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更新 AdaBoost 的项目内容
This commit is contained in:
jiangzhonglian
@@ -64,7 +64,7 @@
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### 项目实战: 随机森林
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### 项目案例: 随机森林
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@@ -102,7 +102,7 @@
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* 适用数据类型：数值型和标称型数据。
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```
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### 项目实战: 马疝病的预测
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### 项目案例: 马疝病的预测
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> 项目流程图
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@@ -111,6 +111,111 @@
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基于单层决策树构建弱分类器
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* 单层决策树(decision stump, 也称决策树桩)是一种简单的决策树。
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#### 项目概述
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预测患有疝气病的马的存活问题，这里的数据包括368个样本和28个特征，疝气病是描述马胃肠痛的术语，然而，这种病并不一定源自马的胃肠问题，其他问题也可能引发疝气病，该数据集中包含了医院检测马疝气病的一些指标，有的指标比较主观，有的指标难以测量，例如马的疼痛级别。另外，除了部分指标主观和难以测量之外，该数据还存在一个问题，数据集中有30%的值是缺失的。
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#### 开发流程
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```
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收集数据：提供的文本文件。
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准备数据：确保类别标签是+1和-1，而非1和0。
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分析数据：手工检查数据。
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训练数据：在数据上，利用 adaBoostTrainDS() 函数训练出一系列的分类器。
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测试数据：我们拥有两个数据集。在不采用随机抽样的方法下，我们就会对 AdaBoost 和 Logistic 回归的结果进行完全对等的比较。
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使用算法：观察该例子上的错误率。不过，也可以构建一个 Web 网站，让驯马师输入马的症状然后预测马是否会死去。
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```
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> 收集数据：提供的文本文件。
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训练数据：horseColicTraining.txt
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测试数据：horseColicTest.txt
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```
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2.000000 1.000000 38.500000 66.000000 28.000000 3.000000 3.000000 0.000000 2.000000 5.000000 4.000000 4.000000 0.000000 0.000000 0.000000 3.000000 5.000000 45.000000 8.400000 0.000000 0.000000 -1.000000
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1.000000 1.000000 39.200000 88.000000 20.000000 0.000000 0.000000 4.000000 1.000000 3.000000 4.000000 2.000000 0.000000 0.000000 0.000000 4.000000 2.000000 50.000000 85.000000 2.000000 2.000000 -1.000000
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2.000000 1.000000 38.300000 40.000000 24.000000 1.000000 1.000000 3.000000 1.000000 3.000000 3.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 33.000000 6.700000 0.000000 0.000000 1.000000
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```
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> 准备数据：确保类别标签是+1和-1，而非1和0。
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```python
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def loadDataSet(fileName):
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# 获取 feature 的数量, 便于获取
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numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t'))
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dataArr = []
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labelArr = []
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fr = open(fileName)
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for line in fr.readlines():
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lineArr = []
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curLine = line.strip().split('\t')
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for i in range(numFeat-1):
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lineArr.append(float(curLine[i]))
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dataArr.append(lineArr)
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labelArr.append(float(curLine[-1]))
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return dataArr, labelArr
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```
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> 分析数据：手工检查数据。
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过拟合(overfitting, 也称为过学习)
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* 发现测试错误率在达到一个最小值之后有开始上升，这种现象称为过拟合。
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> 训练数据：在数据上，利用 adaBoostTrainDS() 函数训练出一系列的分类器。
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```python
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def adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, numIt=40):
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"""adaBoostTrainDS(adaBoost训练过程放大)
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Args:
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dataArr 特征标签集合
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labelArr 分类标签集合
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numIt 实例数
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Returns:
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weakClassArr 弱分类器的集合
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aggClassEst 预测的分类结果值
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"""
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weakClassArr = []
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m = shape(dataArr)[0]
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# 初始化 D，设置每个特征的权重值，平均分为m份
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D = mat(ones((m, 1))/m)
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aggClassEst = mat(zeros((m, 1)))
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for i in range(numIt):
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# 得到决策树的模型
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bestStump, error, classEst = buildStump(dataArr, labelArr, D)
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||||
# alpha目的主要是计算每一个分类器实例的权重(组合就是分类结果)
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# 计算每个分类器的alpha权重值
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alpha = float(0.5*log((1.0-error)/max(error, 1e-16)))
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bestStump['alpha'] = alpha
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# store Stump Params in Array
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weakClassArr.append(bestStump)
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print "alpha=%s, classEst=%s, bestStump=%s, error=%s " % (alpha, classEst.T, bestStump, error)
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# -1主要是下面求e的-alpha次方； 如果判断正确，乘积为1，否则成绩为-1，这样就可以算出分类的情况了
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expon = multiply(-1*alpha*mat(labelArr).T, classEst)
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# 判断正确的，就乘以-1，否则就乘以1， 为什么？ 书上的公式。
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print '(-1取反)预测值expon=', expon.T
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# 计算e的expon次方，然后计算得到一个综合的概率的值
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# 结果发现： 判断错误的特征，D对于的特征的权重值会变大。
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D = multiply(D, exp(expon))
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D = D/D.sum()
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# 预测的分类结果值，在上一轮结果的基础上，进行加和操作
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print '当前的分类结果：', alpha*classEst.T
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aggClassEst += alpha*classEst
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print "叠加后的分类结果aggClassEst: ", aggClassEst.T
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# sign 判断正为1， 0为0， 负为-1，通过最终加和的权重值，判断符号。
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# 结果为：错误的样本标签集合，因为是 !=,那么结果就是0 正, 1 负
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aggErrors = multiply(sign(aggClassEst) != mat(labelArr).T, ones((m, 1)))
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errorRate = aggErrors.sum()/m
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# print "total error=%s " % (errorRate)
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if errorRate == 0.0:
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break
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return weakClassArr, aggClassEst
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```
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```
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发现：
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alpha 目的主要是计算每一个分类器实例的权重(组合就是分类结果)
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@@ -121,13 +226,54 @@ D 的目的是为了计算错误概率： weightedError = D.T*errArr，求最佳
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### 知识点补充
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> 测试数据：我们拥有两个数据集。在不采用随机抽样的方法下，我们就会对 AdaBoost 和 Logistic 回归的结果进行完全对等的比较。
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> 过拟合(overfitting, 也称为过学习)
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```python
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def adaClassify(datToClass, classifierArr):
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"""adaClassify(ada分类测试)
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Args:
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datToClass 多个待分类的样例
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||||
classifierArr 弱分类器的集合
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Returns:
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||||
sign(aggClassEst) 分类结果
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"""
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# do stuff similar to last aggClassEst in adaBoostTrainDS
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dataMat = mat(datToClass)
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m = shape(dataMat)[0]
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aggClassEst = mat(zeros((m, 1)))
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||||
* 发现测试错误率在达到一个最小值之后有开始上升，这种现象称为过拟合。
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# 循环 多个分类器
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for i in range(len(classifierArr)):
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# 前提： 我们已经知道了最佳的分类器的实例
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# 通过分类器来核算每一次的分类结果，然后通过alpha*每一次的结果 得到最后的权重加和的值。
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classEst = stumpClassify(dataMat, classifierArr[i]['dim'], classifierArr[i]['thresh'], classifierArr[i]['ineq'])
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aggClassEst += classifierArr[i]['alpha']*classEst
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||||
return sign(aggClassEst)
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```
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||||
> 使用算法：观察该例子上的错误率。不过，也可以构建一个 Web 网站，让驯马师输入马的症状然后预测马是否会死去。
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```python
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# 马疝病数据集
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# 训练集合
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dataArr, labelArr = loadDataSet("input/7.AdaBoost/horseColicTraining2.txt")
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weakClassArr, aggClassEst = adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, 40)
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print weakClassArr, '\n-----\n', aggClassEst.T
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# 计算ROC下面的AUC的面积大小
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plotROC(aggClassEst.T, labelArr)
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# 测试集合
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dataArrTest, labelArrTest = loadDataSet("input/7.AdaBoost/horseColicTest2.txt")
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m = shape(dataArrTest)[0]
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predicting10 = adaClassify(dataArrTest, weakClassArr)
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errArr = mat(ones((m, 1)))
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||||
# 测试：计算总样本数，错误样本数，错误率
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print m, errArr[predicting10 != mat(labelArrTest).T].sum(), errArr[predicting10 != mat(labelArrTest).T].sum()/m
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```
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[完整代码地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/src/python/7.AdaBoost/adaboost.py): <https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/src/python/7.AdaBoost/adaboost.py>
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#### 要点补充
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> 非均衡现象：
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@@ -209,8 +209,8 @@ def plotROC(predStrengths, classLabels):
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predStrengths 最终预测结果的权重值
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classLabels 原始数据的分类结果集
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"""
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||||
print 'predStrengths=', predStrengths
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print 'classLabels=', classLabels
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# print 'predStrengths=', predStrengths
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# print 'classLabels=', classLabels
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import matplotlib.pyplot as plt
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# variable to calculate AUC
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@@ -225,7 +225,7 @@ def plotROC(predStrengths, classLabels):
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# get sorted index, it's reverse
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sortedIndicies = predStrengths.argsort()
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# 测试结果是否是从小到大排列
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print 'sortedIndicies=', sortedIndicies, predStrengths[0, 176], predStrengths.min(), predStrengths[0, 293], predStrengths.max()
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# print 'sortedIndicies=', sortedIndicies, predStrengths[0, 176], predStrengths.min(), predStrengths[0, 293], predStrengths.max()
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# 开始创建模版对象
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fig = plt.figure()
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@@ -244,7 +244,7 @@ def plotROC(predStrengths, classLabels):
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ySum += cur[1]
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# draw line from cur to (cur[0]-delX, cur[1]-delY)
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# 画点连线 (x1, x2, y1, y2)
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print cur[0], cur[0]-delX, cur[1], cur[1]-delY
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# print cur[0], cur[0]-delX, cur[1], cur[1]-delY
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ax.plot([cur[0], cur[0]-delX], [cur[1], cur[1]-delY], c='b')
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cur = (cur[0]-delX, cur[1]-delY)
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# 画对角的虚线线
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Reference in New Issue
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