什么是二分分类
二分类问题就是简单的“是否”、“有无”等只有两种结果的问题，如分类器只能输出0和1。
二分分类问题：假如有一副下图中含有两只小猫的图片，人和机器分别怎么判断图片中是否有猫存在？
在二分分类中的问题中，我们的目标是训练出一个分类器（classifier）它以特征向量x作为输入预测出结果y是0还是1，也就是预测出图片中是否含有猫。
在我们自然人看来，一眼便能看出图片中存在两只猫，因为我们人类本身就是一个高级的智能系统。 可是对于计算机来说，他可能没有那么智能，计算机能处理的只是数据，所以我们要用办法把含有猫的图片转化成计算机能够处理的数据。
对于图片，计算机可以用表示亮度值的64X64的Red，green，blue三个矩阵来存储，把矩阵值放到一起组成一个非常长的特征向量x（feature vector）。向量的维度（dimension）是64X64X3=12288，用n或者nx表示。所以特征向量X表示这个图片。
下面我们便一起来使用python做一个简单的二分分类器吧
实战演练
目的：随机生成一些数据，使用二分分类去进行分类
运行代码如下
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn as nn
import torch
import torch.utils.data as d
import torch.nn.functional as func
#每组训练样本数 总共样本数应为2N
N = 2222
#class 1
x_c1 = np.random.randn(N, 2) # 利用标准正态分布创建N行2列的矩阵
x_c1 = np.add(x_c1, [9, 9]) #加数据以便于区分
y_c1 = np.ones((N, 1), dtype=np.double)
#class 2
x_c2 = np.random.randn(N, 2) # 利用标准正态分布创建N行2列的矩阵
x_c2 = np.add(x_c2, [2, 5])
y_c2 = np.zeros((N, 1), dtype=np.double)
# 生成数据
# concatenate((x1,x2),axis)为拼接函数 x1，x2为拼接的向量 axis=0行拼接 axis=1列拼接
data_x = np.concatenate((x_c1, x_c2), 0)
data_y = np.concatenate((y_c1, y_c2), 0)
#转为tensor向量
# tensor_x=data, tensor_y=label
tensor_x = torch.tensor(data_x, dtype=torch.float)
tensor_y = torch.tensor(data_y, dtype=torch.float)
data_set = d.TensorDataset(tensor_x, tensor_y)
# shuffle：是否打乱顺序
loader = d.DataLoader(
dataset=data_set,
batch_size=10,
shuffle=True
)
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.hidden = nn.Linear(2, 1)
def forward(self, x):
return torch.sigmoid(self.hidden(x))
def line(w, b, x):
return (1 / w[0][1]) * (- w[0][0] * x - b[0])
net1 = Net()
print(net1)
# net2 = torch.nn.Sequential(
# nn.Linear(2, 1),
# nn.Sigmoid()
# )
# print(net2)
optimizer = torch.optim.Adam(net1.parameters(), lr=0.1)
loss_func = torch.nn.MSELoss()
loss_list = []
# training ...
for epoch in range(10):
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):
prediction = net1(batch_x)
loss = loss_func(prediction, batch_y)
loss_list.append(loss.data.tolist())
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
md = net1.state_dict()
print(md)
W_tensor = md['hidden.weight']
b_tensor = md['hidden.bias']
W_np = W_tensor.numpy()
b_np = b_tensor.numpy()
X = np.linspace(0, 10, 1000)
x1 = x_c1[:, 0].T
y1 = x_c1[:, 1].T
x2 = x_c2[:, 0].T
y2 = x_c2[:, 1].T
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x1, y1, "bo", markersize=2, label='class1')
plt.plot(x2, y2, "ro", markersize=2, label='class2')
plt.plot(X, line(W_np, b_np, X), linestyle="-", color="black", label='sorting_line')
plt.legend(loc="best")
plt.xlim(-1, 14)
plt.ylim(-1, 14)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(loss_list, linestyle="-", color="black", label='error_line')
plt.legend(loc="best")
plt.show()
运行结果如下
