使用带测试训练拆分的 DBSCAN 进行分类

Question

提出的问题如下：使用 scikit-learn 将数据拆分为训练集和测试集。使用 DBSCAN 将数据分类为猫或狗。

我试图弄清楚如何使用 DBSCAN 来拟合使用训练数据的模型，然后预测测试集的标签。我很清楚 DBSCAN 用于聚类而不是预测。我还查看了Use sklearn DBSCAN model to classify new entries 以及许多其他线程。 DBSCAN 只带有 fit 和 fit_predict 函数，在尝试使用训练数据拟合模型然后使用测试数据测试模型时，这似乎不太有用。

问题是措辞不当还是我遗漏了什么？我查看了 scikit-learn 文档以及寻找示例，但没有任何运气。

# Split the samples into two subsets, use one for training and the other for testing
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

# Instantiate the learning model
dbscan = DBSCAN()

# Fit the model
dbscan.fit(X_train, y_train)

# Predict the response

# Confusion matrix and quantitative metrics
print("The confusion matrix is: " + np.str(confusion_matrix(y_test, dbscan_pred)))
print("The accuracy score is: " + np.str(accuracy_score(y_test, dbscan_pred)))

Answer 1

给你这个任务的人一点头绪都没有……

DBSCAN从不预测“猫”或“狗”。就是做不到。

因为它是一种无监督算法，所以它不使用训练标签。 y_train 被忽略（参见参数文档），而且 sklearn 完全允许你通过它是愚蠢的！ 它会输出点集，即集群。许多工具会将这些集合枚举为 1、2、...，但它不会将集合命名为“狗”。

此外，它也无法预测新数据 - 您需要预测“测试”数据。所以它不能用于训练测试拆分，但这并不重要，因为它不使用标签。

Answer 2

您链接的问题中接受的答案对您来说也是一个很好的答案：you want to perform classification, not discover structure（这就是集群的作用）。

在 scikit-learn 中实现的 DBSCAN 是一种转导算法，这意味着您无法对 新 数据进行预测。有一个关于这个的old discussion from 2012 on the scikit-learn repository。

可以说，当您使用聚类算法时，训练/测试拆分的概念不太明确。交叉验证通常涉及不同的指标；例如，在 K-means 中，交叉验证通常在超参数k 上进行，而不是数据的互斥子集，优化的指标是集群内与集群间方差，而不是 F1 准确度.

底线：尝试使用聚类技术进行分类实际上是方钉圆孔。如果你真的想的话，你可以把它塞进去，但是使用现成的分类器会容易得多。