李安

（陜西省西安中學(xué)，陜西西安，710000）

1 概述

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，對(duì)分類模型的研究具有重要的意義。集成學(xué)習(xí)作為一種能夠有效提高分類模型性能的方法也被廣泛使用。集成學(xué)習(xí)分為兩種類型，包括同質(zhì)集成學(xué)習(xí)與異質(zhì)集成學(xué)習(xí)，目前在實(shí)際應(yīng)用中，大多數(shù)采用同質(zhì)集成學(xué)習(xí)，包括sklearn等主流的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，都實(shí)現(xiàn)了同質(zhì)集成學(xué)習(xí)。因此，對(duì)于異質(zhì)集成學(xué)習(xí)進(jìn)行探索就有了重要意義。

娛樂文章按體裁能分成七類：資訊熱點(diǎn)，電影電視劇報(bào)道評(píng)論，人物深扒，組圖盤點(diǎn)，明星寫真，行業(yè)報(bào)道，機(jī)場圖。本文依據(jù)娛樂新聞分類這一具體問題，通過對(duì)不同模型的綜合分析，探究異質(zhì)集成學(xué)習(xí)的方法，將文章進(jìn)行多分類。

1.1 數(shù)據(jù)集特征

娛樂新聞的數(shù)據(jù)集特征由分詞和去停用詞以及TF-IDF處理后的4700維構(gòu)成。

1.2 數(shù)據(jù)集預(yù)處理

1.2.1 去停用詞

由于并不是每一個(gè)詞都能表征這篇文章的內(nèi)容，如果保留，輸入特征會(huì)很大，影響訓(xùn)練效果，因此有一些形如“這樣”“1.2.3.4”的詞就應(yīng)該被刪除掉，可以從網(wǎng)絡(luò)上尋找一份中文的停用詞表作為參考。將文章中的詞與停用詞表中的詞作比較，如果在表中出現(xiàn)該詞，就將其刪除，如果沒有出現(xiàn)，就跳過。

1.2.2 分詞

文本分詞是文檔處理中的一個(gè)不可或缺的操作，因?yàn)橹蟮牟僮餍枰梦恼轮械脑~語來代表這篇文章的主要內(nèi)容的概括。本文中對(duì)文章進(jìn)行分詞主要操作步驟如下：構(gòu)造語料庫詞典和進(jìn)行文章分詞操作。

目前在nlp領(lǐng)域用來構(gòu)造詞典的主要方法是字典樹。對(duì)于分詞，主要采用的有正反雙向最大匹配以及nlp語言模型和最短路徑等相關(guān)的算法。

對(duì)于我們的問題而言，我們使用的是jieba分詞庫。

1.2.3 tf-IDF

tf-IDF指標(biāo)是一種基于概率論的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，用于評(píng)估一篇文章中的某一字詞的對(duì)于一個(gè)語料庫中的文件集合中的其中一個(gè)文件的重要程度，詞語的重要程度和其在一篇文章中出現(xiàn)的次數(shù)是正比關(guān)系，但是和其在文件集合中出現(xiàn)的次數(shù)成反比關(guān)系。通俗地說，就是一個(gè)詞在某篇文章中出現(xiàn)的次數(shù)越高，而在這一堆文章中的其他文章中出現(xiàn)越少，它就更能表征這篇文章的內(nèi)容。

詞頻（TF）指的是一個(gè)給定的詞語在某篇文章中出現(xiàn)的次數(shù)，為了防止文章過長導(dǎo)致頻率偏向長文章，這個(gè)指標(biāo)一般會(huì)采用某種方式進(jìn)行歸一化操作（常常用出現(xiàn)的頻數(shù)/文檔總詞數(shù)）。

Tf-IDF指標(biāo)的計(jì)算方法是由語料庫中文檔的總數(shù)除上出現(xiàn)該詞語的文檔數(shù)，將結(jié)果再取對(duì)數(shù)，TF·IDF=TF＊IDF。

為了簡化計(jì)算，針對(duì)數(shù)據(jù)集，做出每4700詞劃分一次的調(diào)整，長度大于4700的進(jìn)行切分，小于4700的進(jìn)行填充。

1.3 數(shù)據(jù)集劃分

將9000篇文章中，30%劃分為訓(xùn)練集，70%劃分為測試集。

2 構(gòu)建傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型

2.1 構(gòu)建樸素貝葉斯模型

2.1.1 基本原理

樸素貝葉斯是經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，通過考慮特征概率來預(yù)測分類，是為數(shù)不多的基于概率統(tǒng)計(jì)學(xué)的分類算法。

樸素貝葉斯的核心是貝葉斯定理，而貝葉斯定理的公式本質(zhì)上是條件概率。

貝葉斯法則如下：

這里的C表示類別，輸入待判斷數(shù)據(jù)，式子給出要求解的某一類的概率。我們的最終目的是比較各類別的概率值大小，而上面式子的分母是不變的，因此只要計(jì)算分子即可。

2.1.2 算法效果

運(yùn)用樸素貝葉斯模型進(jìn)行預(yù)測，在訓(xùn)練集上達(dá)到了71.59%的準(zhǔn)確率，在測試集上達(dá)到了69.89%的準(zhǔn)確率，如圖1所示。

圖1

2.2 logistic模型

2.2.1 logistic原理

Logistic模型是人工智能中的一種被廣泛使用的分類模型，對(duì)于一般的分類問題而言，具有良好的性能。Logistic模型使用S函數(shù)作為我們的預(yù)測函數(shù)，去估計(jì)概率P（y | x）的大小。如果P大于0.5，我們則認(rèn)為屬于“1”類別，否則屬于“0”類別。在娛樂新聞分類問題中，S函數(shù)的輸出就是屬于每一類娛樂新聞的幾率值，大小取值在0到1之間。Logistic模型在訓(xùn)練階段，通過隨機(jī)梯度下降法SGD去不斷的最小化預(yù)測函數(shù)在訓(xùn)練集娛樂新聞上的誤差，來提高模型的泛化能力。為了避免模型陷入過擬合，在代價(jià)函數(shù)上采用相應(yīng)的正則化手段，可以緩解模型的過擬合程度。

2.2.2 logistic的假設(shè)函數(shù)

假設(shè)函數(shù)采用sigmoid函數(shù)，函數(shù)形式為如2-1式，取值范圍為[0,1]。代表了測試樣本新聞屬于某一類的概率。其中z = θTxX，θ是模型需要學(xué)習(xí)的參數(shù)，X在該問題中對(duì)應(yīng)每篇文章的特征向量。即z是一篇新聞所有特征的線性組合。

2.2.3 邏輯回歸的loss function

Loss function又稱為代價(jià)函數(shù)、損失函數(shù)，是我們將機(jī)器數(shù)學(xué)問題抽象成數(shù)學(xué)問題后所對(duì)應(yīng)的優(yōu)化目標(biāo)，主要用來評(píng)價(jià)模型的好壞，在訓(xùn)練集上的預(yù)測誤差越小，loss function就越小，在訓(xùn)練集上的誤差越大，則loss funciton也就越大。機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程，本質(zhì)上就是通過SGD等優(yōu)化算法來不斷的更新模型權(quán)重，從而不斷的減小模型的預(yù)測誤差。

機(jī)器學(xué)習(xí)中比較常見的loss funciton有均方誤差和cross entropy誤差。均方誤差一般用于regression問題中，cross entropy一般用在classi fi caton問題中。對(duì)于娛樂新聞分類問題而言，其是一個(gè)分類問題，因此我們采用了cross entropyloss function。cross entropyloss function的公式如2.2式。公式中的g(θ)代表了邏輯回歸函數(shù)的輸出，log代表以10為底的對(duì)數(shù)，yi代表樣本的真實(shí)分布。

2.2.4 logistic模型存在的問題

從數(shù)學(xué)優(yōu)化上來講，模型每次更新權(quán)重時(shí)，loss function都可以有一定的降低，在降低到很小的某一個(gè)值后，在其附近波動(dòng)。但是loss function過低的風(fēng)險(xiǎn)是模型會(huì)過擬合。模型過擬合后，雖然模型在訓(xùn)練集上的誤差很小，但是在測試集上的誤差將會(huì)非常大[2]，無法得到良好的預(yù)測性能。

2.2.5 邏輯回歸的正則化

為了解決上述提到的模型可能陷入過擬合的問題，需要采取一定的措施。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們可以通過增加訓(xùn)練集樣本的數(shù)目去緩解過擬合，但是通常增加訓(xùn)練集數(shù)目的成本過高，因此可以使用另外一種常見的手段-正則化。正則化一般有L1正則，L2正則。在我們的問題中采用L2正則化，加入正則化項(xiàng)的代價(jià)函數(shù)如2.3式，其中C為正則化參數(shù)。

2.2.6 結(jié)果分析

通過在訓(xùn)練的過程中加入的L2正則化項(xiàng)，我們的模型基本沒有發(fā)生過擬合，在訓(xùn)練集上達(dá)到了80.32%的準(zhǔn)確率，在測試集上達(dá)到了74.31%的準(zhǔn)確率，如圖2所示。

圖2

邏輯回歸的優(yōu)點(diǎn)是在于簡單，訓(xùn)練速度較快。但是其一般更適合用于線性可分的問題當(dāng)中，而對(duì)于一些線性不可分的問題中，采用更復(fù)雜的非線性模型可能會(huì)取得更好的效果。

3 Ensemble learning

3.1 Ensemble learing基本原理

機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類模型在訓(xùn)練結(jié)束后，我們希望訓(xùn)練出一個(gè)在各種指標(biāo)下的表現(xiàn)都十分良好的模型，但是真實(shí)的情況往往不是如此，一個(gè)模型在某些評(píng)價(jià)指標(biāo)上表現(xiàn)良好，在另外的評(píng)價(jià)指標(biāo)上的表現(xiàn)可能就很差。通常我們只能得到在某幾個(gè)指標(biāo)下表現(xiàn)良好的多個(gè)單一的分類模型。Ensemble learing的主要思想就是將多個(gè)單一的分類模型的結(jié)果綜合起來考慮，來獲得最后的分類結(jié)果。在這種情況下，模型對(duì)某幾個(gè)模型產(chǎn)生的錯(cuò)誤就會(huì)具有一定的容錯(cuò)性。

因此，從Ensemble learing的學(xué)習(xí)思想我們可以把集成學(xué)習(xí)分為兩個(gè)主要的步驟，第一步是獲得多個(gè)在某些指標(biāo)上表現(xiàn)良好的單一分類器，第二步是采用某種算法將這些單一分類器的預(yù)測結(jié)果綜合起來考慮，獲得最后的預(yù)測結(jié)果。

Ensemble learing通常包含兩種方式，同質(zhì)集成學(xué)習(xí)和異質(zhì)集成學(xué)習(xí)。同質(zhì)集成學(xué)習(xí)是指只使用一個(gè)模型，但是在該模型下選取不同的超參數(shù)，從而獲得不同的個(gè)體分類器。異質(zhì)集成學(xué)習(xí)是指使用不同的模型，把不同模型的結(jié)果綜合起來，得到最后的預(yù)測結(jié)果，比如就一個(gè)基本分類問題而言，我們可以采用決策樹模型、SVM模型、logistic模型獲得不同的預(yù)測結(jié)果，再將結(jié)果綜合起來，得到最終的預(yù)測模型。

在現(xiàn)在的人工智能領(lǐng)域，通常使用基于決策樹的同質(zhì)集成學(xué)習(xí)。一般情況下，在無特殊說明時(shí)，我們都是指的這種集成方式。在這種學(xué)習(xí)方式中，個(gè)體分類器通常使用決策樹模型。不同的決策樹模型即可以通過bagging的方式來并行得到，也可以通過boosting的方式來串行得到。bagging方式每種分類器之間相互獨(dú)立，boosting方式每種分類器之間相互依賴。

在我們的娛樂新聞分類問題中，我們采用基于boosting的方式來實(shí)現(xiàn)我們的分類算法。

3.2 LGB模型

LightGBM是一個(gè)基于GBDT樹的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，Boosting算法通過使用一個(gè)疊加型的函數(shù)模型，選取某種函數(shù)作為優(yōu)化目標(biāo)，逐步優(yōu)化，得到最后結(jié)果。

3.3 結(jié)果分析

運(yùn)用lightGBM模型模型進(jìn)行預(yù)測，在訓(xùn)練集上達(dá)到了78.50%的準(zhǔn)確率，在測試集上達(dá)到了73.34%的準(zhǔn)確率，如圖3所示。

圖3

4 應(yīng)用異質(zhì)集成學(xué)習(xí)方法綜合各模型的預(yù)測結(jié)果

在上述三個(gè)模型的預(yù)測基礎(chǔ)上采用投票的方法進(jìn)行集成，在測試集上達(dá)到了75.19%的準(zhǔn)確率，如圖4所示。

圖4

5 結(jié)語

本項(xiàng)目根據(jù)具體的娛樂新聞分類數(shù)據(jù)，在該數(shù)據(jù)上分別采用了樸素貝葉斯算法，邏輯回歸算法，LightGBM算法。在測試集上分別取得了69.89%，74.31%，73.34%的準(zhǔn)確率。證明了在采用了基于boosting的集成后，提高了在測試集上的準(zhǔn)確率，相比單獨(dú)使用一個(gè)分類器而言，表現(xiàn)出了集成算法的優(yōu)點(diǎn)。