支持向量机：Stata 和 Python 实现

发布时间：2020-05-16 阅读 3576

Stata 连享会主页 || 视频 || 推文

温馨提示： 定期清理浏览器缓存，可以获得最佳浏览体验。

✌ 课程详情： https://gitee.com/arlionn/Course | lianxh.cn

✨ 课程主页： https://gitee.com/arlionn/Course

作者： 田原 (北京交通大学)
E-mail: godfreytian@163.com

支持向量机：Stata 和 Python 实现

1. SVM 介绍

1.1 SVM 简介

支持向量机（support vector machines, SVM）的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM 还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM 的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM 的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。

1.2 SVM 基本概念

了解 SVM 算法之前，首先需要了解一下线性分类器这个概念。比如给定一系列的数据样本，每个样本都有对应的一个标签。为了使得描述更加直观，我们以二维平面为例，将特征向量映射为空间中的一些点，就是如下图的实心点和空心点，它们属于不同的两类。

那么 SVM 的目的就是想要画出一条线，以“最好地”区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类，也就是说要使条直线能够达到最好的泛化能力。那么能够画出多少条线对样本点进行区分？线是有无数条可以画的，区别就在于效果好不好。比如下图中绿线就不好，蓝线一般，红线看起来会更好。我们所希望找到的这条效果最好的线叫作划分超平面，它是一个能使两类之间的空间大小最大的一个超平面。

为什么要叫作“超平面”呢？因为样本的特征很可能是高维的，此时样本空间的划分就需要“超平面”。这个超平面在二维平面上看到的就是一条直线，在三维空间中就是一个平面，因此，我们把这个划分数据的决策边界统称为超平面。离这个超平面最近的点就叫做支持向量。支持向量机就是要使超平面和支持向量之间的间隔尽可能的大，这样超平面才可以将两类样本准确的分开，而保证间隔尽可能的大就是保证分类器误差尽可能的小。

那么画线的标准是什么？如何才能画出效果好的线？SVM 将会寻找可以区分两个类别并且能使边际（margin）最大的超平面（hyper plane），即划分超平面。边际就是分类的超平面和对应类别最近的样本点之间的距离。

如上图所示，所有坐落在边际超平面上的点被称为支持向量（support vectors），它们是用来定义边际的，是距离划分超平面最近的点。支持向量支撑了边际区域，并且用于建立划分超平面。值得注意是，支持向量每一侧可能不止一个，有可能一侧有多个点都落在边际平面上。如下图所示，SVM的目标就是使这个边际（ $\frac{2}{| | w | |}$ ）最大化，其中 $| | w | |$ 是向量的范数（norm）。

1.3 SVM 算法特征

SVM 所训练出的模型，其算法复杂度是由支持向量的个数决定的，而不是由数据的维度决定的，当然支持向量的个数多少也和训练集的大小有关。因此 SVM 可以一定程度上避免过拟合（overfitting）的现象。 SVM 训练出来的模型完全依赖于支持向量，即使训练集里面所有非支持向量的点都被去除，重复训练过程，结果依然会得到完全相同的模型。若一个 SVM 训练得出的支持向量个数比较少，那么 SVM 训练出的模型具有较好的泛化能力。

1.3 SVM 算法特征

2. SVM 求解过程

SVM的目标就是找出边际最大的超平面，那么如何找出这个最大边际的超平面呢（MMH）？利用 Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件和拉格朗日公式，可以推出 MMH 可以被表示为以下决定边界（decision boundary）

d (X^{T}) = \sum_{i = 1}^{l} y_{i} α_{i} X_{i} X^{T} + b_{0}

该方程就表示边际最大化的划分超平面。

$l$ 是支持向量点的个数，因为其实大多数点并不是支持向量点，只有落在边际超平面上的点才是支持向量点。因此我们就只对属于支持向量点的进行求和；
$X_{i}$ 为支持向量点的特征值；
$y_{i}$ 是支持向量点 $X_{i}$ 的类别标记（class label)，比如+1还是-1；
$X^{T}$ 是要测试的实例，想知道它应该属于哪一类，把它带入该方程；
$α_{i}$ 和 $b_{0}$ 都是单一数值型参数，由以上提到的最优算法得出， $α_{i}$ 是拉格朗日乘数。

每当有新的测试样本 $X$ ，将它带入该方程，看该方程的值是正还是负，根据符号进行归类。

3. 核函数

3.1 使用核函数的原因

在线性 SVM 中转化为最优化问题时求解的公式计算是以内积（dot product）形式出现的，假设原始的数据是非线性的，我们通过一个映射 $ϕ (X)$ 将其映射到一个高维空间中，数据则变得线性可分了。但是映射之后得到的新空间的维度是更高的，甚至是无穷维的，这是内积的计算就会变得非常麻烦，因此需要利用核函数（kernel function）来取代计算非线性映射函数的内积。以下核函数和非线性映射函数的内积等同，但核函数 K 的运算量要远少于求内积。

K (X_{i}, X_{j}) = ϕ (X_{i}) \cdot ϕ (X_{j})

3.2 常用核函数

h 度多项式核函数（polynomial kernel of degree h）

$K (X_{i}, X_{j}) = (X_{i}, X_{j} + R)^{h}$

这核所对映的映射是可以表示出来的，该空间的维度是 $(\binom{m + h}{h})$ ，其中 m 是原始空间的维度。

高斯径向基核函数（Gaussian radial basis function kernel）

$K (X_{i}, X_{j}) = e x p (- {\frac{| | X_{i} - X_{j} | |}{2 σ^{2}}}^{2})$

这个核就会将原始空间映射为无穷空间，不过，如果 $σ$ 选的很大，高次特征上的权重实际上衰减的非常快，因此实际上相当于一个低维的子空间；反之，如果 $σ$ 选的很小，则可以将任意的数据映射为线性可分，但也会伴随严重的过拟合问题。但总的来说，通过调控参数 $σ$ ，高斯核具有相当高的灵活性，也是使用最广泛的核函数之一。

S 型核函数（Sigmoid function kernel）

$K (X_{i}, X_{j}) = t a n h (k X_{i}, \cdot X_{j} - δ)$

这个核存在的主要目的是使得“映射后空间中的问题”和“映射前空间中的问题”两者在形式上统一起来。

3.3 核函数的选择

在选取核函数解决实际问题时，通常采用的方法有两种：一是利用专家的先验知识预先选定核函数二是采用 Cross-Validation 方法，即在进行核函数选取时，分别试用不同的核函数，归纳选取误差最小的核函数。

4. SVM 的 Python 实现

以预测中小企业信用风险为例，选取 2019 年在中小板上市的企业为样本，预测其是否具有违约风险，我们将上市企业中 ST 或 *ST 的企业认为是有违约风险的企业，选取 6 项财务指标进行预测，财务指标分别为：流动比率、速动比率、利润率、ROA、总资产增长率、现金比率。

# 首先要调用需要的模块
import numpy as np   #调用numpy模块
import pandas as pd  #调用Pandas模块
# 读取数据
X1=pd.ExcelFile('dataset.xlsx')  #读取数据
X1.sheet_names
# 设置特征变量
X_Features = pd.read_excel(X1, sheet_names="Sheet1", usecols=[1,2,3,4,5,6])
X_Features.head()    #可以查看特征变量，该步骤可以省略

输出的结果为 6 项用于预测的财务指标，仅展示出前 5 行数据。

	current ratio	profit margin	quick ratio	ROA	assets growth rate	cash ratio
0	1.2575	-444.3600	0.9753	-142.4324	-75.2146	56.3938
1	0.4772	-41.0634	0.3112	-5.0946	26.3844	4.7799
2	2.1478	-60.3331	1.3147	-28.1622	-7.4949	75.0185
3	0.2740	-24.0082	0.1667	-18.8108	-43.2743	3.8674
4	0.7362	-101.3008	0.5202	-36.2078	-44.9836	26.0609

X_Features.info()      #可以查看特征变量的数据类型，该步骤可以省略
# 设置标签
Y_Response = pd.read_excel(X1, sheet_names="Sheet1", usecols=[7])
Y_Response = Y_Response["risk"].ravel()  #设置标签
# 设置训练集和测试集
from sklearn import model_selection
X_Train, X_Test, Y_Train, Y_Test = model_selection.train_test_split(X_Features, Y_Response, test_size=0.3, shuffle=True)     #划分出训练集和测试集，test_size表示测试集的比例，这里是30%，该数字可以更改；shuffle=True是将序列的所有元素随机排序
X_Train.head()   #查看训练集，该步骤可省略

X_Test.head()    #查看测试集，该步骤可省略
# 调用 SVM 算法
from sklearn.svm import SVC    #调用Scikit learn中的SVM算法
# 设置参数进行拟合
C = 1e5     #惩罚因子，该数字可以更改
clf = SVC(C=C, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr')  #kernel='rbf'时（default），为高斯核，gamma值越小，分类界面越连续；gamma值越大，分类界面越“散”，分类效果越好，但有可能会过拟合。decision_function_shape='ovr'时，为one v rest，即一个类别与其他类别进行划分。
clf.fit(X_Train, Y_Train.ravel())   #对训练集进行拟合
# 对测试集数据进行预测
y_pred = clf.predict(X_Test)  #对测试集数据进行预测
#查看预测的准确度
from sklearn.metrics import classification_report
print (classification_report(Y_Test, y_pred))     #查看预测的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F值（F-Measure）等指标

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.98      1.00      0.99       270
           1       0.00      0.00      0.00         6

    accuracy                           0.98       276
   macro avg       0.49      0.50      0.49       276
weighted avg       0.96      0.98      0.97       276

从预测结果来看，预测的准确率（Accuracy）为 98%，虽然整体上预测的准确度较高，但是在测试集中有违约风险的 6 家企业却没有预测出来，主要是因为在整体的样本中，有违约风险的企业数量过少，这也说明在进行信用风险预测时，有信用风险的企业样本不能太少。

5. SVM 的 Stata 实现

使用 Stata自带的 1978 Automobile Data 数据，预测汽车类型是“Domestic”还是“Foreign”。在这一例子中，使用2项指标进行预测，分别是 price 和 gear_ratio。在 Stata 中的 SVM 实现需要安装外部命令 svmachines，具体实现过程如下。

# 在使用Stata 进行SVM实现之前，需要先安装外部命令：svmachines
ssc install svmachines, replace
# 第一步需要做的是区分训练集和测试集
sysuse auto, clear 
set seed 9876
generate u = runiform()
sort u
local split = floor(_N/2)
local train = "1/`=`split'-1'"
local test = "`split'/`=_N'"
# 在训练集中利用SVM进行训练：
svmachines foreign price gear_ratio if !missing(rep78) in `train'
# 测试集里进行预测，并统计准确率：
predict P in `test'
generate err = foreign != P in `test'
tab err in `test'
        err |      Freq.     Percent        Cum.
------------+-----------------------------------
          0 |         28       73.68       73.68
          1 |         10       26.32      100.00
------------+-----------------------------------
      Total |         38      100.00

以上输出结果中，0 表示预测正确，1 表示预测错误。根据以上输出结果，就可以进一步计算出准确率等指标。在这一例子中，预测的准确率（Accuracy）为：28 ÷ 38 = 73.68%

下面我们使用 Stata 的另一组数据进行 SVM 的 Stata 实现。使用 Stata自带的 nlsw88.dta 数据，该数据包含了 1988 年采集的 2246 个美国妇女的资料。在这一示例中，我们使用美国妇女的工资“wage”去预测“union”是否为工会成员，具体实现过程如下。

# 第一步和上一个例子相同，我们需要做的是区分训练集和测试集
sysuse nlsw88.dta, clear 
set seed 9876
generate u = runiform()
sort u
local split = floor(_N/2)
local train = "1/`=`split'-1'"
local test = "`split'/`=_N'"
# 在训练集中利用SVM进行训练：
svmachines union wage if !missing(union) in `train'  # if !missing(union)的目的是为了在进行机器学习时忽略缺失的数据项，也可以事先使用drop的功能将有缺失的数据drop掉
# 测试集里进行预测，并统计准确率：
predict P in `test'
generate err = union != P in `test'
tab err in `test'
        err |      Freq.     Percent        Cum.
------------+-----------------------------------
          0 |        709       63.08       63.08
          1 |        415       36.92      100.00
------------+-----------------------------------
      Total |      1,124      100.00

以上输出结果中，0 表示预测正确，1 表示预测错误。根据以上输出结果，就可以进一步计算出准确率等指标。在这一例子中，预测的准确率（Accuracy）为：709 ÷ 1124 = 63.08%，相较于上一个例子，准确率有所下降。这主要是因为在这一例子中，我们中主要为了展示 SVM 的实现，因此只选取了 wage 这一个变量对 union 进行预测，大家在做预测时通常会选取更多的变量。

6. 参考文献

Guenther N, Schonlau M. Support Vector Machines[J]. Stata Journal, 2016, 16(4):917-937. [PDF]

专题	嘉宾	直播/回看视频
⭐ 最新专题 ⭐		DSGE, 因果推断, 空间计量等
⭕ Stata数据清洗	游万海	直播, 2 小时，已上线
研究设计	连玉君	我的特斯拉-实证研究设计，-幻灯片-
面板模型	连玉君	动态面板模型，-幻灯片-
面板模型	连玉君	直击面板数据模型 [免费公开课，2小时]

支持向量机：Stata 和 Python 实现

1. SVM 介绍

1.1 SVM 简介

1.2 SVM 基本概念

1.3 SVM 算法特征

1.3 SVM 算法特征

2. SVM 求解过程

3. 核函数

3.1 使用核函数的原因

3.2 常用核函数

3.3 核函数的选择

4. SVM 的 Python 实现

5. SVM 的 Stata 实现

6. 参考文献

相关课程

课程一览

关于我们

热门资讯