【机器学习】算法原理详细推导与实现(五):支持向量机(下)

【机器学习】算法原理详细推导与实现(五):支持向量机(下)

上一章节介绍了支持向量机的生成和求解方式，能够根据训练集依次得出(omega)、(b)的计算方式，但是如何求解需要用到核函数，将在这一章详细推导实现。

核函数

在讲核函数之前，要对上一章节得到的结果列举出来。之前需要优化的凸函数为：

[min_{gamma,omega,b}->frac{1}{2}||omega||^2 ]

[y^{(i)}(omega^Tx^{(i)}+b) geq 1 ,i=1,2,...,m ]

这里假设数据是线性可分隔的，对于这个优化项目，给定一个训练集合，这个问题的算法会找到一个数据集合的最优间隔分类器，可以使训练样本的几何间隔最大化。

在上一章节【机器学习】算法原理详细推导与实现(四):支持向量机(上)中，我们推出了这个问题的对偶问题，也就是要使这个式子最大化：

[max_{alpha}Gamma(omega,b,alpha)=sum_{i=1}^malpha_i-frac{1}{2}sum^m_{i=1,j=1}alpha_ialpha_jy^{(i)}y^{(j)}<x^{(i)},x^{(j)}> ]

[alpha_i geq 0,i=1,2,...,m ]

[sum_{i=1}^malpha_iy^{(i)}=0 ]

上面是我们的原始问题，且根据拉格朗日对偶步骤计算得到参数(omega)：

[omega=sum^m_{i=1}alpha_iy^{(i)}x^{(i)} ]

[b=frac{max_{i:y^{(i)}=-1}omega^Tx^{(i)}+min_{i:y^{(i)}=1}omega^Tx^{(i)}}{2} ]

当需要做分类预测时，需要对新来的输入值(x)进行计算，计算其假设的值是否大于零，也就是做一次线性运算来判断是正样本还是负样本，有如下计算函数：

[egin{split} h_{omega,b}(x)&=g(omega^Tx+b) \ &=g(sum^m_{i=1}alpha_iy^{(i)}<x^{(i)},x>+b) end{split} ]

核函数概念

接下来要介绍“核”的概念，这个概念具有这样的性质：

算法对于x的依赖仅仅局限于这些内积的计算，甚至在整个算法中，都不会直接使用到向量x的值，而是只需要用到训练样本与输入特征向量的内积

而“核”的概念是这样的，考虑到最初在【机器学习】算法原理详细推导与实现(一):线性回归中提出的问题，比如有一个输入(xin R)是房屋的面积，(y)是房子的价格。假设我们从样本点的分布中看到(x)和(y)符合3次曲线，那么我们会希望使用(x)的三次多项式来逼近这些样本点。首先将特征(x)扩展到三维((x,x^2,x^3))，这里将这种特征变换称作特征映射，映射函数为(varphi(x))：

[varphi(x)=egin{bmatrix} x \ x^2 \ x^3 end{bmatrix} ]

用(varphi(x))代表原来的特征(x)映射成的，这里希望得到映射后的特征应用于svm分类，而不是最初的一维特征，只需要将前面(omega^Tx+b)公式中的内积从(<x^{(i)},x^{(j)}>)映射到(<varphi(x)^{(i)},varphi(x)^{(j)}>)。至于为什么需要映射后的特征而不是最初的特征来参与计算，上面提到的一个原因：为了更好的拟合，另外一个原因是样本可能存在线性不可分的情况，而特征映射到高维过后往往就可分了。

如果原始特征的内积为(<x,z>)，映射后为(<varphi(x),varphi(z)>)，那么一般核函数定义为：

[K(x,z)=varphi(x)^Tvarphi(z) ]

为什么会那么定义核函数？有些时候(varphi(x))的维度将会非常的高，可能会包含非常高维的多项式特征，甚至会到无限维。当(varphi(x))的维度非常高时，可能无法高效的计算内积，甚至无法计算。如果要求解前面所提到的凸函数，只需要先计算(varphi(x))，然后再计算(varphi(x)^Tvarphi(z))即可，但是这种常规方法是很低效的，比如最开始的特征是(n)维，并将其映射到(n^2)维度，这时候计算需要(O(n^2))的时间复杂度。这里假设(x)和(z)都是(n)维的：

[K(x,z)=(x^Tz)^2 ]

展开后得到：

[egin{split} K(x,z)&=(x^Tz)^2 \ &=(sum^n_{i=1}x_iz_i)(sum^n_{j=1}x_jz_j) \ &=sum^n_{i=1}sum^n_{j=1}x_ix_jz_iz_j \ &=sum^n_{i=1}sum^n_{j=1}(x_ix_j)(z_iz_j) \ &=varphi(x)^Tvarphi(z) end{split} ]

也就是说，如果开始的特征是(n)维，并将其映射到(n^2)维度后，其映射后的计算量为(O(n^2))。而如果只是计算原始特征(x)和(z)的内积平方，时间复杂度还是(O(n)),其结果等价于映射后的特征内积。

回到之前的假设，当(n=3)时，这个核(K(x,z))对应的特征映射(varphi(x))为：

[varphi(x)=egin{bmatrix} x_1x_1 \ x_1x_2 \ x_1x_3 \ x_2x_1 \ x_2x_2 \ x_2x_3 \ x_3x_1 \ x_3x_2 \ x_3x_3 end{bmatrix} ]

这是时间复杂度为(O(n^2))计算方式，而如果不计算(varphi(x))，直接计算(<x,z>)从而得到<(varphi(x)),(varphi(z))>的内积，时间复杂度将缩小(O(n))。

同理将核函数定义为：

[egin{split} K(x,z)&=(x^Tz+c) \ &=sum^n_{i,j=1}(x_ix_j)(z_iz_j)+sum^n_{i=1}(sqrt{2cx_i})(sqrt{2cx_j})+c^2 end{split} ]

当(n=3)时，这个核(K(x,z))对应的特征映射(varphi(x))为：

[varphi(x)=egin{bmatrix} x_1x_1 \ x_1x_2 \ x_1x_3 \ x_2x_1 \ x_2x_2 \ x_2x_3 \ x_3x_1 \ x_3x_2 \ x_3x_3 \ sqrt{2c}x_1 \ sqrt{2c}x_2 \ sqrt{2c}x_3 \ c end{bmatrix} ]

总结来说，核的一种一般化形式可以表示为：

[K(x,z)=(x^Tz+c)^d ]

对应着(egin{bmatrix} n+d \ d end{bmatrix}) 个特征单项式，即特征维度。

假如给定一组特征(x)，将其转化为一个特征向量(varphi(x));给定一组特征(z)，将其转化为一个特征向量(varphi(z))，所以核计算就是两个向量的内积(<varphi(x),varphi(z)>)。如果(varphi(x))和(varphi(z))向量夹角越小，即两个向量越相似(余弦定理)，那么(varphi(x))和(varphi(z))将指向相同的方向，因此内积会比较大；相反的如果(varphi(x))和(varphi(z))向量夹角越大，即两个向量相似度很低，那么(varphi(x))和(varphi(z))将指向不同的方向，因此内即将会比较小。

如果有一个核函数如下:

[K(x,z)=exp^{(-frac{||x-z||^2}{2sigma^2})} ]

如果(x)和(z)很相近((||x-z||approx0))，那么核函数的值为1；如果(x)和(z)相差很大((||x-z||>>0))，那么核函数的值约等于0。这个核函数类似于高斯分布，所以称为高斯核函数，能够把原始特征映射到无穷维。

在前面说了：为什么需要映射后的特征而不是最初的特征来参与计算？

上面提到了两个原因：

1. 为了更好的拟合
2. 样本可能存在线性不可分的情况，而特征映射到高维过后往往就可分了

第二种情况如下所示：

左边使用线性的时候，使用svm学习出(omega)和(b)后，新来样本(x)就可以代入到(omega^Tx+b)中进行判断，但是像图中所示是无法判断的；如果使用了核函数过后，(omega^Tx+b)变成了(omega^Tvarphi(x)+b)，直接可以用下面的方式计算：

[egin{split} omega^Tx+b&=(sum^m_{i=1}alpha_iy^{(i)}x^{(i)})^Tx+b \ &=sum^m_{i=1}alpha_iy^{(i)}<x^{(i)},x>+b \ &=sum^m_{i=1}alpha_iy^{(i)}K(x^{(i)})+b end{split} ]

只需要将(<x^{(i)},x>)替换成(K(x^{(i)}))就能将低维特征转化为高维特征，将线性不可分转化成高维可分。

规则化和不可分情况处理

我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维，这样很可能就可分了。然而，映射后我们也不能100%保证可分。那怎么办呢，我们需要将模型进行调整，以保证在不可分的情况下，也能够尽可能地找出分隔超平面。

看下面的图可以解释：

在右边的图可以可以看到上面一个离群点（可能是噪声），会造成超平面的移动改变，使集合间隔的间隔距离缩小，可见以前的模型对噪声非常敏感。再有甚者，如果离群点在另外一个类中，那么这时候就是线性不可分了。 这时候我们应该允许一些点游离在模型中违背限制条件（函数间隔大于 1）。我们设计得到新的模型如下（也称软间隔）：

[min_{gamma,omega,b}->frac{1}{2}||omega||^2+Csum^m_{i=1}xi_i ]

[y^{(i)}(omega^Tx^{(i)}+b) geq 1-xi_i ,i=1,2,...,m ]

[xi_i geq 0,i=1,...,m ]

引入非负参数(xi_i)(松弛变量)过后，也就意味着允许某些样本的函数间隔小于1，甚至是负数，负数就代表样本点在对方区域中，如上方右边图的虚线作为超平面，一个空心圆点的函数间隔为负数。

增加新的条件后，需要重新调整目标函数，增加对离群点进行处罚，也就是在求最小值的目标函数后面加上(Csum^m_{i=1}xi_i)，因为定义(xi_i geq 0)，所以离群点越多，那么目标函数的值越大，就等于违背求最小值的初衷。而(C)是离群点的权重，(C)越大表明离群点对于目标函数的影响越大，也就是越不希望看到离群点。

修改目标函数后，原式子变成：

[Gamma(omega,b,xi,alpha,r)=frac{1}{2}omega^Tomega+Csum^m_{i=1}xi_i-sum^m_{i=1}alpha_i[y^{(i)}(x^Tomega+b)-1+xi_i]-sum^m_{i=1}r_ixi_i ]

这里的(alpha)和(r)都是拉格朗日算子，根据上一章节拉格朗日的求解步骤：

1. 构造出拉格朗日函数后，将其看作是变量(omega)和(b)的函数
2. 分别对其求偏导，得到(omega)和(b)的表达式
3. 然后带入上述拉格朗日式子中，求带入后式子的极大值

最后化简得到的结果是：

[max_{alpha}W(alpha)=sum_{i=1}^malpha_i-frac{1}{2}sum^m_{i=1,j=1}alpha_ialpha_jy^{(i)}y^{(j)}<x^{(i)},x^{(j)}> ]

[C geq alpha_i geq 0,i=1,2,...,m ]

[sum_{i=1}^malpha_iy^{(i)}=0 ]

这里唯一不同的地方是限制条件多了一个离群点的权重(C)。

SMO优化算法

SMO 是一个求解对偶问题的优化算法，目前还剩下最后的对偶问题还未解决：

[max_{alpha}W(alpha)=sum_{i=1}^malpha_i-frac{1}{2}sum^m_{i=1,j=1}alpha_ialpha_jy^{(i)}y^{(j)}<x^{(i)},x^{(j)}> ]

[C geq alpha_i geq 0,i=1,2,...,m ]

[sum_{i=1}^malpha_iy^{(i)}=0 ]

我们需要根据上述问题设计出一个能够高效解决的算法，步骤如下：

1. 首先选择两个要改变的(alpha)值(alpha_i)、(alpha_j)
2. 其次保持除了(alpha_i)、(alpha_j)之外的所有参数固定
3. 最后同时相对于这两个参数使(omega)取最优，且同时满足所有约束条件

怎样在满足所有约束条件的情况下，相对于选出来的两个参数(alpha_i)、(alpha_j)使(omega)取最优值？SMO优化算法能够高效完成这个工作。SMO算法非常的高效，只需要更多次数的迭代以达到收敛，而且每次迭代所需要的代价都非常小。

为了推出这个步骤，我们需要相对于(alpha_i)、(alpha_j)进行更新，假设取值是(alpha_1)、(alpha_2)，即假设(alpha_1)、(alpha_2)不再是变量（可以由其他值推出），可以根据约束条件推导得到：

[egin{split} sum_{i=1}^malpha_iy^{(i)}&=0 \ alpha_1y_1+alpha_2y_2&=-sum_{i=3}^malpha_iy^{(i)} end{split} ]

由于(alpha_3)、(alpha_4)、...、(alpha_m)都是已知固定值，因此为了方便将等式右边，可将等式右边标记成(zeta)：

[alpha_1y^{(1)}+alpha_2^{(2)}=zeta ]

还有一个约束条件：

[C geq alpha_i geq 0,i=1,2,...,m ]

这个约束条件被称作为“方形约束”，如果将(alpha_1)、(alpha_2)画出来：

那么(alpha_1)、(alpha_2)表示的值应该都在([0,C])之间，也就是在方框里面，这意味着：

[alpha=frac{zeta-alpha_2y^{(2)}}{y^{(1)}} ]

然后带入到需要求解的式子中：

[W(alpha_1,alpha_2,...,alpha_m)=W(frac{zeta-alpha_2y^{(2)}}{y^{(1)}},alpha_2,...,alpha_m) ]

在前面我们认为(alpha_3)、(alpha_4)、...、(alpha_m)都是已知固定值，只有(alpha_1)、(alpha_2)是未知需要求解的。那么把(W(frac{zeta-alpha_2y^{(2)}}{y^{(1)}},alpha_2,...,alpha_m))展开后可以表示成(aalpha_2^2+balpha_2+c)的形式，其中(a)、(b)、(c)是由(alpha_3)、(alpha_4)、...、(alpha_m)表示出来，即(W)是一个二次函数。而其实对于所有的(alpha)，如果保持其他参数都固定的话，都可以表示成(W)关于某个(alpha)的一元二次函数：

[egin{split} W(alpha_1,alpha_2,...,alpha_m)&=W(frac{zeta-alpha_2y^{(2)}}{y^{(1)}},alpha_2,...,alpha_m) \ &=aalpha_2^2+balpha_2+c end{split} ]

由于上面式子是一个标准的一元二次函数，所以很容易求解出最优值，从而可以得到(alpha_2)的最优值，而这个最优值一定会在上图中(alpha_1-alpha_2=zeta)这条线上，且在“方形约束”中。按照这种方式解除(alpha_2)后，之后根据(alpha_1)和(alpha_2)的关系求解出(alpha_1)，这样子就求解出了相对于(alpha_1)和(alpha_2)关于(W)，且满足所有约束条件的最优值，该算法的关键是对一个一元二次函数求最优解，这个求解非常简单，这就使得SMO算法的内嵌计算非常高效。

如何求解(alpha_2)的值呢？只需要对式子进行求导(aalpha_2^2+balpha_2+c)，即对(W)进行求导，然而要保证(alpha_2)即在方形约束内，也在(alpha_1-alpha_2=zeta)这条线上，那么就要保证(H geq alpha_2 geq L)，这里使用(alpha_2^{new,unclipped})来表示求导出来的(alpha_2)，然后最后(alpha_2^new)的迭代更新方式如下所示：

[alpha_2^new=egin{cases} H, & ext {if $alpha_2^{new,unclipped}>H$} \ alpha_2^{new,unclipped}, & ext{if $H geq alpha_2^{new,unclipped} geq L$} \ L, & ext{if $alpha_2^{new,unclipped} < L$} end{cases} ]

得到(alpha_2)后，由此可以返回求解(alpha_1)得到新值(alpha_1)，这里就是SMO优化算法的核心思想。根据SMO优化算法的核心思想：

1. 首先选择两个要改变的(alpha)值(alpha_i)、(alpha_j)
2. 其次保持除了(alpha_i)、(alpha_j)之外的所有参数固定
3. 最后同时相对于这两个参数使(omega)取最优，且同时满足所有约束条件

可以求解出所有的(alpha)，使得(W)取得最大值，即原问题将得到解决：

[max_{alpha}W(alpha)=sum_{i=1}^malpha_i-frac{1}{2}sum^m_{i=1,j=1}alpha_ialpha_jy^{(i)}y^{(j)}<x^{(i)},x^{(j)}> ]

[C geq alpha_i geq 0,i=1,2,...,m ]

[sum_{i=1}^malpha_iy^{(i)}=0 ]

总结

svm的步骤总结如下：

1. 先确定间隔器，这里svm一般默认是几何间隔
2. 由间隔器确定间隔函数
3. 从间隔函数查看是否包含不等式约束形式
4. 根据拉格朗日对偶步骤计算得到参数w、b
5. 规则化不可分的参数，即在原对偶式子中加入离群点权重(C)，问题转换为(max_{alpha}W(alpha))
6. 利用SMO优化算法求解(W(alpha))最优值，首先选择两个要改变的(alpha)值(alpha_i)、(alpha_j)
7. 其次保持除了(alpha_i)、(alpha_j)之外的所有参数固定
8. 最后同时相对于这两个参数使(omega)取最优，且同时满足所有约束条件，最后确定选取的这两个(alpha_i)、(alpha_j)的值
9. 重复步骤6-9直到所有参数(alpha)求解完成

svm在神经网络出来之前一直是最优的算法。相比于之前的算法推导复杂一些，但是逻辑并不难，它不想逻辑回归那样去拟合样本点，而是根据几何空间去寻找最优的分割超平面，为了判断哪个超平面最好，引入几个平面间隔最大化目标，从而求解出结果。

实例

有一份数据svm_data1，加载读取：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import loadmat
from sklearn import svm

# 加载data1
raw_data = loadmat('./svm_data1.mat')
# print(raw_data)

# 读取data1的数据
data = pd.DataFrame(raw_data['X'], columns=['X1', 'X2'])
data['y'] = raw_data['y']

positive = data[data['y'].isin([1])]
negative = data[data['y'].isin([0])]
print(positive.shape)
print(negative.shape)

# 查看data1的数据分布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax.scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive')
ax.scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative')
ax.legend()
plt.show()

数据分布如下所示：

可以看到数据分在两边很好区分，用一般的分类器例如逻辑回归、朴素贝叶斯即可区分，这里就用svm的线性核进行分类，设置离群点的权重(C=1)，即不区分离群点：

svc = svm.LinearSVC(C=1, loss='hinge', max_iter=1000)

svc.fit(data[['X1', 'X2']], data['y'])
data1_score_1 = svc.score(data[['X1', 'X2']], data['y'])
print(data1_score_1)

得到的准确率为0.980392156863，分类的图如下：

可以看到左上角有一个点原来是正样本，但是被分类为蓝色(负样本)，所以正样本21个，负样本30个，被误分的概率刚好是(frac{1}{51}=‭0.01960784313‬)，所以准确率是(1-‭0.01960784313‬=0.980392156863)，刚好对的上。现在这里设置离群点的权重(C=100)用以区分离群点，得到的准确率为1.0，分类图像为：

再看第二份数据分布图如下：

这次就不能用线性核分类，需要用到RBF核分类：

# 做svm分类，使用RBF核
svc = svm.SVC(C=100, gamma=10, probability=True)
svc.fit(data[['X1', 'X2']], data['y'])
data['Probability'] = svc.predict_proba(data[['X1', 'X2']])[:, 0]

分类的结果图如下所示：

结果得到的准确率只有0.769228287521，因此设置了网格调参：

# 简单的网格调参
C_values = [0.01, 0.03, 0.1, 0.3, 1, 3, 10, 30, 100]
gamma_values = [0.01, 0.03, 0.1, 0.3, 1, 3, 10, 30, 100]

best_score = 0
best_params = {'C': None, 'gamma': None}

# 网格调参开始
for C in C_values:
    for gamma in gamma_values:

        # 做svm分类，使用RBF核
        svc = svm.SVC(C=C, gamma=gamma, probability=True)
        svc.fit(data[['X1', 'X2']], data['y'])

        # 交叉验证
        data2_score = cross_validation.cross_val_score(svc, data[['X1', 'X2']], data['y'], scoring='accuracy', cv=3)
        print(data2_score.mean())

最后准确率提高到0.858437379017，调整到的最优参数为{'C': 10, 'gamma': 100}

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