文本分类-多分类 - 全栈程序员必看

　　文本分类算是自然语言处理领域最最常见的问题了，开源的工具也很好用，但是苦于训练速度缓慢，需要引进多核的版本，开源提供的多核支持参数有限，而同事提供的又有语言障碍，觉得自己探索下多分类器。

分类算法有很多，但是效果较好的基本就是LR和SVM，而这两个算法业内著名的开源代码应该就是liblinear和libsvm,libsvm支不支持多核暂时还未了解，但是liblinear支持的多核版本也就三组（0、2、11），正好避开了我需要用的那组参数，于是就摸索下liblinear的train代码。

一、先说分类

二分类是分类问题中最最基本的功能，这个功能LR和SVM都支持，接着说多分类问题。

多分类可以分为两种：(1).直接多分类，(2)利用多重二分类组合

　　1.1 直接多分类

　　　　softmax就是LR版本的直接多分类形式，而SVM自己就可以直接实现多分类，在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中。因此利用多重二分类更为常见。

　　1.2 利用多重二分类组合

　　　　(a)一对多法（one-versus-rest,简称OVRSVMs）。

　　　　训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样本就构造出了k个分类器。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。

　　　　假如我有四类要划分（也就是4个Label），他们是A、B、C、D。于是我在抽取训练集的时候，分别抽取A所对应的向量作为正集，B,C,D所对应的向量作为负集；B所对应的向量作为正集，A,C,D所对应的向量作为负集；C所对应的向量作为正集，A,B,D所对应的向量作为负集；D所对应的向量作为正集，A,B,C所对应的向量作为负集，这四个训练集分别进行训练，然后的得到四个训练结果文件，在测试的时候，把对应的测试向量分别利用这四个训练结果文件进行测试，最后每个测试都有一个结果f1(x),f2(x),f3(x),f4(x).于是最终的结果便是这四个值中最大的一个。

　　　　原作者注：这种方法有种缺陷,因为训练集是1:M,这种情况下存在biased.因而不是很实用.

　　　　我注：liblinear采用的就是这种方法，因而训练速度快，但是占用内存很大。

　　　　(b)一对一法（one-versus-one,简称OVOSVMs或者pairwise）。

　　　　其做法是在任意两类样本之间设计一个分类器，因此k个类别的样本就需要设计k(k-1)/2个二分类器。当对一个未知样本进行分类时，最后得票最多的类别即为该未知样本的类别。　　　　

　　　　还是假设有四类A,B,C,D四类。在训练的时候我选择A,B;A,C; A,D; B,C;B,D;C,D所对应的向量作为训练集，然后得到六个训练结果，在测试的时候，把对应的向量分别对六个结果进行测试，然后采取投票形式，最后得到一组结果。

　　　　投票是这样的.
　　　　　　A=B=C=D=0;
　　　　　　(A, B)-classifier 如果是A win,则A=A+1;otherwise,B=B+1;
　　　　　　(A,C)-classifer 如果是A win,则A=A+1;otherwise, C=C+1;
　　　　　　…
　　　　　　(C,D)-classifer 如果是A win,则C=C+1;otherwise,D=D+1;
　　　　　　The decision is the Max(A,B,C,D)

　　　　原作者注:这种方法虽然好,但是当类别很多的时候,model的个数是n*(n-1)/2,代价还是相当大的.

　　　　我注：libsvm采用的就是该种方法，因而准确率会比liblinear高，但是速度会慢很多。

　　　　(c)层次支持向量机（H-SVMs）。

　　　　层次分类法首先将所有类别分成两个子类，再将子类进一步划分成两个次级子类，如此循环，直到得到一个单独的类别为止。

　　　　对c的详细说明可以参考论文《支持向量机在多类分类问题中的推广》（计算机工程与应用。2004）##没有了解，有空关注下

　　　　(d)DAG-SVMS是由Platt提出的决策导向的循环图DDAG导出的,是针对“一对一”SVMS存在误分、拒分现象提出的。算法在训练阶段与“一对一”法同,也要构每两类间的分类器,既有n(n-1)/2个分类器。但在分类阶段,该方法将所有分类器构成一个两向有向环图,包括n(n-1)/2个节点和n个叶。其中每个节点为一个分类器,并与下一层的两个节点(或叶)相连。当对一个未知样本进行分类时,首先从顶部的节点(包含两类)开始,据节点的分类结果用下一层的左节点或右节点继续分类,直到达到底层某个叶为止,该叶所表示类别即为未知样本的类别。DAGSVM在训练上同OVOSVM，都需要训练n*（n-1）/2个分类器，但是在分类的时候借助有向环图的结构，可以只利用（n-1）个分类器就可以完成。而效率上有提升。

　　　　文本分类--多分类