哪个稀疏矩阵表示与 sklearn.svm.LinearSVC 一起使用答案

【问题标题】：Which sparse Matrix representation to use with sklearn.svm.LinearSVC哪个稀疏矩阵表示与 sklearn.svm.LinearSVC 一起使用
【发布时间】：2017-09-03 05:27:45
【问题描述】：

我有一个大型数据集（10 000 行），其中每一行（样本）由位列表（~200 000 位）表示。每个位代表样本中特征的缺失或存在.所以，这是一个大型 (10 000 x 200 000) 高维稀疏数据集

为了节省一些内存空间，对于每个样本，我只保存非零位的索引。具有 7 个特征的向量示例：

[0, 0, 1, 0, 0, 1, 1] ===> [2, 5, 6]

我正在为所有数据集执行此操作。让结果为X（10 000 可变大小向量）。初始数据集3x4的示例：

                 [[0,0,1,0],       [[2],
  initial_data=   [0,1,1,0],  ===>  [1,2],   = X
                  [0,1,0,1]]        [1,3]]

每一行都标有以下两个标签之一：malignant或benign。一个线性支持向量分类模型（sklearn.svm.LinearSVC 中的那个）在X 表示的数据上进行训练。知道上述模型接受稀疏输入并且SciPy 中可能有七种表示：

csc_matrix：压缩稀疏列格式
csr_matrix：压缩稀疏行格式
bsr_matrix：块稀疏行格式
lil_matrix：列表格式列表
dok_matrix：键格式字典
coo_matrix：COOrdinate 格式（又名 IJV，三元组格式）
dia_matrix：对角线格式

哪种表示对于训练模型更有效？以及如何有效地从X 传递到该表示？

【问题讨论】：

标签： python scipy scikit-learn sparse-matrix

【解决方案1】：

csr 是要走的路，sklearn's sources 支持。摘录：

class LinearSVC(BaseEstimator, LinearClassifierMixin,
            _LearntSelectorMixin, SparseCoefMixin):
    ...
    ...
    X, y = check_X_y(X, y, accept_sparse='csr',
                     dtype=np.float64, order="C")

不建议使用 csr 和许多其他格式直接构建稀疏矩阵（添加东西/更改稀疏结构非常昂贵）。

使用 dok_matrix / lil_matrix 从您的数据构建一个稀疏矩阵（应该很简单），然后进行转换（在线性时间内完成）。

X = X.tocsr()

另外请记住，您传递的所有数据都在内部转换为 liblinear，sklearn 使用的外部库具有自己的数据结构。所以如果你传递了错误的格式；这是应该发生的一次性转换成本。纯的训练过程不在乎！

【讨论】：

【解决方案2】：

所有格式都有to... 方法可以转换为其他格式。因此，您可以以一种格式构建并以另一种格式进行计算，而无需太多额外成本。

coo_matrix - 输入很容易理解和创建 - 只有 3 个相同长度的数组。如果您已经有一个密集数组，只需将其设置为这种格式，它就会提取索引。
csr_matrix - 这是实现大多数计算的格式。 coo.tocsr(...) 被广泛使用。请注意，它可以使用 coo 样式的输入。要使用 indptr 输入样式，您必须了解更多有关格式的知识。
csc_matrix - 只是csr 的变体。它的转置排序。
lil_matrix - 这也很容易理解。并且对于增量构建矩阵来说是适度的。不如对密集阵列的增量更改。
bsr_matrix - 真的是一种从一堆较小的矩阵中构建矩阵的方法。在内部使用coo 格式。适用于自然面向块的应用程序。
dok_matrix - 实际上是一个字典子类。可以增量使用，但仍然比使用类似键填充您自己的字典要慢。
dia_matrix - 允许您根据对角线定义矩阵。只是一种中间形式。仅当您的代码具有很强的对角线方面时才有用。

【讨论】：