你想要的东西。

我们现在将通过给它一个趋势，一个热点编码月份以及 2020 年 1 月第一周发生的事情的信息来增强该模型。

融入时间特征

我还添加了一些方便的功能来增加更多的功能。看看这个:

from mamimo.time_utils import add_time_features, add_date_indicators

X = (X
     .pipe(add_time_features, month=True)
     .pipe(add_date_indicators, special_date=["2020-01-05"])
     .assign(trend=range(200))
)

这增加了

• 月份列(1 到 12 之间的整数)，
• 一个名为special_date的二进制列，在 2020 年 1 月 5 日为 1，在其他地方为 0，并且
• 一个(到目前为止是线性的)趋势，只从 0 到 199 递增。

图片由作者提供。

当我们构建下一个模型时，所有这些特性都将得到完善。除了媒体频道，我们将对新功能进行以下预处理:

• 月份被一次性编码
• 线性趋势可以被提升到某个幂，例如二次增长趋势的趋势(商业将是快乐的)
• 这个特殊的日期也会产生延期效应，也就是说，我们认为不仅 2020 年 1 月 5 日这一周很重要，之后的几周也很重要，这与媒体渠道延期的逻辑相同

from mamimo.time_utils import PowerTrend
from mamimo.carryover import ExponentialCarryover
from mamimo.saturation import ExponentialSaturation
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline

cats =  [list(range(1, 13))] # different months, known beforehand

preprocess = ColumnTransformer(
    [
     ('tv_pipe', Pipeline([
            ('carryover', ExponentialCarryover()),
            ('saturation', ExponentialSaturation())
     ]), ['TV']),
     ('radio_pipe', Pipeline([
            ('carryover', ExponentialCarryover()),
            ('saturation', ExponentialSaturation())
     ]), ['Radio']),
     ('banners_pipe', Pipeline([
            ('carryover', ExponentialCarryover()),
            ('saturation', ExponentialSaturation())
     ]), ['Banners']),
    ('month', OneHotEncoder(sparse=False, categories=cats), ['month']),
    ('trend', PowerTrend(), ['trend']),
    ('special_date', ExponentialCarryover(), ['special_date'])
    ]
)

new_model = Pipeline([
    ('preprocess', preprocess),
    ('regression', LinearRegression(
        positive=True,
        fit_intercept=False) # no intercept because of the months
    )
])

拟合这个仍未调整的模型显示了更好的性能:

图片由作者提供。

哇！这是已经*乎完美的合体。想象一下我们调整超参数后会发生什么。似乎在 2020 年 1 月 5 日添加趋势和指标已经很有帮助了。

最后一首曲子

让我们也调整新的超参数。也许线性趋势不是我们能做到的最好的。此外，到目前为止，所有的结转都不存在，因为如果不提供超参数，这是ExponentialCarryover的默认行为。我们现在将再创建一个超参数优化作业:

from scipy.stats import randint, uniform
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, TimeSeriesSplit

tuned_new_model = RandomizedSearchCV(
  new_model,
  param_distributions={
    'preprocess__tv_pipe__carryover__window': randint(1, 10),
    'preprocess__tv_pipe__carryover__strength': uniform(0, 1),
    'preprocess__tv_pipe__saturation__exponent': uniform(0, 1),
    'preprocess__radio_pipe__carryover__window': randint(1, 10),
    'preprocess__radio_pipe__carryover__strength': uniform(0,1),
    'preprocess__radio_pipe__saturation__exponent': uniform(0, 1),
    'preprocess__banners_pipe__carryover__window': randint(1, 10),
    'preprocess__banners_pipe__carryover__strength': uniform(0, 1),
    'preprocess__banners_pipe__saturation__exponent': uniform(0, 1),
    'preprocess__trend__power': uniform(0, 2),           # new
    'preprocess__special_date__window': randint(1, 10),  # new
    'preprocess__special_date__strength': uniform(0, 1), # new
  },
  cv=TimeSeriesSplit(),
  random_state=0,
  n_iter=1000, # some more iterations, takes more time
)

tuned_model.fit(X, y)

图片由作者提供。

尖峰信号的建模变得更糟，但我认为其余部分现在看起来好多了。也许我们可以通过尝试更多的超参数组合来更好地模拟尖峰信号，但让我们假设我们现在对结果感到满意。让我们得到超参数:

print(tuned_new_model.best_params_)

# Output:
# 'preprocess__banners_pipe__carryover__strength': 0.98037507922965,
# 'preprocess__banners_pipe__carryover__window': 1,
# 'preprocess__banners_pipe__saturation__exponent': 0.1763329074644,
# 'preprocess__radio_pipe__carryover__strength': 0.9417421432655166,
# 'preprocess__radio_pipe__carryover__window': 1,
# 'preprocess__radio_pipe__saturation__exponent': 0.069184804692642,
# 'preprocess__special_date__strength': 0.8667029791268241,
# 'preprocess__special_date__window': 6,
# > 'preprocess__trend__power': 1.463860555363072,
# 'preprocess__tv_pipe__carryover__strength': 0.3422263312509606,
# 'preprocess__tv_pipe__carryover__window': 1,
# 'preprocess__tv_pipe__saturation__exponent': 0.3591065076533001

太好了，所以趋势不是线性的，而是 t^1.464 的形式，这意味着甚至比线性的更强。

如果您也对线性回归系数感兴趣，可以通过

import pandas as pd

best_model = tuned_new_model.best_estimator_
pd.Series(
    best_model.named_steps['regression'].coef_,
    index=best_model[:-1].get_feature_names_out()
)

# Output:
# tv_pipe__TV                    3389.936227
# radio_pipe__Radio              2278.722723
# banners_pipe__Banners          2455.014524
# month__month_1                 2724.333162
# month__month_2                 2991.294009
# month__month_3                 4080.414741
# month__month_4                 4542.696378
# month__month_5                 3484.384654
# month__month_6                 3785.648376
# month__month_7                 2497.006415
# month__month_8                 2068.016338
# month__month_9                 1883.746572
# month__month_10                2179.914547
# month__month_11                2135.526582
# month__month_12                2233.341158
# trend__trend                      9.801207
# special_date__special_date    96822.051131

计算渠道贡献

现在我们有了一个训练有素的模型，我们想知道每个渠道每周对销售额的贡献。为了方便起见，我创建了一个breakdown函数来做这件事。

from mamimo.analysis import breakdown

contributions = breakdown(tuned_new_model.best_estimator_, X, y)
ax = contributions.plot.area(
    figsize=(16, 10),
    linewidth=1,
    title="Predicted Sales and Breakdown",
    ylabel="Sales",
    xlabel="Date",
)

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(
    handles[::-1],
    labels[::-1],
    title="Channels",
    loc="center left",
    bbox_to_anchor=(1.01, 0.5),
)

图片由作者提供。

唷，那是一堆颜色——非常难以理解。这是因为分组过于精细，没有必要，例如，我们每个月都有一种颜色。

根据模型，我们可以将所有的month__变量和trend__trend变量放入基线，即不考虑媒体支出的情况下我们的销售额。我们可以通过分解函数来总结这些细粒度的贡献，如下所示:

group_channels = {
    'Baseline': [f'month__month_{i}' for i in range(1, 13)] + ['Base', 'trend__trend']
} # read: 'Baseline consists of the months, base and trend.'
  # You can add more groups!

contributions = breakdown(
    tuned_new_model.best_estimator_,
    X,
    y,
    group_channels
)

这将产生一个较小的数据帧

图片由作者提供。

让我们再次给这个数据框起一个更好的名字

contributions.columns = [
    'TV', 'Radio', 'Banners',
    'Special Date', 'Baseline'
]

然后绘图

太棒了。内容现在相当容易理解:

• 基线随着时间的推移而增加，似乎也有季节性
• 电视、广播和标语都有一定的贡献
• 我们可以看到特殊日期的效果

计算投资回报

我没有为此创建一个方便的函数(还没有？)但您也可以计算每个通道的 ROI，如下所示:

for channel in ['TV', 'Radio', 'Banners']:
    roi = contributions[channel].sum() / X[channel].sum()
    print(f'{channel}: {roi:.2f}')

# Output: 
# TV: 0.33
# Radio: 0.47
# Banners: 1.23

从这里看，电视和广播似乎表现不佳，因为投资回报率低于 1，也就是说，我们在过去 200 周内在电视(广播)上花费的每欧元平均只产生 0.33 € (0.47 €)的回报。

横幅广告的平均表现很好，我们在那里花的每一欧元都变成了 1.23 €。

注: 如果我们考虑其他时间段，即仅 2019 年或仅 2020 年，这些陈述可能会改变。例如，对于 2019 年，我们可以这样计算

for channel in ['TV', 'Radio', 'Banners']:
    roi = contributions.loc['2019-01-01':'2019-12-31', channel].sum() / X.loc['2019-01-01':'2019-12-31', channel].sum()
    print(f'{channel}: {roi:.2f}')

# Output:
# TV: 0.36
# Radio: 0.50
# Banners: 1.22

那都是乡亲们！

结论

我向你展示了我的新库 MaMiMo，让你的营销组合建模生活更容易。它与 scikit-learn 和类似的库集成得很好，它允许您做以下事情(到目前为止！):

• 定义饱和度(指数、希尔、Adbudg、BoxCox)
• 定义结转(指数、高斯)
• 添加时间功能(日、月、月中的周、…、趋势)
• 改变趋势
• 通过检查渠道贡献来分析模型

通过pip install mamimo安装！

我希望你今天学到了新的、有趣的、有用的东西。感谢阅读！

作为最后一点，如果你

1. 想支持我多写点机器学*和
2. 无论如何，计划获得一个中等订阅，

为什么不做 通过这个环节 ？这将对我帮助很大！😊

透明地说，给你的价格不变，但大约一半的订阅费直接归我。

非常感谢，如果你考虑支持我！

如有问题，在LinkedIn上写我！**

经典人工智能的一点味道:解决搜索问题

原文：https://towardsdatascience.com/a-small-taste-of-classical-ai-solving-search-problems-aab1a1984a24

学*如何以系统和通用的方式解决搜索问题

照片由梅姆在 Unsplash 上拍摄

在广阔的人工智能领域，有一个令人兴奋的分支状态空间搜索问题，里面充满了你最喜欢的谜题:

• 数独，
• 滑动拼图，又称 8 字拼图、15 字拼图、…、
• 河内的塔(递归讲座倒叙，有人吗？),
• 后面我们作为例子的煎饼排序问题，
• n 蚁后问题
• 还有很多。

也许你不得不编写算法来解决这类或那类搜索问题。对于这些问题中的每一个，你都有一个独特的算法，这是非常乏味的。

在这篇文章中，我想向你展示

1. 这些(以及其他)问题是如何联系在一起的
2. 如何编写一个元算法来解决所有这些问题。

剧透:找到 上的代码我的 Github 。

状态空间搜索问题

上述问题——从现在起我也称之为游戏——不像国际象棋、围棋或任何高级电脑游戏那样复杂。尽管如此，研究它们还是很有趣的，并且解决其中的一些问题可能已经是 NP-hard 了，也就是说，通常可能不存在多项式时间算法来解决它们。

我来速写一下我们现在要解决哪种游戏。

游戏有几个游戏状态，其中一个是初始状态，我们会在开始问题时找到。一个游戏状态就是所有关于游戏状态的必要信息。在数独游戏中，这可能是包含所有数字的字段。例如，它可以方便地表示为一个 9×9 的矩阵，用数字填充，用 0 表示空字段。

来自维基百科。

你可以采取动作将一个游戏状态改变为另一个游戏状态。在数独游戏中，你只能填写数字。你必须指定一个空的单元格和一个数字，然后将数字写入指定的单元格，改变游戏状态。

由作者编辑。数字 4 被写入一个单元格。

还有一个我们试图达到的目标状态，它让我们赢得游戏。在数独游戏中，每一行、每一列和每一个方块都必须恰好显示一次所有的数字 1-9。

解决搜索问题

好吧，如果你已经看了上面的一些问题和困惑，你可能已经注意到它们看起来都很不同。我们如何将它们结合成一个单一的框架？好吧，以下是唯一的秘密:

解决搜索问题归结为图遍历。

那是什么意思？我希望你听说过像深度优先搜索和广度优先搜索(BFS) 这样的算法。这些算法允许你系统地遍历一个图，就像我们想要系统地解决这些难题一样。如果你是新手，请继续读下去，因为现在你将了解它们。让我们以煎饼排序问题为例，因为它没有数独复杂，而且你可以看到游戏状态和动作的不同设置。

煎饼分类🥞

这个问题可以这样描述:

你有一堆杂乱的大小不一的煎饼。你想用抹刀翻动一堆煎饼的一部分，将这一堆(最小的放在上面，最大的放在下面)分类。

请看下图，这是一个可能的操作示例:

来自维基百科。

让我们根据煎饼的大小给它们编号，1 是最小的，6 是最大的。上图中，我们处于游戏状态(2，1，4，6，3，5) ，从上到下。使用动作“在位置 3 翻转”，我们可以将旧的游戏状态转换为新的游戏状态( 4，1，2 ，6，3，5)，即前 3 个煎饼的顺序颠倒。

4 个煎饼的系统解决方案

假设我们从初始博弈状态(4，2，1，3)开始。还是那句话，4 是最大的煎饼，1 是最小的。我从上到下记录游戏状态。

图片由作者提供。状态为(4，2，1，3)。

我们现在取这个状态，并列举所有可能的下一个状态。我们称这一步为扩展当前状态。

图片由作者提供。4 个煎饼总是有 4 种可能的动作。

注意，我们可以放弃“翻转 1”动作，因为它只是空转，即它会再次导致相同的状态。

你现在可能知道该怎么做了。我们不断扩展四个新节点，直到找到我们的目标状态:

图片由作者提供。目标，而不是 Spotify 的标志。

最后，它可能看起来像这样，省略了许多状态:

图片由作者提供。找到了。

很好，对吧？而且最好的一点是，这个方法不需要任何关于煎饼问题的特别之处。它需要状态和动作，就是这样。我们也可以把 9×9 的数独字段放在节点、棋盘(针对 n 皇后问题)或者任何我们想要的地方。重要的事情如下:

1. 我们需要一种方法来识别目标状态。
2. 给定一个状态，我们需要一种方法来枚举下一个状态。

我们现在将形式化这个算法。

Python 中的一般实现

首先，让我们定义一个SearchProblem基类来商定搜索问题应该具有的接口。这个类仍然会有缺失的功能，它仅仅是一个模板。我们将从中派生出具体的类，然后实现缺失的功能。我们开始吧:

class SearchProblem:
    def __init__(self, state):
        self.state = state

    def is_solution(self):
        # Implement me!
        pass

    def get_next_states(self):
        # Implement me!
        pass

    def __hash__(self):
        # Implement me!
        pass

    def __repr__(self):
        return str(self.state)

    def __eq__(self, other):
        return self.state == other.state

__hash__、__eq__和__repr__(还有__init__)是所谓的魔法函数或邓德方法的例子。实现__hash__允许我们在这个类的对象上使用 Python hash函数。作为一个例子，键入hash((1, 2, 3))，它给出了元组(1, 2, 3)的哈希值。

哈希函数: 直观上，哈希函数应该是将对象映射到整数。虽然这是一个确定性的过程(即相同的输入导致相同的输出)，但当我们向一个散列函数提供许多不同的对象时，散列值的最终分布应该看起来是 均匀分布 。

我们为什么需要这个？我们需要这两种方法，因为我们的问题求解算法必须将搜索问题对象作为关键字放入字典才能有效工作，并且关键字 必须是可散列的，即hash(our_object)不应抛出错误。

实现__eq__让我们比较两个不同的对象，即它们是否相等。通常，我们只是检查状态是否相等，因此我已经给出了一个具体的实现。

实现__repr__只是在打印时给出了该类对象的一个很好的表示。通常，只打印州名就可以了。

太好了，所以一个一般的搜索问题可以被初始化，并分配一个(开始)状态。我们还可以通过检查两个问题的状态是否相等来检查它们是否相同，并且可以很好地打印出来。但最重要的细节仍有待充实，并在很大程度上取决于问题。

回到煎饼上

让我们再次回到煎饼排序问题，给出is_solution、get_next_states和__hash__的具体实现。

我们的约定: 状态会是由整数 1 到 n 组成的列表。整数代表煎饼大小。列表中的第一个元素是最上面的煎饼。一个例子可以是[4，2，1，3]。

class PancakeSortingProblem(SearchProblem):
    def is_solution(self):
        for i in range(len(self.state)-1):
            if self.state[i] > self.state[i+1]:
                return False
        return True

    def get_next_states(self):
        for i in range(2, len(self.state)+1):
            upper = self.state[:i]
            lower = self.state[i:]
            next_state = upper[::-1] + lower
            yield PancakeSortingProblem(next_state)

    def __hash__(self):
        n = max(self.state) + 1
        return sum([x*n**i for i, x in enumerate(self.state)])

我认为is_solution和get_next_states的实现应该不会太复杂而难以理解。is_solution实际上只是检查一个数组是否排序。get_next_states获取一个状态(列表)并通过翻转每个可行位置的 pancake 堆栈的上半部分来返回以下所有状态。让我们试试这个:

p = PancakeSortingProblem([4, 2, 1, 3]) # start state = [4, 2, 1, 3]

for next_state in p.get_next_states():
    print(next_state)

# Output (thanks to the __repr__ method!):
# [2, 4, 1, 3]
# [1, 2, 4, 3]
# [3, 1, 2, 4]

注: 我跳过了四个下一状态中的一个，因为“在位置 1 翻转”动作基本上是一个“什么都不做”的动作。它只是增加了复杂性，因此我们放弃了它。

让我们解决房间里的大象:那个杂碎。我在那里做什么？目标是将一个状态转换成一个整数，即哈希值。

图片由作者提供。

我如何到达那里？通过计算

图片由作者提供。

我就实现了这么多。基本上，我将状态[4，2，1，3]视为五进制(类似二进制，只是基数为 5 而不是 2)数 3124 (4213 反转)，并将其转换回十进制。这使得两个不同的状态具有两个不同的散列值( 技术细节: )，只要结果小于 2⁶ ，这对于性能来说很好。我们就到此为止吧。

你也可以自己编另一个 hash 函数，只要试着创建一个在大多数时候给不同 hash 值分配不同状态的东西，不使用随机性。做这样的事情在技术上是可能的:

def __hash__(self):
    return 1

但是这会导致算法速度变慢，所以要避免这样做。太好了，我们有一个工作问题类，所以我们现在可以处理解决方案了！

定义搜索问题解决程序类

让我们用文字来描述这个算法。

1. 我们获取起始状态(以问题对象的形式)并将其放入一个名为frontier的列表中。
2. 我们弹出一个状态(即将其从列表中移除)并且检查是否是目标。如果没有，我们就扩大它。
3. 我们将所有尚未看到的下一个状态添加到frontier中。这可以防止我们绕圈子。
4. 然后重复第 2 步和第 3 步，直到找到目标，即弹出、检查、扩展、弹出、检查、扩展……

基本上，我们用我们遇到的所有状态填充一个列表(最初用起始状态填充)。这是要探索的状态列表。每当这个列表为空时，就没有什么可探索的了。如果到那时我们还没有找到目标，那就没有解决方案。

因为我们最多将每个可能的状态插入列表一次，所以算法将终止。

在代码中，它可能是这样的:

class SearchProblemSolverDFS:
    def solve(self, start_problem):
        frontier = [start_problem]
        self.backlinks = {start_problem: None}
        self.solution = None

        while frontier and self.solution is None:
            current_state = frontier.pop()

            if current_state.is_solution():
                self.solution = current_state

            for next_state in current_state.get_next_states():
                if next_state not in self.backlinks:
                    self.backlinks[next_state] = current_state
                    frontier.append(next_state)

    def print_solution(self):
        current_state = self.solution
        result = []
        while current_state is not None:
            result.append(current_state)
            current_state = self.backlinks[current_state]

        return result[::-1]

关于代码的一些注释:

在solve方法中，我还引入了backlinks字典。这有两个不同的目的:

1. 记录访问过的州，正如你在if next_state not in self.backlinks一行中看到的。
2. 记录如何到达每个状态，即存储前置任务。起始状态没有前身，因此我将其初始化为{start_problem: None}。

我还创建了一个print_solution方法，输出如何从开始状态到达目标状态。

酷，让我们试试吧！

运行代码

我们已经做了这么多工作，但是看看现在应用一切是多么容易:

four_pancakes = PancakeSortingProblem([4, 2, 1, 3])
solver = SearchProblemSolverDFS()

solver.solve(four_pancakes)
solver.print_solution()

# Output:
# [[4, 2, 1, 3], [3, 1, 2, 4], [2, 1, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]

这对应于我们在上图中看到的解决方案。不错！尝试用更多的煎饼，如

PancakeSortingProblem([4, 2, 1, 3, 5, 7, 6, 8])

解决方法是 loooooooooooong，我马上会告诉你为什么。

一些评论

我们实现SearchProblemSolver的方式是通过深度优先搜索(DFS)。它之所以有这个名字，是因为它倾向于深度，而不是试图找到最短的解决方案。它之所以如此，是因为我们使用了一个堆栈数据结构来实现frontier。我们总是在列表的末尾插入新的状态，并从那里弹出元素(后进先出或 LIFO 原则)。这就是为什么新的州会立即被探索。想象一下frontier是一个待办事项列表，新的事情有更高的优先级——你写在列表上的最后一件事会被首先处理。

DFS 待办事项列表。图片由作者提供。

直到状态下一个(a) 和下一个(b) 被探测到需要很长时间，尽管它们在从开始状态开始的单个动作内是可到达的。

我们可以不同地实现 frontier，例如作为一个 队列 。使用这种数据结构，我们可以在列表的末尾插入新的状态(和以前一样)，但是从列表的开始弹出元素(先进先出或 FIFO 原则)。

BFS 待办事项列表。图片由作者提供。

一种低效而廉价的方法是用frontier.pop(0)代替frontier.pop()。不过这是一个比较慢的操作( O ( n )如果列表中有 n 个元素的话)，用指定的数据结构实现队列比较好( O (1)那么)。参考资料，见此处。

一种方法是使用队列:

from collections import deque

class SearchProblemSolverBFS:       
    def solve(self, start_problem):
        frontier = deque([start_problem])
        ...

        while frontier and self.solution is None:
            current_state = frontier.popleft()

            ...

    ...

这个简单的变化创造了广度优先搜索(BFS)，它专注于最短的解决方案。让我们试一试:

eight_pancakes = PancakeSortingProblem([4, 2, 1, 3, 5, 7, 6, 8])
solver = SearchProblemSolverBFS()
solver.solve(eight_pancakes)
solver.print_solution()

# Output:
# [[4, 2, 1, 3, 5, 7, 6, 8],
# [3, 1, 2, 4, 5, 7, 6, 8],
# [2, 1, 3, 4, 5, 7, 6, 8],
# [1, 2, 3, 4, 5, 7, 6, 8],
# [6, 7, 5, 4, 3, 2, 1, 8],
# [7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 8],
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]

又好又短！然而，BFS 的缺点是它使用更多的内存，这可能是相当令人失望的。还有一个 BFS 和 DFS 的混合体叫做迭代深化深度优先搜索。这在不浪费太多内存的情况下找到了最短的解决方案，但是它使用了更多的运行时间。

结论

在本文中，我们看到了如何使用图搜索系统地解决搜索问题，如数独、滑动拼图或煎饼排序问题。

我们编写的求解器是通用的，我们只需创建一个问题类，在其中定义问题如何工作，即

• 目标是什么样的
• 以及我们可以从任何给定的州到达哪些州。

不过，我们没有谈到的一件有趣的事情是，有些行动可能比其他行动成本更高。我们还不能最优地解决这些问题，因为我们的 BFS 求解器只最小化了步骤的绝对数量，这意味着我们使用了一个隐含的恒定成本，例如 1。

在煎饼的情况下，不均匀成本可能意味着在位置 k 翻转煎饼堆的成本可能是 k，直觉是，我们一次翻转的煎饼越多，翻转就越困难。我们可能需要一个解决方案来最小化这些成本的总和。在这种情况下，也有获得最优解的方法，我们可以在另一篇文章中朝这个方向看一看。目前的关键词:统一成本搜索(又名 Dijkstra )和 A 。*

您现在可以创建更多的问题类并解决它们，而无需更改我们的问题解决程序类。下一个简单的问题可能是烤焦的煎饼问题(因为为什么不呢🔥🥞).这里，煎饼有烧焦的一面和没烧焦的一面。它们不仅要整齐，而且所有煎饼烧焦的一面都要在底部。您可以将状态表达为[[4，0]，[2，0]，[1，1]，[3，1]]，这意味着我们又有了煎饼[4，2，1，3]，但是煎饼 1 和 3 烧焦的一面在上面。为此，您只需稍微修改 pancake 类代码。

祝解谜愉快！

我希望你今天学到了新的、有趣的、有用的东西。感谢阅读！

作为最后一点，如果你

1. 想支持我多写点机器学*和
2. 无论如何，计划获得一个中等订阅，

为什么不做 通过这个环节 ？这将对我帮助很大！😊

说白了，给你的价格不变，但是大约一半的订阅费直接归我。

非常感谢，如果你考虑支持我的话！

有问题就在 LinkedIn 上写我！

熊猫索引操作不一致的解决方案

原文：https://towardsdatascience.com/a-solution-for-inconsistencies-in-indexing-operations-in-pandas-b76e10719744

摆脱烦人的设置 WithCopyWarning 消息

由凯利·西克玛在 Unsplash 上拍摄的照片

介绍

pandas 中的索引操作非常灵活，因此，有许多情况可能表现得非常不同，从而产生意想不到的结果。此外，很难预测何时会出现SettingWithCopyWarning以及这到底意味着什么。我将展示几个不同的场景，以及每个操作如何影响您的代码。之后，我们将看看一个叫做Copy on Write 的新特性，它可以帮助你摆脱不一致和SettingWithCopyWarnings。我们还将研究这对性能和其他一般方法的影响。我是熊猫核心团队的一员。

索引操作

让我们看看索引操作目前在 pandas 中是如何工作的。如果您已经熟悉索引操作，可以跳到下一节。但是要注意，很多情况下都有不同的行为形式。确切的行为很难预测。

当父数据帧和新数据帧的底层数据不共享时，pandas 中的操作产生一个副本。视图是与父对象共享数据的对象。对视图的修改可能会影响父对象。

目前，一些索引操作返回副本，而另一些返回视图。确切的行为很难预测，即使对于有经验的用户也是如此。这在过去一直是我的一大烦恼。

让我们从具有两列的数据帧开始:

df = pd.DataFrame({"user_id": [1, 2, 3], "score": [10, 15, 20]})

对数据帧或系列的 getitem 操作返回初始对象的子集。该子集可能由一列或一组列、一行或一组行或者两者的混合组成。数据帧或系列上的 setitem 操作更新初始对象的子集。子集本身由调用的参数定义。

数据帧上的常规 getitem 操作在大多数情况下提供了一个视图:

view = df["user_id"]

因此，新对象view仍然引用父对象df及其数据。因此，写入视图也会修改父对象。

view.iloc[0] = 10

这个 setitem 操作将因此不仅更新我们的view而且更新df。这是因为底层数据在两个对象之间共享。

只有当列user_id在df中只出现一次时才成立。一旦user_id被复制， getitem 操作返回一个数据帧。这意味着返回的对象是副本而不是视图:

df = pd.DataFrame(
    [[1, 10, 2], [3, 15, 4]], 
    columns=["user_id", "score", "user_id"],
)
not_a_view = df["user_id"]
not_a_view.iloc[0] = 10

设置项操作不更新df。我们也得到我们的第一个SettingWithCopyWarning，尽管这是一个完全可以接受的操作。 getitem 操作本身有更多的情况，比如类似列表的键，例如df[["user_id"]]，多索引列等等。我将在后续文章中更详细地介绍执行索引操作的不同形式及其行为。

让我们看看另一个比单个 getitem 操作稍微复杂一点的例子:链式索引。链式索引意味着用一个布尔掩码过滤，后跟一个 getitem 操作，或者反过来。这是一步完成的。我们没有创建新的变量来存储第一次操作的结果。

我们再次从常规数据帧开始:

df = pd.DataFrame({"user_id": [1, 2, 3], "score": [10, 15, 20]})

我们可以通过以下方式更新所有得分高于 15 的user_ids:

df["user_id"][df["score"] > 15] = 5

我们取列user_id，然后应用过滤器。这非常好，因为列选择创建了一个视图，而 setitem 操作更新了该视图。我们也可以切换两种操作:

df[df["score"] > 15]["user_id"] = 5

这个执行命令产生另一个SettingWithCopyWarning。与我们之前的例子相反，什么都没有发生。数据帧df未被修改。这是无声的无操作。布尔掩码总是创建初始数据帧的副本。因此，初始的 getitem 操作返回一个副本。返回值不赋给任何变量，只是一个临时结果。设置项操作更新这个临时副本。因此，修改会丢失。掩码返回副本，而列选择返回视图，这是一个实现细节。理想情况下，这样的实现细节应该是不可见的。

另一种方法如下:

new_df = df[df["score"] > 15]
new_df["user_id"] = 10

该操作按预期更新了new_df，但无论如何显示了一个SettingWithCopyWarning，因为我们不能更新df。在这种情况下，我们大多数人可能都不想更新初始对象(例如df)，但我们还是得到了警告。根据我的经验，这会导致不必要的copy语句分散在代码库中。

这只是当前索引操作中不一致和恼人之处的一小部分。

由于实际的行为很难预测，这就迫使许多其他方法的防御性副本。举个例子，

• 删除列
• 设置新索引
• 重置索引
• …

全部复制底层数据。从实现的角度来看，这些副本是不必要的。这些方法可以很容易地返回视图，但是返回视图会导致不可预知的行为。理论上，一个 setitem 操作可以通过整个调用链传播，一次更新许多数据帧。

写入时复制

让我们看看一个叫做“写时复制”(CoW)的新特性如何帮助我们消除代码库中的这些不一致。CoW 表示以任何方式从另一个数据帧或序列派生的任何数据帧或序列总是表现为副本。因此，我们只能通过修改对象本身来改变对象的值。CoW 不允许更新与另一个数据帧或系列对象共享数据的数据帧或系列。有了这些信息，我们可以再次看看我们最初的例子:

df = pd.DataFrame({"user_id": [1, 2, 3], "score": [10, 15, 20]})
view = df["user_id"]
view.iloc[0] = 10

getitem 操作提供了对df及其数据的查看。 setitem 操作在10被写入第一行之前触发底层数据的拷贝。因此，该操作不会修改df。这种行为的一个优点是，我们不必担心user_id可能被复制或者使用df[["user_id"]]而不是df["user_id"]。所有这些情况的行为完全一样，没有恼人的警告显示。

在更新对象的值之前触发复制会影响性能。这肯定会导致一些业务的小幅放缓。另一方面，许多其他操作可以避免防御副本，从而极大地提高性能。以下操作都可以用 CoW 返回视图:

• 删除列
• 设置新索引
• 重置索引
• 还有很多。

让我们考虑以下数据框架:

na = np.array(np.random.rand(1_000_000, 100))
cols = [f"col_{i}" for i in range(100)]
df = pd.DataFrame(na, columns=cols)

使用add_prefix将给定的字符串(例如test)添加到每个列名的开头:

df.add_prefix("test")

如果没有 CoW，这将在内部复制数据。当只看操作时，这是不必要的。但是由于返回视图可能有副作用，所以该方法返回一个副本。因此，操作本身相当慢:

482 ms ± 3.43 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

这需要很长时间。我们实际上只修改了 100 个字符串，而没有触及任何数据。在这种情况下，返回视图可以显著提高速度:

46.4 µs ± 1.04 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)

同样的操作运行速度要快几个数量级。更重要的是，当使用 CoW 时，add_prefix的运行时间是一个常量，不依赖于数据帧的大小。这个手术是在熊猫的主要分支上进行的。

只有当两个不同的对象共享相同的底层数据时，才需要复制。在上面的例子中，view和df引用了相同的数据。如果数据是一个DataFrame对象专有的，则不需要复制，我们可以继续就地修改数据:

df = pd.DataFrame({"user_id": [1, 2, 3], "score": [10, 15, 20]})
df.iloc[0] = 10

在这种情况下，setitem 操作将继续原地操作，而不会触发复制。

因此，我们最初看到的所有不同场景现在都有完全相同的行为。我们再也不用担心微妙的矛盾了。

另一个目前具有奇怪且难以预测的行为的例子是链式索引。CoW 下的链式索引永远不会工作。这是奶牛机制的直接结果。最初选择的列可能会返回一个视图，但是当我们执行后续的 setitem 操作时会触发一个副本。幸运的是，我们可以很容易地修改代码以避免链式索引:

df["user_id"][df["score"] > 15] = 10

我们可以使用loc同时完成这两个操作:

df.loc[df["score"] > 15, "user_id"] = 10

总的来说，我们创建的每个对象的行为都像父对象的副本。我们不能意外地更新当前正在处理的对象之外的对象。

如何尝试它

可以试试熊猫 1.5.0 以来的牛功能。开发仍在进行中，但一般机制已经工作。

您可以通过以下语句之一全局设置 CoW 标志:

pd.set_option("mode.copy_on_write", True)
pd.options.mode.copy_on_write = True

或者，您可以使用以下命令在本地启用 CoW:

with pd.option_context("mode.copy_on_write", True):
    ...

结论

我们已经看到，熊猫的索引操作有许多难以预测的边缘情况和行为上的微妙差异。CoW 是一个旨在解决这些差异的新特性。根据我们对数据的处理，它可能会对性能产生积极或消极的影响。关于 CoW 的完整提案可在此处找到。

感谢您的阅读。请在评论中分享您对索引和写时复制的想法和反馈。我将继续关注这个话题和熊猫。如果你想了解更多关于熊猫的信息，请关注我。

计算自相关和偏自相关的分步指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-guide-to-calculating-autocorrelation-and-partial-autocorrelation-8c4342b784e8

照片由 Lucas Santos 在 Unsplash 上拍摄

计算自相关和偏自相关的分步指南

如何在 Python 中从头开始计算 ACF 和 PACF 值

如果您从事过任何时间序列任务，我相信您曾经研究过识别时间序列中关系本质的方法——自相关测量。例如，您可能已经使用 ACF 和 PACF 图来确定 ARMA 模型的阶数。

然而，你真的想知道这些相关系数是如何计算出来的吗？如果没有，这篇文章是适合你的地方。我们将简要描述这两个度量是什么，然后逐步展示如何在 Python 中计算它们。

为了管理预期，我们将重点关注系数背后的计算，而不是它们的解释以及如何使用它们进行时间序列建模的细节。这将是另一篇文章的主题。

设置

像往常一样，我们快速导入所需的库。我们将使用statsmodels中的函数作为基准来确保我们的计算是正确的。

数据

在本文中，我们将使用一个简单的经典时间序列数据集——航空乘客数据集。你可以在seaborn库(sns.load_dataset("[flights.csv](https://github.com/mwaskom/seaborn-data/blob/master/flights.csv)"))中找到数据集，或者从我的 GitHub 中下载稍微预处理的版本。对于我们的计算，我们将使用一个名为y的pandas系列，它包含每月的航空乘客人数。

作者图片

我敢肯定你已经非常熟悉上面的图:)然后，我们生成两个包含 ACF/PACF 值的图。虽然我们不会显式地复制这些图(虽然我们可以)，但我们关注的是由图上的点(和垂直线)表示的值。

作者图片

注意:虽然我们不会在本文中明确涉及，但蓝色阴影区域是置信区间。区间内的 ACF/PACF 值在 5%水平(默认设置，我们可以更改)不被视为具有统计学意义。

自相关

让我们从两者中较简单的开始。简而言之，自相关是时间序列与其滞后时间序列的相关性。最简单的例子——滞后 1——将告诉我们本月的航空乘客数量与上个月的相关程度。自然，我们可以用任意数量的滞后来重新表述这个句子。

简单回顾之后，让我们使用statsmodels来计算基准。我们之前生成的图使用了 24 个滞后，但是为了方便起见，我们将考虑 10 个滞后。计算 ACF 的值就像下面的代码片段一样简单。

acf(df, nlags=10)

这将生成以下数组:

array([1\.        , 0.94804734, 0.87557484, 0.80668116, 0.75262542,        0.71376997, 0.6817336 , 0.66290439, 0.65561048, 0.67094833,        0.70271992])

我们知道自相关是时间序列与其滞后值的相关性。因此，对于我们的计算，我们可以很容易地创建一个数据框架，在不同的列中包含原始和滞后序列，然后使用corr方法来计算皮尔逊相关系数。让我们试一试。

我们从生成数据帧开始:

这将生成下表:

作者图片

lag_0栏是原来的系列，其他的都做了适当的移动。然后，我们计算相关矩阵并打印原始系列的列—它显示原始系列如何与数据帧的所有列相关。

acf_df.corr()["y_lag_0"].values

它返回以下数组:

array([1\.        , 0.96019465, 0.89567531, 0.83739477, 0.7977347 ,        0.78594315, 0.7839188 , 0.78459213, 0.79221505, 0.8278519 ,        0.8827128 ])

有些不对劲，值与我们的基准不符。原因是什么呢？通常情况下，细节决定成败。让我们来看看自相关公式:

来源:预测:原理与实践第三版

这里有几件事需要我们注意:

• 公式中的所有数列都被贬低了，也就是说，平均值已经从它们中减去了。我们没有明确地这样做，但是在corr方法中，这是在幕后发生的。
• 和一般的相关公式有什么不同——我们总是在减去原始序列的均值！因为我们创建了滞后，所以原始序列和滞后序列的平均值不会相同。
• 在分母中，我们除以原始序列的方差。在皮尔逊相关系数中，我们将除以两个考虑变量的标准偏差的乘积。

现在让我们用上面的公式计算 ACF 值。

它返回以下数组:

array([1\.        , 0.94804734, 0.87557484, 0.80668116, 0.75262542,        0.71376997, 0.6817336 , 0.66290439, 0.65561048, 0.67094833,        0.70271992])

这与我们使用statsmodels中的acf函数计算的结果完全吻合。

另外，这个公式可能来自关于时间序列预测的最好的书——《预测:原则与实践》。我强烈推荐给任何对这个话题感兴趣的人。你可以在这里阅读我的观点/评论:

偏自相关

偏相关有点难理解。再一次，它描述了时间序列和它的滞后对应物之间的关系，然而，这一次去除了所有的中间效应。例如，我们可以使用偏相关来确定本月的乘客人数与 6 个月前的人数有什么直接关系。在本例中，当计算 PACF 时，我们将删除有关 6 个月前的值如何影响 5 个月前的值的信息，然后是第 5 个滞后和第 4 个滞后之间的影响，依此类推，直到最*一个月。

这也意味着第一部分自相关与第一自相关相同，因为没有中间效应要消除。

更有趣的是，有很多计算偏相关的方法。statsmodels中的函数提供了 3 种方法:尤尔-沃克方法、OLS(普通最小二乘法)方法和列文森-德宾递归方法。此外，每个选项都有一些可选的变体(总共有 7+种不同的组合)。

在本文中，我们将重点放在 OLS 方法，这是基于自回归(AR)模型。该算法的细节描述如下。

首先，我们创建一个滞后值的矩阵(或 DaraFrame ),直到第 N 个。在这一点上，我们不删除任何观察，即使它们在技术上是不可用的(由于产生滞后的方式)。然后，对于 2 和 N 之间的每次迭代(表示为 k ):

• 我们拟合一个线性回归模型(带截距),使用原始序列作为目标，使用滞后序列直到第 k 个滞后作为特征。在此步骤中，我们使用从第 k 个开始的观测值，因为并非所有的观测值都适用于滞后特性。
• 第 k 个变量的系数就是第 k 个偏自相关系数。

这种方法背后的想法是，中间时间点解释的方差可以从滞后系数中排除。下面我们描述statsmodels中可用的两种 OLS 方法之间的差异。如果描述过于专业，或者您只想直接动手，请随意跳过。

准确地说，我们描述的是statsmodels所说的“有效的”OLS 方法，也是默认的 OLS 方法。“低效”方法非常相似，只是做了一些小的调整。首先，在创建滞后值矩阵之前，我们贬低原始系列。然后，在创建滞后矩阵之后，我们移除第一个 N 观察值(在有效的方法中，我们迭代地减少观察值的数量，而不是在最开始移除多余的观察值)。这有明显的实际含义。让我们假设您使用了两次低效的方法，第一次是获得 2 号之前的滞后系数，然后重复这个过程直到 4 号。在这种情况下，在第一次计算中获得的第二部分自相关系数将不等于来自后一次计算的相应第二系数。这是因为基础回归使用了不同数量的观察值。您可以在附带的笔记本中看到该示例(文章末尾的链接)。

好了，这些技术细节已经足够了，让我们来计算一下航空乘客时间序列的部分自相关。和以前一样，我们从使用来自statsmodels的pacf函数创建基准开始。

*pacf(df, nlags=10, method="ols")*

这将生成以下数组:

*array([ 1\.        ,  0.95893198, -0.32983096,  0.2018249 ,  0.14500798,         0.25848232, -0.02690283,  0.20433019,  0.15607896,  0.56860841,         0.29256358])*

然后，我们使用上述步骤计算偏自相关系数。

代码应该是不言自明的，因为它几乎是将编写的步骤逐字翻译成 Python 代码。唯一可能是新的是来自statsmodels的lagmat功能。我们可以使用这个方便的函数，而不是手动创建滞后序列——就像我们之前在 ACF 示例中所做的那样。它有很多方便的特性，例如，它允许我们自动删除包含无效值的前几个观察值。有关更多信息，请查看文档。

我们的代码生成以下偏自相关系数，这些系数等于我们之前使用pacf函数生成的系数。

*array([ 1\.        ,  0.95893198, -0.32983096,  0.2018249 ,  0.14500798,         0.25848232, -0.02690283,  0.20433019,  0.15607896,  0.56860841,         0.29256358])*

注意:在这篇文章中，您可以找到计算偏自相关系数的另一种方法的逐步介绍，这次是基于残差的相关性。

外卖食品

• 自相关函数描述了时间序列与其滞后对应序列之间的关系，
• 偏相关描述了一种直接关系，也就是说，它消除了中间滞后值的影响，
• 有多种计算偏自相关系数的方法，也许最简单的一种是基于使用 OLS 估计自回归(AR)模型的方法。

您可以在我的 [GitHub](https://github.com/erykml/medium_articles/blob/master/Time Series/acf_and_pacf_explained.ipynb) 上找到本文使用的代码。此外，欢迎任何建设性的反馈。你可以在推特或评论中联系我。

喜欢这篇文章吗？成为一个媒介成员，通过无限制的阅读继续学*。如果你使用这个链接成为会员，你将支持我，而不需要额外的费用。提前感谢，再见！

您可能还会对以下内容感兴趣:

* </8-more-useful-pandas-functionalities-for-your-analyses-ef87dcfe5d74>

参考

• https://www.statsmodels.org/stable/index.html
• Hyndman，R.J .，& Athanasopoulos，G. (2021) 预测:原则与实践，第三版，原文:澳大利亚墨尔本。OTexts.com/fpp3.于 2022 年 1 月 28 日登陆。
• https://www.statsmodels.org/stable/*

创建内容安全检测机器人的分步指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-guide-to-creating-a-content-safety-detection-bot-for-discord-bea2444e834a

实践教程

使用人工智能的内容调节

照片由艾拉·唐在 Unsplash 拍摄

在这篇文章中，我们将学*如何编写一个不和谐机器人，可以为我们调节频道的内容。对于不同类型的人相互联系的公共空间来说，内容适度是必不可少的。当我们在网络平台上时，我们感到安全。在线交流是一个需要更多关注和重视的重要课题。

内容适度是许多社交媒体平台的常见做法，尤其是当平台的用户主要生成内容时。内容审核正在一些领域积极使用，如社交媒体、市场、约会应用和在线论坛。

在这个项目中，我们的重点将是基于语音平台的内容调节。不和谐频道将是实施我们的内容版主的最佳场所之一。有许多类型的内容版主，从真人到自动版主。你可以从这篇文章的标题中了解到，我们的内容版主将是一个人工智能机器人。

目录:

• 入门
• 步骤 1 —库
• 步骤 2—将机器人连接到不和谐频道
• 步骤 3—功能
• 步骤 4—不一致命令
• 最后一步——测试程序

入门指南

在这个项目中，我们将学*如何通过像 Discord 这样的软件使用在线 API。我们将使用 AssemblyAI 的语音转文本 API 对 Discord 频道上共享的音频消息执行内容审核。换句话说，通过内容安全检测，AssemblyAI 可以检测出我们的音频/视频文件中可能存在的不安全内容，并准确返回这些内容是在什么时候说的。

经过训练的模型可以识别十几个不同的主题；有些可以列为赌博、仇恨言论、毒品、负面新闻等等。看看它的表现会很有趣。如果你想了解更多，这里的是内容审核模块的文档。

让我们从图书馆开始。

步骤 1 —库

对于这个项目，我们将致力于代码编辑器。这些库将被安装，然后导入 python 程序。我们需要五个库: os、Discord、dotenv、requests 和 JSON 。

在使用它们之前，我们必须安装它们。Python 已经安装了 OS 和 JSON。因此，我们已经用 PIP 安装了其他三个库。PIP 是一个 python 库管理器。我们可以在一行代码中安装多个库。在您的终端窗口中运行以下行:

pip install python-dotenv requests discord.py

此外，以下是这些主要库的官方文档链接:

• Python-dotenv
• 请求
• Discord.py

现在，让我们导入它们。

import os
import discord
from dotenv import load_dotenv
import requests
import json

步骤 2——将机器人连接到不和谐频道

这一步将涵盖如何创建和连接一个机器人不和谐。对于 bot 创建部分我在这里就不赘述了，但是如果你想了解更多，有一篇 Eric Chi 写的很优秀的文章:用 Python 构建一个不和谐的 Bot。

bot 过程完成后，我们将进入我们的项目文件夹，创建一个新文件，并将其重命名为. env . .该文件将存储我们的 API 密钥。看起来是这样的:

DISCORD_TOKEN = {Your Discord API Key}DISCORD_GUILD = {your-guild-name}

现在，让我们回到我们的主程序。到目前为止，我们只是导入了库。是时候加载我们刚刚创建的环境文件了。

load_dotenv()TOKEN = os.getenv('DISCORD_TOKEN')client = discord.Client()

然后，我们将编写一个异步函数来与 Discord API 同步。当我们的 bot 连接到我们的 Discord 通道时，我们将在终端窗口中打印一条消息。

@client.event
async def on_ready():
    print(f'{client.user} has connected to Discord!')client.run(TOKEN)

这是我们的项目文件在这一步结束时的截图。

图片由作者提供。

您可以继续运行这个 python 程序。在进入下一步之前，让我们确保我们的机器人连接没有任何问题。

当您看到以下两个标志时，这意味着您的机器人已经准备好了:

图片由作者提供。

图片由作者提供。

第 3 步—功能

创建一个机器人并将其连接到我们的 Discord 服务器有点复杂，但这一步会容易得多。我们将有一个如何使用 API 云服务的想法。

在这一步，我们将编写三个函数。以下是函数列表及其作用:

• upload_audio :该功能将音频文件从项目文件夹上传到 AssemblyAI 的云存储中。API 的响应为我们提供了上传音频的 URL 地址。我们将在云上运行语音转文本时使用它。
• get_transcript :这个函数是我们打开内容审核功能的地方。我们在函数内部的 JSON 字典下传递带有真值的 content_safety 键。来自 API 的响应将具有请求 URL，这是我们跟踪请求状态并获得结果的方式。
• check_result :这个函数帮助我们检查在前一个函数中发送的请求的状态。如果请求被完成，它将为我们在内容安全方面有结果。

下面是函数。在本文的最后一步，我们将看到它们的实际应用。

上传音频

def upload_audio():
    audio_data = "audio_message.mp4"
    endpoint = "[https://api.assemblyai.com/v2/upload](https://api.assemblyai.com/v2/upload)" def up_audio(audio_data, chunk_size=5242880):
        with open(audio_data, 'rb') as audio_file:
            while True:
                data = audio_file.read(chunk_size)
                if not data:
                    break
                yield data headers = {
        "authorization": "API Key"
     }
    response = requests.post(endpoint, headers=headers, data=up_audio(audio_data))
    return response

获取转录

def get_transcript():
    endpoint = "[https://api.assemblyai.com/v2/transcript](https://api.assemblyai.com/v2/transcript)" json = {
        "audio_url": upload_url,
        "content_safety": True
    }
    headers = {
        "authorization": "API Key",
        "content-type": "application/json"
    }
    response = requests.post(endpoint, json=json, headers=headers)return response

检查结果

def check_result(request_id):
    request_url = "[https://api.assemblyai.com/v2/transcript/](https://api.assemblyai.com/v2/transcript/)" + str(request_id)headers = {
        "authorization": "API Key"
    }response = requests.get(request_url, headers=headers)return response

步骤 4 —不一致命令

在这一步，我们要做一些有趣的事情。我们将定义触发这些功能的命令。而且，这些命令会来自不和谐聊天。这意味着我们的代码将同时监听聊天框中写的对话。当一个特定的单词通过时，它将调用定义的函数。因为我们想让它在程序运行时一直监听，所以我们将使用一个异步函数。让我们开始吧。

首先，我们必须在函数之外定义两个变量。它们将是全局变量；我们希望在函数被多次调用时存储它们的值。

其次，我们正在编写 on_message 函数。这是我定义的特定关键字的列表。我还添加了一个美元符号，以便与普通消息区分开来；请随意用不同的词替换它们。

• $你好:机器人会回应“你好！”在聊天框里。只是为了测试一下。
• $upload_fun :机器人会运行upload _ audio函数，然后打印出聊天框中音频的 URL。
• $ transcription _ fun:bot 将运行 get_transcription 函数，并在聊天框中打印出 request-id。
• $check_fun :机器人会运行 check_result 函数来检查状态，并为我们打印出来。我们将运行这个单词，直到我们看到状态显示为 completed。
• $result_fun :看到 API 完成了我们的请求后，就该得到结果了。

response_id = ""
upload_url = "" @client.event
async def on_message(message): if message.author == client.user:
        return if message.content.startswith('$hello'):
        await message.channel.send('Hello!') if message.content.startswith('$upload_fun'):
        response = upload_audio()
        global upload_url
        upload_url = response.json()['upload_url']
        await message.channel.send(upload_url) if message.content.startswith('$transcript_fun'):
        response = get_transcript()
        global response_id
        response_id = response.json()['id']
        await message.channel.send(response_id) if message.content.startswith('$check_fun'):
        response = check_result(response_id)
        response_status = response.json()['status']
        await message.channel.send(response_status) if message.content.startswith('$result_fun'):
        response = check_result(response_id)
        response_transcript = response.json()['content_safety_labels']
        await message.channel.send(response_transcript)

最后一步— 测试程序

完美！到目前为止，理论上一切都很好。让我们看看他们的行动吧！

这是一个场景:你通过 Discord 接收音频，在听之前，你想运行一个内容安全检查来了解音频记录。

我从埃隆·马斯克关于社交媒体的播客中选了一个短片，作为我们的测试。这里的是 YouTube 上的视频版本。我已经将录音重命名并格式化为“ elon_speech.mp3 ”。它和我们的主程序在同一个项目文件夹中。现在，让我们从终端运行我们的主程序。

当我们看到下面的消息时，这个机器人已经加入了我们的不和谐游戏。

图片由作者提供。

现在，让我们转到我们的 Discord 应用程序，开始给机器人发消息。然后，按顺序运行命令，查看机器人的响应:

$你好

图片由作者提供。

$上传 _ 乐趣

图片由作者提供。

$抄本 _ 乐趣

图片由作者提供。

$检查 _ 乐趣

图片由作者提供。

$result_fun

图片由作者提供。

那么，我们在看什么？

嗯，这里发生了很多事情。首先，讲话的文本版本包含潜在的安全危险信号。此外，就在文本之后，我们看到标签；在这种情况下，它说“亵渎。”然后我们有了置信度得分和这个演讲经过的时间标记。

我们的机器人已经从这个视频中识别出三个不安全的部分。确定的内容有亵渎、武器、敏感的社会问题。

结论

恭喜你。在本文中，我们学*了如何构建一个 Discord bot，并将其与基于云的语音转文本 API 相连接。我们的程序已经返回了讨论潜在不安全话题的标签和时间戳。这个项目可以通过添加从原始视频中裁剪出检测到的时间帧的功能来改进。

从事这些项目是将我们的机器学*和人工智能技能应用到我们日常生活中的一个很好的方式。希望你喜欢阅读本指南，并在今天学到一些新东西。如果您有任何问题，请随时联系。

我是贝希克·居文，我喜欢分享关于编程、教育和生活的故事。订阅我的内容，保持灵感。泰，

如果你想知道我发表了什么样的文章，这里有一些:

• 使用 Python 构建人脸识别器
• 使用 Python 进行实时语音识别
• 分步指南—用 Python 构建预测模型

检测音频文件中的主题的分步指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-guide-to-detecting-topics-in-an-audio-file-69d7b72c0549

话题检测变得简单

梁杰森在 Unsplash 上的照片

**·** [**Introduction**](#e4f5) **·** [**Introduction to Topic Detection**](#75f4) **·** [**Detecting Topics from an Audio File**](#ee94) **·** [**Insights**](#f2b4) **·** [**Conclusion**](#a4d1)

介绍

主题检测(也称为主题建模)是一种识别给定信息中广泛主题的技术。

在自然语言处理中，主题建模有时会被误解为摘要。然而，它们是不同的。

使用摘要，目的是生成手边信息的可解释和可读的文本摘要。

而主题建模的目标是预测与输入相对应的主题。

从构建数据驱动的智能机器学*系统的角度来看，这里的目标是用问题中定义的主题类列表自动标注给定的信息。

主题检测管道的高级工作流(图片由作者提供)

从适用性的角度来看，主题建模在推动关键业务决策方面有着巨大的潜力。这是因为它允许企业从大量数据中产生关键的洞察力。

此外，随着智能的引入，该流程已被大规模应用——提高了业务产出和效率。

虽然用于主题建模的机器学*模型可以使用监督和非监督学*方法来构建，但是前者在构建准确和定制的主题标记模型中更为普遍。

因此，在这篇文章中，我将演示如何从音频文件中提取主题。为了实现这一点，我们将使用 AssemblyAI API 并在 Python 中构建一个主题提取器。

我们开始吧🚀！

话题检测简介

如上所述，主题检测包括自然语言处理中的一组技术，以识别给定信息片段中的潜在主题。

从构建智能嵌入式话题检测系统的技术角度来看，用于解决该问题的技术可以大致分为两类:

主题检测技术的分类(图片由作者提供)

监督主题建模

顾名思义，监督技术需要用于检测主题的标记数据来训练主题检测模型——这使其更像是一个分类问题。

在这种方法中，主题标签有一个预定义的符号，并且与手头的问题相关。

监督主题检测(图片由作者提供)

因此，模型的输出是完全可解释的，并且很容易评估监督主题建模方法的性能。

无监督主题建模

与监督学*方法相比，非监督技术使用未标记的数据来生成主题。

一般来说，用于以无监督方式提取主题的技术属于传统聚类算法及其变体的范畴。

无监督的主题检测(图片由作者提供)

在这种方法中，主题标签没有预定义的符号，由模型的熟练程度来识别潜在的主题，这使得很难评估性能。

从音频文件中检测主题

现在，我们已经对这个问题以及如何使用机器学*解决这个问题有了一个简单的了解，在本节中，我将演示如何使用 AssemblyAI API 从输入音频文件中提取主题。

AssemblyAI API 采用受监督的方法进行主题建模，能够从输入音频/视频中识别 698 个潜在的分类主题。(阅读更多:此处)

对于本教程，我将使用这个音频文件。

从音频文件中提取主题的步骤如下所示:

步骤 1:导入依赖关系

要在 Python 中运行该项目，您应该导入以下库:

步骤 2:获取 API 令牌

接下来，要访问 AssemblyAI 服务，您应该生成一个 API 访问令牌。

在 AssemblyAI 网站上创建一个帐户并获取访问令牌。

对于这个项目，我们姑且定义为assemblyai_auth_key。

步骤 3:定义转录端点和输入 URL。

headers字典保存 API 访问令牌，而transcription_endpoint定义了用于转录音频文件的 API 端点。

步骤 4:转录后请求

作为该方法的一个参数，我们传递输入 URL。在提交转录请求时，我们在json对象中将iab_categories指定为True。

接下来，我们将转录请求发送到 AssemblyAI 的transcription_endpoint。一旦我们创建了一个请求，我们就返回请求标识符(id)，稍后我们可以用它来检索结果。

步骤 5:获取转录结果

该过程的下一步是检索转录的结果。

我们定义了上面的get_transcription_result()方法，它将post_transcription_request()方法返回的transcription_id作为参数。

一旦请求的状态变为completed或unavailable(表示有错误)，我们就返回结果。

步骤 6:执行管道

既然已经定义了函数和其他变量，我们就可以执行主题检测管道了。

AssemblyAI 返回的转录结果(results)是一个 JSON 响应，包含在输入文件中检测到的主题。

我们可以参考iab_categories_result键查看主题建模结果。

下面，让我们来了解一下这个键(iab_categories_result)包含的信息。

• results:这是模型预测的主题列表，以及生成主题的相应文本。
• results.text:在results键内，text键描绘转录文本。
• results.labels:在results键内，labels键保存已识别的主题列表。此外，相关性关键字是置信度得分(在 0 和 1 之间),以估计对应于文本的每个标签的相关性。
• summary:保存输入文件中识别的所有独特主题及其与整个输入音频文件的相关性。

洞察力

一旦结果准备就绪，我们就可以执行下面的分析，以了解检测到的主题的质量和分布。

为了更好的可读性，让我们收集来自iab_categories_result键的结果，并将它们转换成 Pandas 数据帧。

接下来，让我们为音频结果中的summary标签生成一个类似的数据帧。

• 所有主题标签的分布

音频主要围绕政治新闻，包括战争和冲突、选举等话题。

• 与音频最相关的主题

我们可以使用nlargest()方法找到与音频最相关的三个主题，如下所示:

结论

最后，在这篇文章中，我们讨论了 AssemblyAI API 的一个流行的自然语言处理用例。

具体来说，我们看到了如何从预先录制的音频文件中提取主题，并解释获得的结果。

感谢阅读！

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多元时间序列特征工程分步指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-guide-to-feature-engineering-for-multivariate-time-series-162ccf232e2f

使用 Python 添加基于汇总统计数据的新要素

Artem Maltsev 在 Unsplash 上拍摄的照片

这是一个分步指南，介绍多元时间序列预测的特征工程。您将学*如何计算几个滚动统计数据。将这些添加到解释变量中通常会导致更好的预测性能。

介绍

自动回归

多元时间序列包含两个或多个变量。下面是一个例子。通常，研究这些数据集的目的是预测这些变量中的一个或多个。

图 1:包含 9 个变量的多元时间序列。这些代表了智能浮标捕捉到的海洋状况。数据公开可用【1】(CC BY 4.0 License)。图片作者。

大多数预测模型是基于自回归的。这相当于解决监督学*回归任务。序列的未来值是目标变量。输入解释变量是每个变量最*的过去值。

自动回归在一个主要假设下工作。最*的过去值包含了足够的关于未来的信息。但这可能不是真的。

你可以试着从最*的数据中提取更多的信息。例如，滚动汇总统计有助于描述最*的动态。

自动化特征工程

特征工程包括提取和管理解释变量。这是任何数据科学项目的关键阶段。特征的质量是模型性能的一个重要方面。正因为如此，数据科学家在这个过程中花费了大量的时间。

然而，特征工程通常是一个特别的过程。数据科学家根据他们的领域知识和专业技能创建要素。因此，这个过程的自动化部分是从业者所希望的。

让我们看看如何对多元时间序列进行这种处理。

多元时间序列的特征工程

读取数据

我们将使用从智能浮标收集的多元时间序列作为案例研究【1】。这个浮标位于爱尔兰海岸。它捕捉了与海洋条件相关的 9 个变量。这些包括海水温度、海浪高度、海水流速等等。上面的图 1 显示了 2022 年第一个月的情况。

以下是如何使用 pandas 读取这些数据的方法:

import pandas as pd

# skipping second row, setting time column as a datetime column
# dataset available here: https://github.com/vcerqueira/blog/tree/main/data
buoy = pd.read_csv('data/smart_buoy.csv', 
                   skiprows=[1], 
                   parse_dates=['time'])

# setting time as index
buoy.set_index('time', inplace=True)
# resampling to hourly data
buoy = buoy.resample('H').mean()
# simplifying column names
buoy.columns = [
    'PeakP', 'PeakD', 'Upcross',
    'SWH', 'SeaTemp', 'Hmax', 'THmax',
    'MCurDir', 'MCurSpd'
]

上面的图 1 显示了 2022 年第一个月的情况。

目标是预测 SWH(有效波高)变量的未来值。这个变量通常用于量化海浪的高度。这个问题的一个用例是估算海浪产生的能量。这种能源是不可再生能源越来越受欢迎的替代品。

自回归模型

时间序列是多元的。因此，您可以使用 ARDL(自回归分布滞后)方法来解决这个任务。这个方法你可以在我之前的帖子里了解更多。

下面是实现这个方法的方法。

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error as mape
from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor
from lightgbm import LGBMRegressor

# https://github.com/vcerqueira/blog/blob/main/src/tde.py
from src.tde import time_delay_embedding

target_var = 'SWH'

colnames = buoy.columns.tolist()

# create data set with lagged features using time delay embedding
buoy_ds = []
for col in buoy:
    col_df = time_delay_embedding(buoy[col], n_lags=24, horizon=12)
    buoy_ds.append(col_df)

# concatenating all variables
buoy_df = pd.concat(buoy_ds, axis=1).dropna()

# defining target (Y) and explanatory variables (X)
predictor_variables = buoy_df.columns.str.contains('\(t\-')
target_variables = buoy_df.columns.str.contains(f'{target_var}\(t\+')
X = buoy_df.iloc[:, predictor_variables]
Y = buoy_df.iloc[:, target_variables]

# train/test split
X_tr, X_ts, Y_tr, Y_ts = train_test_split(X, Y, test_size=0.3, shuffle=False)

# fitting a lgbm model without feature engineering
model_wo_fe = MultiOutputRegressor(LGBMRegressor())
model_wo_fe.fit(X_tr, Y_tr)

# getting forecasts for the test set
preds_wo_fe = model_wo_fe.predict(X_ts)

# computing the MAPE error
mape(Y_ts, preds_wo_fe)
# 0.238

首先，将时间序列转化为自回归问题。这是通过函数 time_delay_embedding 完成的。预测目标是预测 SWH 接下来的 12 个值( horizon=12 )。解释变量是序列中每个变量过去的 24 个值( n_lags=24 )。

使用直接方法为每个预测范围训练 LightGBM。直接方法是一种多步提前预测的常用方法。它在 scikit-learn 中实现，名为 MultiOutputRegressor。

上面的代码构建并测试了一个自回归模型。解释变量仅包括每个变量最*的过去值。这导致平均绝对百分比误差为 0.238 。让我们看看这个分数是否可以用特征工程来提高。

本指南包括两种从多元时间序列中提取特征的方法:

• 单变量特征提取。计算每个变量的滚动统计量。例如，滚动平均可用于消除虚假观察；
• 二元特征提取。计算变量对的滚动统计量，以总结它们的相互作用。例如，两个变量之间的滚动协方差。

单变量特征提取

你可以总结每个变量最*的值。例如，计算滚动平均值来总结最*的水平。或滚动离差，以了解最*的离差程度。

import numpy as np

SUMMARY_STATS = {
    'mean': np.mean,
    'sdev': np.std,
}

univariate_features = {}
# for each column in the data
for col in colnames:
    # get lags for that column
    X_col = X.iloc[:, X.columns.str.startswith(col)]

    # for each summary stat
    for feat, func in SUMMARY_STATS.items():
        # compute that stat along the rows
        univariate_features[f'{col}_{feat}'] = X_col.apply(func, axis=1)

# concatenate features into a pd.DF
univariate_features_df = pd.concat(univariate_features, axis=1)

您可能想再添加一些统计数据。您可以通过向 SUMMARY_STATS 字典添加函数来实现这一点。将这些函数放在一个字典中可以保持代码整洁。

二元特征提取

单变量统计遗漏了不同变量之间的潜在相互作用。您可以使用二元特征提取过程来获取这些信息。

这个想法是计算不同变量对的特征。所以，你用二元统计总结这些对的联合动力学。

有两种方法可以做到这一点:

• 滚动二元统计。计算以变量对为输入的统计数据。例如，滚动协方差或滚动相关；
• 滚动二元变换后跟单变量统计。将一对变量转化为一个变量，并对这个变量进行汇总。例如，计算元素间的互相关，然后取其平均值。

滚动二元统计的例子包括协方差、相关性或相对熵。

有许多二进制转换的可能性。例如，变量对之间的百分比差、互相关或线性卷积。然后，这些转换用统计数据进行总结，如平均值或标准偏差。

下面是用于一次性完成这两个提取过程的脚本。

import itertools

import pandas as pd

from scipy.spatial.distance import jensenshannon
from scipy import signal
from scipy.special import rel_entr

from src.feature_extraction import covariance, co_integration

BIVARIATE_STATS = {
    'covariance': covariance,
    'co_integration': co_integration,
    'js_div': jensenshannon,
}

BIVARIATE_TRANSFORMATIONS = {
    'corr': signal.correlate,
    'conv': signal.convolve,
    'rel_entr': rel_entr,
}

# get all pairs of variables
col_combs = list(itertools.combinations(colnames, 2))

bivariate_features = []
# for each row
for i, _ in X.iterrows():
    # feature set in the i-th time-step
    feature_set_i = {}
    for col1, col2 in col_combs:
        # features for pair of columns col1, col2

        # getting the i-th instance for each column
        x1 = X.loc[i, X.columns.str.startswith(col1)]
        x2 = X.loc[i, X.columns.str.startswith(col2)]

        # compute each summary stat
        for feat, func in BIVARIATE_SUMMARY_STATS.items():
            feature_set_i[f'{col1}|{col2}_{feat}'] = func(x1, x2)

        # for each transformation
        for trans_f, t_func in BIVARIATE_TRANSFORMATIONS.items():

            # apply transformation
            xt = t_func(x1, x2)

            # compute summary stat
            for feat, s_func in SUMMARY_STATS.items():
                feature_set_i[f'{col1}|{col2}_{trans_f}_{feat}'] = s_func(xt)

    bivariate_features.append(feature_set_i)

bivariate_features_df = pd.DataFrame(bivariate_features, index=X.index)

同样，您可以添加额外的转换或统计。这是通过将它们包含在字典 BIVARIATE_TRANSFORMATIONS 或 BIVARIATE_STATS 中来实现的。

提取所有特征后，将它们连接到原始解释变量。然后，培训和测试周期就像你之前做的一样。

# concatenating all features with lags
X_with_features = pd.concat([X, univariate_features_df, bivariate_features_df], axis=1)

# train/test split
X_tr, X_ts, Y_tr, Y_ts = train_test_split(X_with_features, Y, test_size=0.3, shuffle=False)

# fitting a lgbm model with feature engineering
model_w_fe = MultiOutputRegressor(LGBMRegressor())
model_w_fe.fit(X_tr, Y_tr)

# getting forecasts for the test set
preds_w_fe = model_w_fe.predict(X_ts)

# computing MAPE error
print(mape(Y_ts, preds_w_fe))
# 0.227

这导致平均绝对百分比误差为 0.227 ，这是一个改进。不使用特征工程的方法损失更大( 0.238 )。

特征选择

上述提取过程总共产生 558 个解释变量。

根据变量和汇总统计的数量，这可能会导致一个高维问题。因此，从数据集中移除不良或冗余的特征非常重要。

你可以这样做的一个方法是抓住最重要的特征，用这些特征重复训练过程。

# getting the importance of each feature in each horizon
avg_imp = pd.DataFrame([x.feature_importances_
                        for x in model_w_fe.estimators_]).mean()

# getting the top 100 features
n_top_features = 100

importance_scores = pd.Series(dict(zip(X_tr.columns, avg_imp)))
top_features = importance_scores.sort_values(ascending=False)[:n_top_features]
top_features_nm = top_features.index

# subsetting training and testing sets by those features
X_tr_top = X_tr[top_features_nm]
X_ts_top = X_ts[top_features_nm]

# re-fitting the lgbm model
model_top_features = MultiOutputRegressor(LGBMRegressor())
model_top_features.fit(X_tr_top, Y_tr)

# getting forecasts for the test set
preds_top_feats = model_top_features.predict(X_ts_top)

# computing MAE error
mape(Y_ts, preds_top_feats)
# 0.229

前 100 个功能与完整的 558 个功能具有相似的性能。

以下是 15 大特征的重要性(为简明起见，省略了其他特征):

图 2:根据预测模型的前 15 个特性。图片作者。

最重要的特征是目标变量的第一个滞后。但是，一些提取的特征出现在这前 15 名中。比如 SWH 第三好的功能|Hmax_js_div。这表示目标变量的滞后和 Hmax 的滞后之间的 Jensen-Shannon 散度。第五个最好的特性是 SeaTemp_sdev:标准偏差海水温度滞后。协方差也是不同变量对的相关统计量。

另一种去除冗余特征的方法是应用相关滤波器。您删除高度相关的要素以降低数据的维度。

总结整个时间序列

本指南主要关注多变量时间序列的预测问题。因此，特征提取过程适用于一个时间序列的许多子序列。在每个时间步，您用一组统计数据总结了过去 24 小时的数据。

但是，您也可以一次性应用这些统计数据来描述整个时间序列的特征。如果您的目标是对一组时间序列进行聚类，这可能会很有用。首先，你用特征提取总结每个时间序列。然后，对生成的要素应用聚类算法。

关键要点

• 多元时间序列预测通常是一个自回归过程
• 特征工程是数据科学项目中的关键步骤。
• 您可以使用特征工程改进多元时间序列数据集。这包括计算单变量和双变量转换以及汇总统计数据。
• 提取太多特征会导致高维问题。您可以使用要素选择方法移除不需要的要素。

感谢阅读，下一个故事再见！

参考

[1]数据来源:https://erddap.marine.ie/erddap/tabledap/IWaveBNetwork.html。许可证:知识共享署名 4.0(https://erd DAP . marine . ie/erd DAP/info/IWaveBNetwork/index . html)

[2]塞尔奎拉、熊伟、努诺·莫尼斯和卡洛斯·苏亚雷斯。"背心:用于预测的自动特征工程."机器学*(2021):1–23。

用 Python 总结音频文件的分步指南

原文：https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-guide-to-summarizing-audio-files-in-python-55059bec54a7

语音摘要变得简单

丹尼尔·施鲁迪在 Unsplash 拍摄的照片

顾名思义，摘要是对给定的信息生成简明摘要的过程。这些信息可以以文本、音频、视频、图片等形式出现。换句话说，摘要是选择/生成代表整个输入的相关信息片段的过程。

构建数据驱动的摘要系统是自然语言处理中的一项常见任务，因为它在诸如摘要网页、长文档、产品评论等领域具有广泛的下游适用性。

虽然该领域中的大多数现有方法集中于将摘要技术应用于文本，但是摘要音频/视频文件在自然语言处理中仍然是相对未开发的领域。

因此，在这篇文章中，我将演示如何使用 AssemblyAI API 和 Python 构建一个音频摘要系统。

文章的亮点如下:

概要介绍概要音频文件分析结论

我们开始吧🚀！

总结简介

从构建智能嵌入式摘要系统的技术角度来看，用来解决这个问题的技术可以大致分为两类:

摘要技术的两个类别(图片由作者提供)

简单来说，提取摘要提取代表给定信息(文本、音频等)的前- n句。).

摘要(作者图片)

另一方面，抽象摘要技术使用自然语言生成方法从头开始生成摘要。

抽象摘要(作者图片)

汇总音频文件

在这一节中，我将演示如何使用 AssemblyAI API 来利用他们的深度学*模型，并对输入音频文件进行总结。

AssemblyAI API 在内部遵循两步过程来总结音频内容，如下所示:

AssemblyAI API 的摘要工作流(图片由作者提供)

• 首先，音频文件被转录并分成单独的章节(或段落)。
• 然后，摘要模块对输入音频/视频中识别的各个章节进行摘要，并返回逐章节的音频摘要。

总结音频文件的步骤如下所示:

步骤 1:获取 API 令牌

要访问 AssemblyAI 服务，您应该首先在 AssemblyAI 网站上创建一个帐户，并获得您的访问令牌。

步骤 2:安装库

AssemblyAI 为 API 请求提供转录服务。因此，要总结音频文件，您应该使用 python 中的[requests](https://pypi.org/project/requests/)包从本地计算机发送请求，如下所示:

步骤 3:发送转录请求

接下来，我们将使用 AssemblyAI API 转录音频文件，开始实现摘要管道。

• 导入库

首先，我们将以下库导入 python 环境:

• 定义授权密钥、标题和转录端点

1. 您应该已经从上面的步骤 1 中获得了 API 密钥。
2. upload_endpoint指定了将音频文件上传到 AssemblyAI 的服务器所调用的服务。
3. 转录服务是与上传服务分开调用的，为此，我们将使用transcription_endpoint来总结音频文件。

此步骤后的工作流程如下图所示:

使用 AssemblyAI API 的转录工作流(图片由作者提供)

• 上传音频文件

接下来，我们将定义一个将输入音频文件上传到 AssemblyAI 服务器的方法。upload()方法实现如下:

该方法打开位于file_path的音频文件，并以 5mb 为单位读取。此外，该函数返回从 JSON 响应中获得的upload_url。

注意:只要可以通过 URL 访问，就没有必要将音频文件上传到 AssemblyAI。你可以上传音频到 AWS S3 桶或音频托管服务，如 SoundCloud 等。

• 转录音频文件

现在，我们将定义transcribe()方法向 AssemblyAI API 发送 POST 请求来启动转录过程。

transcribe()方法接受upload_url作为参数，并创建一个 POST 请求来获取请求的惟一transcription_id。

• 获取结果

为了查看转录结果，我们现在应该为 AssemblyAI 服务器创建一个 GET 请求。为了了解我们特定请求的状态，我们将在新的 GET 请求中提供惟一的标识符(transcription_id)。get_result()方法实现如下:

由于转录过程可能需要时间，我们应该反复发出 GET 请求来了解状态。一旦状态变为completed或指示为error，我们将返回 JSON 响应。

• 执行流水线

最后，我们通过调用上面创建的各个函数来执行整个管道，如下所示:

JSON 响应可以解释如下:

• 我们看到转录的**status**为**completed**，表示音频文件被成功转录。

• 可以使用 JSON 响应的text键访问整个转录，如下所示:

• 我们可以使用 JSON 响应的chapters键访问音频文件的摘要，如下所示:

对应于chapters键的值是字典列表，其中每个单独的字典代表一章的摘要。

这样的话，章数就是1。因此，我们在单个字典中获得了整个音频文件的摘要。

此外，每个单独的字典包含五个不同的键，它们是:

• summary:表示章节的摘要。

• headline:顾名思义，这在一行中代表了整个章节的精髓。

• gist:这是本章内容的超短总结。

• start:这是输入音频中章节的开始时间戳(以毫秒为单位)。

• end:最后，这表示输入音频中章节的结束时间戳(以毫秒为单位)。

分析

一旦结果准备好了，我们就可以执行下面的分析来定量地了解汇总质量。

• 首先，让我们看看由模型生成的摘要是通过提取的还是抽象的技术。

由于三个总结句子都没有出现在转录文本中，我们可以得出结论，该模型执行了抽象总结。

我们可以对标题和要点进行类似的分析，如下所示:

• 接下来，我们将计算摘要文本和转录文本之间的单词比率。理想情况下，摘要应该占正文的 5-10%。

结论

最后，在这篇文章中，我们讨论了 AssemblyAI API 的一个特定的 NLP 用例。具体来说，我们看到了如何在预先录制的音频文件上构建一个摘要系统，并解释获得的结果。

你可以在这里找到这篇文章的代码。

感谢阅读！

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网格搜索和贝叶斯优化简单解释

原文：https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-introduction-to-bayesian-hyperparameter-optimization-94a623062fc

超参数调优介绍和两种最流行的技术

作者图片

目录

• 简介

• 网格搜索与贝叶斯优化

• 支持向量回归——工作原理
• 车型性能评估
• 寻找最佳超参数设置
• 网格搜索
• 从网格搜索到贝叶斯优化

• 总结

• 参考文献

作为事先的一个小备注，本文着重于尽可能直观地解释贝叶斯超参数优化背后的过程。它不包括现有库的应用，也不包括针对特定用例的不同类型的超参数优化方法之间的直接性能比较。

介绍

超参数是在实际训练之前设置的参数，用于控制学*过程。决策树要求限制树的最大节点数；多项式回归训练模型的多项式次数；支持向量回归核、正则化参数 c 和容限ϵ.所有这些参数都会影响训练过程，从而影响最终模型的性能。

对最优超参数的搜索被称为超参数优化，即搜索训练模型对给定数据集表现出最佳性能的超参数组合。流行的方法有网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。本文解释了这些方法之间的差异，并重点介绍了贝叶斯优化。在大多数情况下，选择正确优化方法的决定性因素是评估各种不同超参数设置所需的计算工作量。

如果我们想知道结果模型对于特定超参数组合的表现如何，我们别无选择，只能使用数据集的一个子集来构建模型，并使用第二个子集来评估它。算法、选定的超参数设置和数据集的大小决定了模型构建过程的计算开销。对于所谓的“昂贵的”优化过程，超越“简单的”试错原则是值得的。

为了便于说明，考虑一个简单的回归问题，我们希望使用多项式回归来解决这个问题。在第一步中，我们选择对我们来说似乎合理的超参数的设置(例如，基于先验知识)。使用多项式次数小于 10 的多项式回归模型可以很好地解决工程中的大多数回归问题。像这样的先验知识可以用来预先缩小超参数空间。

对于以下评估，我们将超参数空间设置为 1–20 之间的多项式次数。为了确保我们在定义的超参数空间中识别最佳超参数值，我们可以简单地为该范围内的每个值建立模型并评估它。在回归中，我们通常比较模型的预测值与测试值的绝对误差或平方误差。下面更详细地解释了各个评估步骤。

使用 for 循环，我们可以对每个可能的超参数执行以下步骤，并将每次运行的结果保存在一个列表中:

1. 使用指定的超参数设置定义多项式回归算法
2. 建立模型(使用训练数据集)
3. 评估模型(使用验证或测试数据集)

然后，我们简单地为我们的模型选择在评估过程中表现出最佳性能的多项式次数。

超参数搜索:简单 for-loop —作者图片

这种方法对于图像中的小数据集和相对简单的多项式回归模型当然是有效的，但是当数据集和超参数空间很大并且使用计算成本更高的算法时，这种方法会达到其极限。

为了降低寻找最佳超参数设置所需的计算能力，贝叶斯优化使用贝叶斯定理。简单来说，贝叶斯定理用于计算一个事件的概率，基于它与另一个事件的关联[Hel19]。

因此，如果我们知道彼此独立地观察到事件 A 和 B 的概率(所谓的先验概率)和假设 A 为真时事件 B 发生的概率(所谓的条件概率)，我们能够计算假设 B 为真时事件 A 发生的概率(条件概率)，如下所示:

贝叶斯定理的一个普遍应用是疾病检测。对于快速检测，人们感兴趣的是被检测为阳性的人实际上患有该疾病的实际概率有多高。[Fah16]

在超参数优化的背景下，我们希望预测定义的超参数空间中任何可能的超参数组合的损失值的概率分布。在损失函数的一些计算的“真实”值的帮助下，我们想要在整个超参数空间上对损失函数的函数进行建模——得到的模型函数是所谓的代理函数。对于我们的示例，我们可以计算多项式次数为 2、8 和 16 的最终损失，并使用回归分析来训练一个函数，该函数在从 1 到 20 的整个超参数空间上逼*损失。

该图示出了后验高斯过程的示例。用于训练的数据集由真实函数的 10 个已知点组成。

后验高斯过程示例—作者图片

在高斯过程回归中，得到的模型不仅提供了真实函数(高斯过程的均值函数)的*似值，还提供了每个 x 的模型不确定性(协方差)的测量值。简而言之，函数中某一点的标准偏差(此处为灰色背景)越小，模型就越确定平均值(此处为黑色曲线)代表真实损失值的良好*似值。如果想要提高*似的准确性，我们可以简单地增加训练数据集的大小。由于我们可以专门选择一些超参数组合，并计算模型的最终损失，因此首先考虑什么样的采样点可能会导致最高的模型改进是值得的。寻找下一个采样点的一种流行方法，是使用模型的不确定性作为决策的基础。

这些和类似的考虑被映射到一个采集函数，它是选择下一个采样点的基础。

本文的以下部分将使用支持向量回归一步一步地说明这个简要概述的过程。

网格搜索与贝叶斯优化

为了能够用一个更现实的例子一步一步地解释刚刚描述的概念，我使用波士顿住房数据，并利用支持向量回归算法建立一个模型，该模型*似计算以下各项之间的相关性:

目标变量:MEDV——以千美元为单位的自有住房的中值

独立变量: LSTAT — %人口的较低状态

波斯顿房屋数据集—图片由作者提供(数据:[CST79])

因此，目标是找到超参数设置，由此产生的回归模型显示手头数据集的最佳可能表示。

支持向量回归——工作原理

为了能够理解下面的超参数优化步骤，我将简要描述支持向量回归，它是如何工作的以及相关的超参数。如果你熟悉支持向量回归，可以跳过下面的部分。

支持向量回归(SVR)的 P_xi 功能基于支持向量机(SVM)。基本上，我们在寻找线性函数:

x⟩·⟨w 描述了叉积。SV 回归的目标是找到一条直线作为数据点的模型，而直线的参数应该以直线尽可能“平坦”的方式定义。这可以通过最小化规范来实现

对于模型建立过程，只要数据点在定义的范围内(-ϵ到+ϵ). ),数据点离建模的直线有多远并不重要不允许偏差超过规定的ϵ限值。

线性 SVM 的软边际损失设置—图片由作者提供(受[Smo04]启发)

上图描述了使用线性损失函数对超过ϵ量的偏差的“惩罚”。损失函数称为核。除了线性核，多项式或 RBF 核也经常被使用。因此，根据 Vapnik 的公式如下:

模型性能评估

为了评估各种超参数设置的模型性能，需要定义合适的损失函数。回归问题中常用的成本函数 L(f，x，y)是均方误差(MSE) :

其中 f=A(D)表示算法 A 在训练数据集 D=z_1，z_2，…，z_k 上训练时返回的函数/模型。z 描述了用于训练模型 f=A(D)的训练数据集的实例。变量 x 描述了超参数。y 是被预测变量的观测值。就超参数优化而言，观察值是计算的损失(例如均方误差)。

机器学*估计器的性能取决于用于训练和验证的超参数和数据集。这就是为什么我们通常不只是选择数据集的一部分作为训练集，另一部分作为测试集，并计算测试数据集的每次观察的 MSE。

为了至少减轻这种对性能评估的影响并获得更一般化的评估，在下文中使用了统计程序 K-fold 交叉验证(CV)。

因此，数据集被分成 K 个子集。然后，k1 子集被用作训练数据集，一个用于验证。建立模型后，计算验证数据集的 MSE。重复这个过程，直到每个子集都被用作一个验证数据集。

交叉验证说明—图片由作者提供

因此，在交叉验证的过程中形成并评估 K 模型。交叉验证分数通常计算为单个均方差的平均值。

如果您使用 sklearn 模块sk learn . model _ selection . cross _ val _ score并希望使用 MSE 作为评分参数，您会注意到只能选择取反的 MSE。这是由于在所有情况下都试图最大化分数的统一惯例。因此，成本函数总是被否定。

因此，负交叉验证分数的函数代表数学优化问题的目标函数。目标是识别最佳超参数设置，即训练模型表现出最佳性能的超参数值(即负交叉验证分数最大)。

目标函数:数学优化问题的目标函数是应该最小化或最大化的实值函数。

优化问题——图片作者

因为我们不知道 f(x)在第一时刻的解析形式，所以我们说一个所谓的黑箱函数。黑盒功能是一个内部工作未知的系统。像晶体管、引擎和人脑这样的系统通常被描述为黑箱系统。

在我们的情况下，超参数表示函数的输入参数，只有它不直接知道它如何影响例如交叉验证分数。函数上的每一点都必须经过或多或少的精心计算。

黑盒功能——作者图片

寻找最佳超参数设置

为了找到最佳的超参数设置，我们可以从理论上计算每个可能的超参数组合的交叉验证分数，并最终选择在评估中表现出最佳性能的超参数。

下图显示了超参数空间ε= 0.116 的程序，其中 C 始终取值 7。

不同超参数设置的黑盒函数示例计算—图片由作者提供

超参数优化过程“网格搜索”根据此程序工作。因此，我们用每个计算步骤一点一点地*似建立函数。

逐步建立黑盒函数——作者图片

因此，在所考虑的范围内，我们实际上有多接*最优值，决定性地取决于步长(网的细度)。然而，如果我们选择非常小的步长，具有许多超参数、大的数据集，并且还可能使用根据计算相对密集的原理运行的算法，则搜索最佳超参数所需的计算工作量可能会快速增加。

使用不同步长计算的黑盒—图片由作者提供

网格搜索

如下图所示，我们在超参数空间上定义了一个“网格”。如果我们认为核此刻是固定的，则产生下面的二维超参数空间。(C_min=1，C_max=50，ϵ_min=1，ϵ_max=30，步长=1)

网格搜索插图——作者图片

该图已经示出了所选超参数空间中的最优值必须大约位于右下部分。

右图中的点表示研究的超参数组合。对于所示示例，评估了 1500 个超参数组合。由于我们使用交叉验证进行评估，5 重交叉验证会产生 1500 x 5=7500 个必须构建和评估的模型。

尽管我们为这个例子选择了非常高的粒度，但是具有 3、4 或 5 个超参数的算法仍然需要巨大的计算能力。

从网格搜索到贝叶斯优化

基本上是一种有效的方法，但如果是在谈论所谓的“昂贵的”黑盒函数，使用替代的超参数优化方法是值得的[案例 13]。

“高成本”和“低成本”之间的区别通常基于评估所需的时间、所需的计算能力和/或所需的资本投资。

廉价与昂贵的黑盒功能——图片由作者提供

计算黑盒函数所需的计算工作量取决于各种因素，例如超参数空间的维度、所选算法的工作方式以及随后对所形成模型的评估。

如果可用的计算能力有限，并且超参数组合已经需要几秒或几分钟，那么寻找减少所需数据点数量的解决方案可能是有意义的。

贝叶斯优化为此引入了代理函数。在这种情况下，代理函数是一个计算的回归模型，它应该在几个采样点的基础上*似真实的黑盒函数。

基本上，在贝叶斯优化中，我们试图逐步减少模型的不确定性，计算每个额外的采样点，通常专注于函数的全局最大值可能位于的区域。

听起来这本身是一个非常有效的方法，尽管人们必须考虑到这个过程也会导致额外的计算工作，并且不能总是实现黑盒函数的充分复制。与任何其他回归问题一样，一个足够好的模型的形成不能想当然。当网格搜索以模型性能的评估结束时，贝叶斯超参数优化另外计算代理和获取函数。

评估步骤:网格搜索与贝叶斯优化—作者图片

替代函数——高斯过程回归

如上所述，目标是通过使用较少的计算点找到尽可能接*黑盒函数的替代函数。

超参数优化中最著名的替代函数是高斯过程，或者更准确地说是高斯过程回归。关于高斯过程回归如何工作的更详细的解释可以在 Carl Edward Rasmussen 和 Christopher K. I. Williams 所著的“Gaussian Processes for Machine Learning”中找到，该书可以从以下网址免费获得:

www.gaussianprocess.org

或者看看我以前的一篇描述 GP 回归如何工作的文章:

关于最常用的回归算法以及如何选择正确的算法

简而言之，高斯过程回归定义了已经包括真实函数的先验知识的先验高斯过程。对给定数据集的训练导致后验高斯过程。

为了计算一个第一后验高斯过程，我们需要一个计算出的样本点的真正黑箱函数。使用这个计算出的“支撑点”，我们已经可以建立第一个 GP 回归模型。

因为我们通常没有关于黑盒函数看起来如何的先验知识，所以我们为先验高斯过程选择均值函数，该均值函数是与 x 轴(y=0)平行的直线。作为核，我们使用最常用的核之一，径向基函数(RBF)。由于我们通过直接计算采样点来假设该点(此处为红色)是“真实”黑盒函数的一部分，因此在计算点的位置会产生一个协方差为零的结果。在该图中，模型不确定性的水平通过标准偏差可视化，并以灰色突出显示。通过了解真实函数的各个数据点，函数的可能过程逐渐缩小。

后验高斯过程——作者图片

正是这种对模型不确定性的度量，我们在下文中用来确定“最佳可能”的下一个采样点。如上所述，在这种情况下，我们可以自由选择下一个计算步骤。为此，我们引入了一个所谓的采集功能。

获取功能

超参数优化中最流行的采集函数是预期改善(EI) 。进一步的获取函数是“改进概率”、“知识梯度”、“熵搜索”或“预测熵”。

EI 定义如下[Kra18][Jon98][Uai18][Has19]:

在哪里

和

• μ:是由高斯过程定义的分布的平均值
• σ:是高斯过程定义的分布的标准偏差
• φ():是标准的正态累积密度函数(cdf)
• ϕ():是标准的正态概率密度函数
• ξ:是一个探测参数

对于说明性的例子，在第一步中，我们选择一个随机采样集，为其确定黑盒函数的值。对于这个例子，我们只为第一步选择一个采样点，并对其拟合第一高斯过程回归模型。由于我们假设没有噪声，采样点区域的协方差变为零，回归线的平均值直接穿过该点。在该点的右侧和左侧，协方差增加，模型的不确定性也随之增加。

利用上面的公式，我们现在计算超参数空间的获取函数。f(x+)描述了到目前为止计算的所有样本点的最大值。由于我们只计算了图中的一个点，f(x+)是所选样本点的函数值，此处为 31.0-31.0。σ和μ由高斯过程回归模型描述。在图中，可以看到 x = 15 位置的两个值。

后验高斯过程——作者图片

如果我们现在更仔细地观察这个公式，我们会注意到 EI 由两部分组成:

• 左边部分描述了高斯过程回归模型的平均值和最大值之间的差异。所有采样点的 f(x)值
• 正确的部分，使用标准差的模型的不确定性

两部分如何加权取决于 CDF(Z)和 PDF(Z)。如果 f(x+)和μ之间的差异比回归模型的标准偏差大，则 CDF(Z)趋向于 1，PDF(Z)趋向于 0。这意味着到目前为止，模型的平均值明显高于采样点的最大值 f(x+)的区域权重更大。可以自由设置探测参数，从而在一定程度上控制权重。

这里提到了勘探和开采之间的权衡，这反映在两个术语成分上:

1. 探索性:选择函数上当前模型显示最大不确定性的点(探索搜索空间的其他部分，希望找到其他有希望的区域[Leh13])
2. 开发性:选择现在显示最大价值的点，并更密切地探索该区域

后验高斯过程——作者图片

在计算获取函数之后，我们简单地识别 EI 最大的超参数值 x(这里:超参数ε),并计算黑盒函数值(这里:neg)。十字谷。分数)。然后，我们再次执行采集函数的计算，并为下一次迭代识别采样点。

贝叶斯逐步优化—图片由作者提供

摘要

本文讨论贝叶斯超参数优化，并解释它如何通过减少所需的样本点从而减少计算量来帮助更有效地找到最佳超参数设置。

这篇文章并没有声称代表了贝叶斯优化的全貌。既没有涉及到 scikit-optimizer 或hyperpt等库的实际应用，也没有涉及到不同优化方法在具体应用实例上的比较。

本文的目的是尽可能简单易懂地介绍贝叶斯超参数优化的基本功能。通过这样做，这篇文章强调了贝叶斯超参数优化与网格搜索等其他方法的不同之处。

如果你喜欢这篇文章，请随意查看我的另一篇文章，它解释了各种回归技术、异常检测方法等。：

</7-of-the-most-commonly-used-regression-algorithms-and-how-to-choose-the-right-one-fc3c8890f9e3>

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参考

【AGN 20】Agnihotri，Apoorv 巴特拉，尼蓬。探索贝叶斯优化。https://distill.pub/2020/bayesian-optimization/.2020 年。
[Bur98] Burges，C. J. C 考夫曼湖；斯莫拉，A. J。支持向量回归机。1998.网址http://papers . nips . cc/paper/1238-support-vector-regression-machines . PD fine
【cas 13】卡西洛，安德里亚。黑盒优化教程。https://www . lix . poly technique . fr/~ dambrosio/black box _ material/cassi oli _ 1 . pdf .2013。美国人口普查局。https://www . cs . Toronto . edu/~ delve/data/Boston/Boston detail . html
【fah 16】Fahrmeir，l；霍伊曼角；Künstler，r . Statistik:Weg zur 数据分析。施普林格-莱尔布奇。柏林和海德堡，8。，2016 年。ISBN 978–3–662 50371–3。doi:10.1007/978–3–662–50372–0
[has 19]使用高斯过程的贝叶斯超参数优化。2018.https://Brendan hasz . github . io/2019/03/28/hyperparameter-optimization . html # hyperparameter-optimization
【hel 19】Helmenstine，Anne Marie。贝叶斯定理的定义和例子。https://www.thoughtco.com/bayes-theorem-4155845.2019。
【Jon 98】Jones，D.R .，Schonlau，M. & Welch，W.J .昂贵的黑盒函数的有效全局优化。全局优化杂志
【kra 18】马丁·克拉瑟。贝叶斯优化。http://krasserm.github.io/2018/03/21/bayesian-optimization/T22【莱赫 13】莱赫蒂赫特阁下。https://www . research gate . net/post/What _ is _ the _ difference _ between _ exploration _ vs _ exploitation _ 集约化 _ vs _ 多样化 _ and _ global _ search _ vs _ local _ search【sci 18】si cotte，Xavier。交叉验证估计量。https://stats . stack exchange . com/questions/365224/cross-validation-and-confidence-interval-of-the-true-error/365231 # 365231。2018
【smo 04】斯莫拉，A. J 支持向量回归教程。统计与计算，14(3):199–222，2004。ISSN 0960–3174。doi:10.1023/B:STCO。0000035301.49549.8849549.UAI 2018。https://www.youtube.com/watch?v=C5nqEHpdyoE.2018。
【Yu12】于，h；金，SVM 教程-分类，回归和排名。g .罗森博格；t .贝克；自然计算手册，479–506。施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，2012。ISBN 978–3–540–92909–3。华盛顿大学。https://sites.math.washington.edu/.2021。

在 TensorFlow 中开发多输出模型的分步教程

原文：https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-tutorial-to-develop-a-multi-output-model-in-tensorflow-ec9f13e5979c

Pavel Neznanov 在 Unsplash 上拍摄的照片

有完整的代码

我以前写过几篇关于 TensorFlow 的教程，其中包括顺序和函数 API 模型、卷积神经网络、强化神经网络等。在本文中，我们将使用 Functional API 处理一个模型，但是它将使用一个模型预测两个输出。

如果你已经知道函数式 API 是如何工作的，对你来说应该很简单。如果您需要关于函数式 API 的教程或复*，这篇文章应该会有所帮助:

https://regenerativetoday.com/regression-in-tensorflow-using-both-sequential-and-function-apis/

让我们深入教程。首先导入必要的包:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Inputimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import itertools

我使用一个名为 auto_clean 的公共数据集。请随意从该链接下载数据集。这是一个免费的公共数据集。

https://datahub.io/machine-learning/autos#resource-autos

首先，用 auto_clean.csv 数据创建一个 pandas 数据框架:

df = pd.read_csv('auto_clean.csv')

数据集有 201 行和 29 列。这些是列:

df.columns

输出:

Index(['symboling', 'normalized-losses', 'make', 'aspiration', 'num-of-doors', 'body-style', 'drive-wheels', 'engine-location', 'wheel-base', 'length', 'width', 'height', 'curb-weight', 'engine-type', 'num-of-cylinders', 'engine-size', 'fuel-system', 'bore', 'stroke', 'compression-ratio', 'horsepower', 'peak-rpm', 'city-mpg', 'highway-mpg', 'price', 'city-L/100km', 'horsepower-binned', 'diesel', 'gas'], dtype='object')

数据集有一些空值，在本教程中，我将简单地删除有空值的行。有几种不同的方法来处理空值。请随意自己尝试一下。

df = df.dropna()

现在，数据集有 196 行数据，这不是很多，但让我们看看我们可以用它做什么。

由于这是一个多输出模型，我选择气缸数和价格作为目标变量。这里，气缸数量是一个分类变量，价格是一个连续变量。你也可以选择两个分类变量或者两个连续变量。

数据准备

对于数据准备，首先，我们需要将分类变量转换为数值。这是我遵循的程序。

找出数据帧中的数字列:

num_columns = df.select_dtypes(include=np.number).columns
num_columns

输出:

Index(['symboling', 'normalized-losses', 'wheel-base', 'length', 'width', 'height', 'curb-weight', 'engine-size', 'bore', 'stroke', 'compression-ratio', 'horsepower', 'peak-rpm', 'city-mpg', 'highway-mpg', 'price', 'city-L/100km', 'diesel', 'gas'], dtype='object')

上面的输出显示了数字列名。我们需要将其余的列转换成数字。

cat_columns = []
for col in df.columns:
    if col not in num_columns:
        cat_columns.append(col)
cat_columns

输出:

['make',
 'aspiration',
 'num-of-doors',
 'body-style',
 'drive-wheels',
 'engine-location',
 'engine-type',
 'num-of-cylinders',
 'fuel-system',
 'horsepower-binned']

下面是我如何将这些列转换成数字的:

for cc in cat_columns:
    df[cc] = pd.Categorical(df[cc])
    df[cc] = df[cc].cat.codes

这个项目的资料准备就是这么做的。

数据分割

对于模型定型，我们不会使用数据集中的所有数据。20%的数据将保留用于验证，20%将用于测试模型的性能。为此，我使用了 scikit-learn 库中的 train_test_split 方法:

train, test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=2)
train, val = train_test_split(train, test_size=0.2, random_state=23)

我将把我们的两个输出变量分开，用它们组成一个 NumPy 数组。

该函数将完成以下任务:

def output_form(data):
    price = data.pop('price')
    price = np.array(price)
    noc = data.pop('num-of-cylinders')
    noc = np.array(noc)
    return (price, noc)

让我们使用这个函数来训练、测试和验证数据:

train_y = output_form(train)
test_y = output_form(test)
val_y = output_form(val)

将数据标准化是一个很好的做法。因为数据中的不同变量可以在不同的数据范围内。因此，我将使用 describe 函数，它给出所有变量的计数、平均值、标准差、最小值、第 25、第 50 和第 75 百分位以及最大值。由此，平均值和标准差将用于标准化数据:

train_stats = train_stats.transpose()
def norm(x):
    return (x - train_stats['mean']) / train_stats['std']

我们有“norm”函数来标准化数据。

train_x = norm(train)
test_x = norm(test)
val_x = norm(val)

我们应该从输入特征中删除目标变量。我们以前可以这样做的。但是让我们现在就开始吧:

train_x = train_x.drop(columns=['price', 'num-of-cylinders'])
test_x = test_x.drop(columns=['price', 'num-of-cylinders'])
val_x = val_x.drop(columns=['price', 'num-of-cylinders'])

我们已经为模型准备好了特征和输出变量。

模型开发

我们将使用两个函数进行模型开发。基础模型将仅定义密集图层，最终模型将向基础模型添加输出图层。

def base_model(inputs):
    x= Dense(500, activation='tanh')(inputs)
    x= Dense(500, activation='tanh')(x)
    x= Dense(300, activation='tanh')(x)
    x= Dense(300, activation='tanh')(x)
    x= Dense(300, activation='tanh')(x)
    x= Dense(300, activation='tanh')(x)
    x= Dense(150, activation='tanh')(x)
    x= Dense(150, activation='tanh')(x)
    return xdef final_model(inputs):
    x = base_model(inputs)
    price = Dense(units='1', name='price')(x)

    noc = Dense(units = '5', activation = 'sigmoid', name = 'noc')(x)

    model = Model(inputs=inputs, outputs = [price, noc])

    return model

那是我们的模型。现在，训练模型，当然还有测试。

培训和测试

对于训练，需要定义输入和优化器。我将为这个模型和默认的学*率使用 adam optimizer。请随意尝试任何其他优化和一些不同的学*率。

inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(27,))

现在，将此输入传递给模型:

model = final_model(inputs)

对于模型编译，对于两个输出变量，将有两个损失函数和两个精度度量。这里的术语“noc”指的是“气缸数量”。

model.compile(optimizer='adam', 
             loss = {'price': 'binary_crossentropy',
                    'noc': 'mse'},
             metrics={'price': tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError(),
                     'noc': 'accuracy'})

训练模型的一切都准备好了。训练开始了。我训练了 400 个纪元的模型。

history = model.fit(train_x, train_y, 
                   epochs=400, validation_data=(val_x, val_y))

以下是最*三个时期的结果:

Epoch 398/400
4/4 [==============================] - 0s 11ms/step - loss: 390353.6250 - price_loss: 390342.9688 - noc_loss: 10.6905 - price_root_mean_squared_error: 624.7744 - noc_accuracy: 0.7097 - val_loss: 8178957.5000 - val_price_loss: 8178956.0000 - val_noc_loss: 1.6701 - val_price_root_mean_squared_error: 2859.8875 - val_noc_accuracy: 0.9062
Epoch 399/400
4/4 [==============================] - 0s 12ms/step - loss: 424782.6250 - price_loss: 424775.5625 - noc_loss: 7.0919 - price_root_mean_squared_error: 651.7481 - noc_accuracy: 0.6935 - val_loss: 8497714.0000 - val_price_loss: 8497707.0000 - val_noc_loss: 7.1780 - val_price_root_mean_squared_error: 2915.0828 - val_noc_accuracy: 0.8125
Epoch 400/400
4/4 [==============================] - 0s 11ms/step - loss: 351160.1875 - price_loss: 351145.4062 - noc_loss: 14.7626 - price_root_mean_squared_error: 592.5753 - noc_accuracy: 0.7258 - val_loss: 8427407.0000 - val_price_loss: 8427401.0000 - val_noc_loss: 5.7305 - val_price_root_mean_squared_error: 2902.9985 - val_noc_accuracy: 0.9062

从上面的结果可以看出，在最后一个时期之后,“气缸数量”的训练精度为 72.58%，验证精度为 90.62%。

虽然看到验证准确性比训练准确性高得多可能看起来有点滑稽，但我们应该记住，数据集非常小，验证数据集只有 20%。

我在这里打印最终的损耗和准确度指标:

loss, price_loss, noc_loss, price_root_mean_squared_error, noc_accuracy = model.evaluate(x=val_x, y=val_y)print()
print(f'loss: {loss}')
print(f'price_loss: {price_loss}')
print(f'noc_loss: {noc_loss}')
print(f'price_root_mean_squared_error: {price_root_mean_squared_error}')
print(f'noc_accuracy: {noc_accuracy}')

输出:

1/1 [==============================] - 0s 18ms/step - loss: 8427407.0000 - price_loss: 8427401.0000 - noc_loss: 5.7305 - price_root_mean_squared_error: 2902.9985 - noc_accuracy: 0.9062

loss: 8427407.0
price_loss: 8427401.0
noc_loss: 5.730476379394531
price_root_mean_squared_error: 2902.99853515625
noc_accuracy: 0.90625

估价

我们使用训练和验证数据来训练模型。模型从未见过测试数据集。因此，我们将使用测试数据集进行评估。通常，预测函数用于预测任何数据的输出。

predictions=model.predict(test_x)

因为我们有两个输出，所以我们可以从如下预测中访问价格预测和 no _ of _ clinders:

price_pred = predictions[0]
noc_pred = predictions[1]

“气缸数量”的准确率是明确的，但对于价格，没有准确率，因为这是一个连续的变量。价格均方根误差看起来很合理。视觉解读可能会很有趣。

下图显示了同一图中的实际价格和预测价格:

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(range(len(price_pred)), price_pred.flatten(), color='green')
plt.scatter(range(len(price_pred)), test_y[0], color='red')
plt.legend()
plt.title("Comparison of Actual and Predicted Prices", fontsize=18)
plt.show()

我认为预测比较接*实际情况。请随意使用其他评估方法来评估模型。我的重点是制作一个关于多输出模型的教程。

结论

我希望这个教程是有帮助的，你将能够在你的工作或学术项目中使用它。我在这个模型中使用了两个输出变量。如果你有一个更复杂的数据集，请对两个以上的变量自由尝试这种方法。

欢迎在推特上关注我，喜欢我的 T2 脸书页面。

更多阅读

</20-very-commonly-used-functions-of-pyspark-rdd-90b8271c25b2>

平衡和扩充用于分类的结构化数据的分步方法

原文：https://towardsdatascience.com/a-stepped-approach-for-balancing-and-augmenting-structured-data-for-classification-b9602be5a050

阶级不平衡

数据扩充从数据集生成模拟数据。我们拥有的数据越多，选择的学*者在分类或预测方面就越好。

平衡各类岩石。由 Unsplash 上的 Karsten Winegeart 拍摄

结构化数据增强很少在理论方法中讨论，也很少出现在现实世界的生产系统中。当它发生时，它被称为类平衡或过采样。

我将展示一种简单的结构化数据扩充方法。在本文的后续文章中，我将演示一个分步过程，它避免了处于过采样技术(如 SMOOT 和 ADASYN)核心的简单 k 均值聚类。

Paso:数据分类平衡

讨论将分为以下几个主要部分:

• 首先，我们用 Paso 输入器加载一个不平衡的类数据集。
• 其次，我将调查帕索提供的一些班级平衡方法。
• 接下来，我将展示 Paso 中提供的一些结构化数据扩充来自于类平衡方法。
• 然后，我暗示这些方法可能不足以平衡结构化数据的增长。

本文中所有示例的源代码也可以作为一个完整的笔记本 (ipynb)获得。

我们可以通过以下方式启动 Paso 服务:

from paso.base import Paso,Log,PasoError
from loguru import loggersession = Paso(parameters_filepath='../parameters/default-lesson.3.yaml').startup()

数据集:yeast3

不平衡数据集是类分布不均匀的分类问题的一种情况。通常，它们由两类组成:多数(消极)类和少数(积极)类。

我选择了 yeast3 数据集，自 20 世纪 90 年代末以来，生物学家和机器学*科学家一直在研究它。可以参考参考文献中的引用来使用:[1，2]它从https://sci2s.ugr.es/keel/imbalanced.php下载。

我们将 yeast3 数据集加载到数据集 dataframe 中。要素类将包含类值。

输入 yeast3 的设置代码

该数据集的特征是:

类:预测或依赖或目标特征。第 0 类与第 1 类的比例为 8:1。

Mcg : McGeoch 的信号序列识别方法。

Gvh :冯·海涅的信号序列识别方法。

Alm:ALOM 跨膜区预测程序得分。

Mit :线粒体和非线粒体蛋白 N 端区域(20 个残基长)氨基酸含量的判别分析得分。

Erl :存在“HDEL”子串(被认为是内质网腔内滞留的信号)。二元属性。

Pox:C 端的过氧化物酶体靶向信号。

Vac :液泡蛋白和胞外蛋白的氨基酸含量判别分析得分。

Nuc :细胞核蛋白和非细胞核蛋白核定位信号的判别分析得分。

这些特征是酵母菌株的不同类型的测量。如果您不知道它们的意思，请不要担心，因为这对本文并不重要。

描述文件

我将使用一个描述文件，而不是使用代码中的关键字参数。描述的一个有效定义(来自维基百科)是:

"显示主题领域或领域中概念和类别之间的关系."

我们使用描述文件是因为:

• 对象(数据集、模型等)的描述。)改而不改代码；
• 描述文件和 Python 的解析性能大致相同，因为两者都使用动态类型。对于静态类型语言来说，性能问题可能不是问题。然而，在所有情况下，与类实例执行的操作相比，对象的元数据解析计算是微不足道的。
• 描述文件是独立于语言的。它被格式化为 YAML 文件，但也格式化为 JSON 或 XML 文件。

学*者随机森林的描述文件

描述文件由键值对的层次结构组成。在以后的文章中，我将详细介绍描述文件——在https://github.com/bcottman/paso/tree/master/descriptions查看不同的描述文件。

平衡前先拆分。

在训练学*者之前，我们必须只平衡我们将要训练的数据集。我们想知道平衡数据对学*者的影响，同时不要用增加的数据破坏我们的验证数据集。

验证从初始训练数据集中提取，希望它是测试数据集从训练集剩余部分提取的过去和未来数据的样本。在这种情况下，我们的验证集被引用为 asX_test，y_test。涵盖原始数据集的训练、有效和测试的另一种情况是将初始数据集拆分为训练和验证数据集。然后再分乘一列火车，进行训练和测试。只要第二次分割也在训练数据集中，顺序就无关紧要。这里，训练集将是 70%，验证(测试)集将是原始数据集的 30%。

X, y = DataFrame_to_Xy(dataset, inputer.target)
splitter = Splitters(description_filepath=splitter_file)
X_train,X_test, y_train, y_test = splitter.transform(X, y,random_state=11)
train = X_train.copy()
Xy_to_DataFrame(train, y_train, inputer.target)
train.groupby([inputer.target]).count()

随机森林学*者

在我们平衡类之前，让我们在yeast3数据集上运行具有通用分类超参数的随机森林学*器(如上面随机森林的描述文件所示)。

from paso.learners.learners import Learners
learner = Learners(description_filepath=learner_file)
learner.train(X_train,y_train)
learner.cross_validate(X_train,y_train,description_filepath=cv_file)learner.evaluate(X_test, y_test)

使用 RandomForest 的 yeast3 指标

上面显示了与0.8207.的f1相当好的拟合，当我们通过过采样平衡类 1 和类 0 时会发生什么？

处理不平衡的班级

对于不平衡的类数据，没有必要平衡类。在现实世界中，数据集是实际人口的样本。然而，这种不平衡可能不能准确地代表潜在人口。

此外，平衡可能不会影响底层类的表示，从而更好地适应数据。

也就是说，如果不平衡程度相对较低，应该不会对您的模型性能产生任何重大影响。

在不同的不平衡水平下，采样技术表现不同。

目前有四种不同类型的方法来实现阶级平衡:

1. 权重 赋值:这些不同的方法对少数类赋予较高的权重，对多数类赋予较低的权重。没有事实信息添加到数据集中。相反，这是由不同的阶层调节的。极度欠采样或过采样会产生最差的数据拟合。
2. 离群点 剔除:聚类分析后，剔除离质心最远且在聚类之外的数据点。数据点消除应在人工监督下完成(即手动)。例如，年薪 2，000，000 美元可能是潜在分布的实际数据点，而 50 米长的蜘蛛可能是错误的。有些人会认为不应该删除整行；相反，虚假值被更敏感的东西取代，比如中值或平均值。在任何情况下，淘汰都会导致信息含量降低。
3. 欠采样:多数类成员通过不同的采样策略减少。欠采样通常是最糟糕的方法之一，因为数据集中的数据量减少了。同样，随着数据的减少，大多数模型更适合的信息丢失。当训练数据集(带有欠采样)从来没有比验证或测试数据集更好的损失度量时，您还必须小心欠拟合。
4. 过采样:少数类成员通过不同的合成数据生成策略增加。SMOTE(合成少数过采样技术)和 ADASYN(自适应合成)是过采样领域最著名的技术。随着样本数量的增加，过采样通常是最佳方法之一。随着数据的增加，所有的模型都更加适合。但是，如果您小心过度拟合，那将是最好的。当训练数据集(具有过采样)具有比验证或测试数据集更好的损失度量时，会发生过度拟合。

警告:
只有 SMOTEC 可以平衡具有分类特征的数据集。所有其他人将只接受具有连续特征的数据集。

给定的过采样技术有:

• RandomeOverSample
• SMOTE
• ADASYN
• BorderLineSMOTE
• SVSMOTE
• SMOTENC

[*ADASYN*](https://imbalanced-learn.readthedocs.io/en/stable/generated/imblearn.over_sampling.ADASYN.html#imblearn.over_sampling.ADASYN)着重于生成与使用 k-最*邻分类器错误分类的原始样本相邻的样本，而[*SMOTE*](https://imbalanced-learn.readthedocs.io/en/stable/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html#imblearn.over_sampling.SMOTE)的基本实现不会对使用最*邻规则分类的简单和困难样本进行任何区分。因此，在训练期间发现的决策函数在算法之间将是不同的。然而，由于距质心的距离度量，类簇需要是圆形的，以使任一方法都工作良好。

给定的欠采样技术有:

• RandomUnderSample
• ClusterCentroids
• SMOTE的各种版本
• ADASYN

异常值消除(导致欠采样)技术有:

• NearMiss
• EditedNearestNeighbour
• CondensedNearestNeighbour

你可以在广泛的不平衡-sklearn 文档中详细阅读这些类平衡技术和例子。

所有可用的类别平衡策略如下所示:

from paso.pre.cleaners import Balancers
class_balancer = Balancers(description_filepath=balancer_file)
o.classBalancers()

我将使用SMOTE对少数类进行过采样。我推荐阅读，

了解更多关于如何平衡类不平衡数据集的详细信息。

balancer = Balancers(description_filepath=balancer_file)
X_train,y_train = balancer.transform(X_train,y_train)
train = X_train.copy()
Xy_to_DataFrame(train, y_train, inputer.target)
train.groupby([inputer.target]).count()

SMOOT 类平衡后的 yeast3 数据集

from paso.learners.learners import Learners
learner = Learners(description_filepath=learner_file)
learner.train(X_train,y_train)
learner.cross_validate(X_train,y_train,description_filepath=cv_file)learner.evaluate(X_test, y_test)

使用 RandomForest 的类平衡 yeast3 的度量

注意，由于类平衡了前少数的假阳性，类 1 从 21 减少到 15(好)(如混淆矩阵所示)。以前的多数类将假阳性从 6 增加到 9(坏)。更重要的是，f1增加到了0.8356，而logloss 减少到了0.1346.，看来SMOTE类平衡帮助我们适应了yeast3数据集。

扩充yeast3 数据集

现在，我们可以使用 SMOTE 通过类不平衡方法生成的合成数据进行扩充(增加 100%的数据量)。结果类似于图像扩充，因为我们通过使用合成数据增加yeast3数据集的行数来完成结构化数据扩充。

from paso.pre.cleaners import Augmenters
augmenter = Augmenters(description_filepath=balancer_file)
ratio = 1.0
X_augment,y_augment = augmenter.transform(X_train,y_train,ratio=ratio, verbose=True)
_, _, occurCount = np.unique(
    y_augment, return_index=True, return_counts=True
)
occurCount

使用来自 yeast3 的每个类簇的合成数据，将行数增加 100%。

learner = Learners(description_filepath=learner_file,target=inputer.target)
learner.train(X_augment,y_augment )
learner.cross_validate(X_augment,y_augment ,description_filepath=cv_file)
learner.evaluate(X_test, y_test)

年增长 100% 3

使用 SMOTE 的聚类采样对数据进行过采样最多也就是模棱两可。logloss和f1都增加了！这表明yeast3的簇不是SMOTE.所要求的圆形。接下来，我将使用SMOTE 进一步增加数据集三次，每次都使数据集行数加倍。绘制logloss 与行数和f1的关系图显示:

数据集:yeast3。logloss 作为 SMOTE 数据生成的函数。

数据集:yeast3。f1 作为 SMOTE 数据生成的函数。

结论和总结

我不能说 SMOTE 不会生成好的伪数据。为此，我们需要为每次增强优化学*者的超参数，使用 PCA 和聚类分析查看数据的形状，尝试不同的学*者，以及尝试除 SMOTE 之外的不同数据增强器。我将在本文的第 2 部分做这件事。

我们引入了 paso 的数据输入类、Inputer 和 Spitter 类来将数据分成训练、有效和测试数据集。我还略微浏览了描述文件，这些文件捕获了我们希望某个类执行的操作的描述。我说过，通过偶然的争论，描述文件比编码的关键字争论更好。是的，我们从描述文件中获得了一些语言独立性。最后，我对学*者的使用和那些学*者的交叉验证做了一个小小的尝试。

我把重点放在了这篇文章的主题上，平衡器和增强器。我们看到了如何扩充结构化数据。平衡提高了学*者的预测能力，但在这个最小的研究中，我们未能显示使用 SMOTE 进一步增加数据会提高预测能力。

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[1]阿尔卡拉-费德斯、桑切斯、加西亚、德尔赫苏斯、本图拉、加雷尔、奥特罗、罗梅罗、巴卡迪特、里瓦斯、费尔南德斯、埃雷拉。

[2] KEEL:一个评估数据挖掘问题进化算法的软件工具。软计算 13:3(2009)307–318，doi:10.1007/s 00500–008–0323-y。

• J.阿尔卡拉-Fdez、A. Fernandez、J. Luengo、J. Derrac、S. García、L. Sánchez、F. Herrera。KEEL 数据挖掘软件工具:数据集存储库、集成算法和实验分析框架。多值逻辑和软计算杂志 17:2–3(2011)255–287。