高明霞　方　娟　毛國(guó)君

文章編號(hào)：1672-5913(2009)02-0100-03

摘 要：機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)以算法和學(xué)習(xí)理論為主的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程，單純的算法分析和理論講解很難引起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。為了激發(fā)學(xué)生的興趣，循序漸進(jìn)的完成教學(xué)目標(biāo)，本文探討了在課堂講授、課程作業(yè)和畢業(yè)設(shè)計(jì)三個(gè)基本教學(xué)環(huán)節(jié)中應(yīng)用開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)工具——WEKA的教學(xué)方法。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；WEKA；算法

中圖分類(lèi)號(hào)：G642

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

1 引言

機(jī)器學(xué)習(xí)課程是很多大學(xué)為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)學(xué)生和研究生開(kāi)設(shè)的專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程。它主要講授目前機(jī)器學(xué)習(xí)中各種實(shí)用的理論和算法，包括概念學(xué)習(xí)、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯學(xué)習(xí)、基于實(shí)例的學(xué)習(xí)、遺傳算法、規(guī)則學(xué)習(xí)、基于解釋的學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等。機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)的主要目標(biāo)有兩個(gè)：一是掌握典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法并利用這些技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題；二是根據(jù)實(shí)際應(yīng)用改進(jìn)現(xiàn)有方法，發(fā)展新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。目前機(jī)器學(xué)習(xí)的教學(xué)內(nèi)容主要集中在典型算法和學(xué)習(xí)理論，現(xiàn)有教材中使用的實(shí)例和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用差距很大，如果教師的課堂教學(xué)中過(guò)多的采用算法分析和偽碼演示，很難激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。實(shí)際上，機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)有了十分廣泛的應(yīng)用，被成功的運(yùn)用到了生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷等各個(gè)領(lǐng)域。如果在教學(xué)過(guò)程中，讓同學(xué)們看到、感受到、甚至于自己參與到這些機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用實(shí)例中，必定能大大激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

為此，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)包括課堂講授、課程作業(yè)和畢業(yè)設(shè)計(jì)三個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)的教學(xué)過(guò)程，并在每個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)中，應(yīng)用了一個(gè)開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)工具——WEKA。首先，教師利用WEKA的可視化界面在課堂教學(xué)上展示了經(jīng)典算法和實(shí)例的運(yùn)行效果；其次，教師應(yīng)用WEKA的多種算法實(shí)現(xiàn)，在課程作業(yè)環(huán)節(jié)，為學(xué)生布置了一些現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，并要求他們借助WEKA自己解決；最后，在畢業(yè)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，教師針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的最新發(fā)展，要求有能力、感興趣的學(xué)生自己實(shí)現(xiàn)某個(gè)新算法，并借助WEKA的可視化接口，和原有算法進(jìn)行性能對(duì)比分析。借助WEKA，應(yīng)用這種循序漸進(jìn)的教學(xué)過(guò)程，可以引導(dǎo)學(xué)生了解機(jī)器學(xué)習(xí)課程的作用，并培養(yǎng)他們利用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題的動(dòng)手能力和發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題、評(píng)估問(wèn)題的研究能力。

下邊首先簡(jiǎn)單介紹一下開(kāi)源工具——WEKA。接著講述其在教學(xué)演示，課程作業(yè)和畢業(yè)設(shè)計(jì)方面的應(yīng)用。最后是對(duì)本文的簡(jiǎn)要總結(jié)。

2 WEKA簡(jiǎn)介

WEKA[1]的全名是懷卡托智能分析環(huán)境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)，它的源代碼可通過(guò)http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/WEKA得到。由于WEKA的主要開(kāi)發(fā)者來(lái)自新西蘭，所以使用了一種新西蘭的鳥(niǎo)名命名這個(gè)工具。2005年8月，在第11屆ACM SIGKDD國(guó)際會(huì)議上，懷卡托大學(xué)的WEKA小組榮獲了數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)探索領(lǐng)域的最高服務(wù)獎(jiǎng)，WEKA系統(tǒng)得到了廣泛的認(rèn)可，成為現(xiàn)今較完備的數(shù)據(jù)挖掘工具之一。WEKA 3.5.8能夠提供四種操作環(huán)境：SimpleCLI、Explorer、Experimenter、knowledgeflow。四種操作環(huán)境的基本原理都大同小異，只是提供的界面不一樣。SimpleCLI適合于直接使用代碼的用戶(hù)；Knowledgeflow傾向于喜歡圖標(biāo)的實(shí)驗(yàn)者；explorer和experimenter通常更適用于功能形控制。WEKA作為一個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)挖掘工作平臺(tái)，集合了大量能承擔(dān)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則以及在新的交互式界面上的可視化。WEKA提供了通用的接口文檔和插件模式的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，供機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員方便的實(shí)現(xiàn)自己的算法并集成到WEKA環(huán)境中進(jìn)行深入研究。

3 WEKA在教學(xué)演示方面的應(yīng)用

講解某個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，除了從理論上進(jìn)行闡述外，使用一個(gè)真實(shí)問(wèn)題，借助WEKA為學(xué)生演示該算法解決這個(gè)真實(shí)問(wèn)題的整個(gè)步驟，并根據(jù)算法特點(diǎn)和知識(shí)點(diǎn)，在演示過(guò)程中設(shè)置問(wèn)題和學(xué)生交互更能激發(fā)學(xué)生的興趣，加深他們對(duì)算法的認(rèn)識(shí)。下邊是針對(duì)教材中通用的天氣(weather)數(shù)據(jù)集(5個(gè)屬性，14個(gè)樣例)講解決策樹(shù)算法ID3時(shí)WEKA—Explorer在教學(xué)演示方面的應(yīng)用。

1) 數(shù)據(jù)預(yù)處理：Explorer的選項(xiàng)卡“Preprocess”提供了對(duì)樣例數(shù)據(jù)的多角度觀察和大數(shù)據(jù)集的屬性實(shí)例過(guò)濾操作等數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。在這個(gè)過(guò)程中，以可視的形式給學(xué)生展示了數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)格式等和算法相關(guān)的知識(shí)。由于ID3算法只能處理離散值屬性，原始實(shí)例中的兩個(gè)屬性(temperature和humidity)值范圍是實(shí)數(shù)，為了滿(mǎn)足ID3算法，需要對(duì)這些屬性值進(jìn)行各種離散化處理。借助這一選項(xiàng)卡對(duì)各種離散化方法進(jìn)行展示，并比較結(jié)果和使用范圍。

2) 屬性選擇方法：Explorer的選項(xiàng)卡“Select attributes”提供了多種方法用于選擇分類(lèi)屬性，例如信息增益(information gain)，信息增益比(gain ratio)等。通過(guò)多種屬性選擇方法對(duì)天氣數(shù)據(jù)集中的五個(gè)屬性進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和可視化結(jié)果對(duì)比，為學(xué)生展示了屬性選擇對(duì)ID3算法的重要性。

3) 樹(shù)模型形成：Explorer的選項(xiàng)卡“Classify”提供了各種測(cè)試形式用于形成樹(shù)模型，包括帶訓(xùn)練集(use training set)、交叉驗(yàn)證(cross-validation)、比例分割(percentage split)等測(cè)試形式。通過(guò)自由選擇可以實(shí)時(shí)演示不同測(cè)試形式的模型學(xué)習(xí)結(jié)果和詳細(xì)評(píng)估指標(biāo)，通過(guò)對(duì)比可以了解不同測(cè)試形式的優(yōu)缺點(diǎn)以及適用范圍。特別是帶源碼的模型結(jié)果輸出，除了形象的展示了形成的模型樹(shù)外，還以面向?qū)ο缶幊痰乃枷胝故玖薎D3算法的JAVA語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，這些真實(shí)程序和偽代碼結(jié)合講解，可以培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際動(dòng)手能力和算法抽象能力。

4) 結(jié)果指標(biāo)的圖形化演示和處理：除了選項(xiàng)卡“Classify”提供的分類(lèi)器輸出(Classifier Output)用于顯示結(jié)果指標(biāo)，WEKA對(duì)結(jié)果的一些特殊指標(biāo)提供了圖形化演示和文件導(dǎo)出的靈活功能，可以通過(guò)右鍵獲得。

4 WEKA在課程作業(yè)方面的應(yīng)用

上節(jié)借助WEKA演示機(jī)器學(xué)習(xí)算法的過(guò)程可以幫助學(xué)生掌握典型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，本節(jié)結(jié)合教學(xué)過(guò)程中的課程作業(yè)布置重點(diǎn)闡述借助WEKA培養(yǎng)學(xué)生利用所學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)方法解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

由于機(jī)器學(xué)習(xí)方法在實(shí)際領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，我們可以將這些領(lǐng)域中的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題提出作為課程作業(yè)布置給學(xué)生，要求他們利用所學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)解決。如果沒(méi)有WEKA對(duì)經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)，就需要學(xué)生自己花費(fèi)大量時(shí)間完成算法實(shí)現(xiàn)、輸入數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和輸出格式圖形化這些復(fù)雜、繁瑣的編程工作。這將大大降低學(xué)生學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和利用這些方法解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的興趣。WEKA作為一個(gè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，提供了大量經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)，并提供了方便的數(shù)據(jù)輸入、結(jié)果輸出和可視化功能，它能簡(jiǎn)化利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的過(guò)程。使得學(xué)生集中關(guān)注有助于提高他們解決問(wèn)題能力的如下問(wèn)題點(diǎn)：現(xiàn)實(shí)問(wèn)題到機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)例的形式化，所用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)和數(shù)據(jù)要求，那些算法適用這一現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域等。

下邊以自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中一個(gè)識(shí)別自然語(yǔ)言問(wèn)題所處領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)需求為例，說(shuō)明利用WEKA解決這一現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的簡(jiǎn)化過(guò)程。問(wèn)題領(lǐng)域識(shí)別是問(wèn)題分類(lèi)[2]的一種，可以看作是典型的文本分類(lèi)問(wèn)題，通常需要特征提取，模型訓(xùn)練，和新問(wèn)題預(yù)測(cè)三個(gè)階段。課程作業(yè)所用樣本問(wèn)題搜集于MadSci Circumnavigator站點(diǎn)1996至2005年間用戶(hù)提交的真實(shí)問(wèn)題，包括計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的709個(gè)問(wèn)題和醫(yī)療領(lǐng)域的2142個(gè)問(wèn)題，糾正了原始問(wèn)題中包含的語(yǔ)法和拼寫(xiě)錯(cuò)誤，分別得到570個(gè)計(jì)算機(jī)類(lèi)和1928個(gè)醫(yī)療類(lèi)問(wèn)題。

特征提取可以參考文本分類(lèi)[3]中所用特征向量，將同領(lǐng)域中的所有樣本問(wèn)題包含的核心詞作為特征，并以要分類(lèi)問(wèn)題中是否出現(xiàn)這些核心詞為這些特征定義兩個(gè)取值{0，1}，分別表示不出現(xiàn)和出現(xiàn)。這一階段主要完成現(xiàn)實(shí)問(wèn)題到機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的形式化，所用技術(shù)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域密切相關(guān)，和WEKA關(guān)系不大。

定義了特征后，模型訓(xùn)練和新問(wèn)題領(lǐng)域預(yù)測(cè)兩個(gè)階段可完全借助WEKA—Explorer實(shí)現(xiàn)。模型訓(xùn)練需要選擇合適的問(wèn)題作為正負(fù)樣例，并根據(jù)特征取值和所屬領(lǐng)域?qū)⑺麄冝D(zhuǎn)換為特征向量，表示成WEKA可識(shí)別的數(shù)據(jù)格式，用WEKA提供的各種分類(lèi)器訓(xùn)練模型。要完成這一步驟，需要了解WEKA使用的數(shù)據(jù)格式。WEKA存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的格式是一種ASCII文本文件ARFF(Attribute-Relation File Format)。表1中的ARFF文件就是部分計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的WEKA數(shù)據(jù)樣例集。以“%”開(kāi)始的行是注釋行，處理過(guò)程中被忽略。除去注釋后，整個(gè)ARFF文件可以分為頭信息和數(shù)據(jù)信息兩個(gè)部分。頭信息(Head information)，包括對(duì)關(guān)系和屬性的聲明。數(shù)據(jù)信息(Data information)，即數(shù)據(jù)集中的實(shí)際樣例，從“@data”標(biāo)記開(kāi)始。將要處理的數(shù)據(jù)表示成WEKA的存儲(chǔ)格式后，就可以利用Explorer 的選項(xiàng)卡“Classify”提供的不同分類(lèi)器和訓(xùn)練方式來(lái)訓(xùn)練模型。該選項(xiàng)卡的作用很清晰，面板上的操作類(lèi)型也很明確，我們可以按照要求選擇并完成模型訓(xùn)練，右邊的分類(lèi)器輸出(Classifier Output)對(duì)該模型的具體情況做了詳細(xì)說(shuō)明。表2是選擇WEKA中提供的NaiveBayes、RBFNetwork、VotedPerceptron、SMO四種分類(lèi)算法和它們的默認(rèn)參數(shù)，對(duì)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行了4-fold的交叉驗(yàn)證后得到的模型精度結(jié)果。

由于目前的應(yīng)用實(shí)例只考慮了兩個(gè)領(lǐng)域，所以新問(wèn)題預(yù)測(cè)只能預(yù)測(cè)該問(wèn)題是否屬于某個(gè)(計(jì)算機(jī)或醫(yī)療)領(lǐng)域。例如要預(yù)測(cè)問(wèn)題“should I gargle salty water against mouth infection?”是否屬于醫(yī)療領(lǐng)域。只需要將新問(wèn)題根據(jù)醫(yī)療領(lǐng)域的特征字典和取值表示成特征向量，并將最后一個(gè)屬性值result置空，使其成為一個(gè)要預(yù)測(cè)問(wèn)題的ARFF文件(medicine-new.arff)。從表2可知要選擇第一個(gè)分類(lèi)器(Na?ve Bayes)和醫(yī)療訓(xùn)練數(shù)據(jù)形成的學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)，在這個(gè)模型結(jié)果列表上重新選擇測(cè)試形式(Test options)為 “Supplied test set”，并且“Set”成你得到的要預(yù)測(cè)問(wèn)題的數(shù)據(jù)集，這里是“medicine-new.arff”文件?，F(xiàn)在，右鍵點(diǎn)擊選擇的模型，選擇“Re-evaluate model on current test set”進(jìn)行預(yù)測(cè)。并通過(guò)點(diǎn)擊右鍵菜單中的“Visualize classifier errors”，將彈出的一些有關(guān)預(yù)測(cè)誤差的散點(diǎn)圖保存成一個(gè)Arff文件。打開(kāi)這個(gè)文件可以看到在倒數(shù)第二個(gè)位置多了一個(gè)屬性(predictedpep)，這個(gè)屬性上的值就是模型對(duì)新問(wèn)題領(lǐng)域的預(yù)測(cè)值。

5 WEKA在實(shí)踐環(huán)節(jié)的應(yīng)用

不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有不同的特點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域，隨著大量新問(wèn)題和新領(lǐng)域的出現(xiàn)，研究人員在不斷的開(kāi)發(fā)新的算法和改進(jìn)已有算法的應(yīng)用范圍。對(duì)于那些對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有興趣，想深入學(xué)習(xí)的學(xué)生，為他們提供機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)合適的畢業(yè)設(shè)計(jì)題目可以鍛煉他們的實(shí)踐能力和科研能力。例如讓他們實(shí)現(xiàn)一個(gè)新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法并通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析比較它的性能和優(yōu)缺點(diǎn)。WEKA提供了插件體系模式和通用接口，供研究人員方便的集成自己的算法到他的環(huán)境中。所以，學(xué)生可以借助WEKA的這些功能，實(shí)現(xiàn)這一算法并集成在WEKA的環(huán)境中，利用WEKA平臺(tái)方便快捷的分析、比較新算法和已有典型算法的各種性能。

6 結(jié)論

為了更好的達(dá)到機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)的兩個(gè)目標(biāo)，激發(fā)出學(xué)生學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程的興趣，我們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)的教學(xué)過(guò)程中應(yīng)用了一個(gè)開(kāi)源工具——WEKA，并借助它的可視化環(huán)境、典型算法實(shí)現(xiàn)和通用接口說(shuō)明，在課堂上為學(xué)生演示實(shí)際問(wèn)題解決過(guò)程，在課程作業(yè)布置上有意識(shí)的選擇特定領(lǐng)域得真實(shí)問(wèn)題并要求學(xué)生應(yīng)用WEKA和所學(xué)知識(shí)解決這些問(wèn)題，在課程設(shè)計(jì)上鼓勵(lì)學(xué)生以WEKA提供的通用接口實(shí)現(xiàn)新算法和改進(jìn)現(xiàn)有算法并集成到它的環(huán)境中。通過(guò)這些教學(xué)步驟，讓學(xué)生循序漸進(jìn)的做到了解機(jī)器學(xué)習(xí)方法，掌握典型算法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法解決問(wèn)題，提出、實(shí)現(xiàn)新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)的兩個(gè)目標(biāo)。

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