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更新完AdaBoost的测试代码和案例
This commit is contained in:
jiangzhonglian
@@ -24,4 +24,4 @@
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* 基尼不纯度(Gini impurity) [本书不做过多的介绍]
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* 简单来说：就是从一个数据集中随机选取子项，度量其被错误分类到其他分组里的概率。
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* 流程介绍图
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* 
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* 
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docs/7.ROC曲线.png
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BIN
docs/7.ROC曲线.png
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docs/7.代价函数.png
Normal file
BIN
docs/7.代价函数.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 130 KiB |
@@ -28,3 +28,20 @@
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* 训练算法： 基于错误提升分类器的性能
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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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* 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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* 
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* 非均衡分类问题
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* 现象：
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* 判断马是否能继续生存
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* 过滤垃圾邮件
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* ROC曲线: 最佳的分类器应该尽可能地处于左上角
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* 
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* 对不同的ROC曲线进行比较的一个指标是曲线下的面积(Area Unser the Curve, AUC).
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* AUC给出的是分类器的平均性能值，当然它并不能完全代替对整条曲线的观察。
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* 一个完美分类器的AUC为1，而随机猜测的AUC则为0.5。
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* 基于代价函数的分类器决策控制：`TP*(-5)+FN*1+FP*50+TN*0`
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* 
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* 过欠抽样(undersampling)或者过抽样(oversampling)
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* 过欠抽样: 意味着复制样例(重复使用)
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* 过抽样: 意味着删除样例
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docs/7.过拟合.png
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BIN
docs/7.过拟合.png
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Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 153 KiB |
@@ -9,14 +9,31 @@ Adaboost is short for Adaptive Boosting
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from numpy import *
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def loadSimpData():
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""" 测试数据
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Returns:
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dataArr feature对应的数据集
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||||
labelArr feature对应的分类标签
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"""
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||||
dataArr = array([[1., 2.1], [2., 1.1], [1.3, 1.], [1., 1.], [2., 1.]])
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||||
labelArr = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0]
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# def loadSimpData():
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# """ 测试数据
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||||
# Returns:
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||||
# dataArr feature对应的数据集
|
||||
# labelArr feature对应的分类标签
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||||
# """
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||||
# dataArr = array([[1., 2.1], [2., 1.1], [1.3, 1.], [1., 1.], [2., 1.]])
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||||
# labelArr = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0]
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# return dataArr, labelArr
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# general function to parse tab -delimited floats
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def loadDataSet(fileName):
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# get number of fields
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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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@@ -117,11 +134,11 @@ def adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, numIt=40):
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# 结果发现： 正确的alpha的权重值变小了，错误的变大了。也就说D里面分类的权重值变了。（可以举例验证，假设：alpha=0.6，什么的）
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D = multiply(D, exp(expon))
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D = D/D.sum()
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print "D: ", D.T
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# print "D: ", D.T
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# 计算分类结果的值，在上一轮结果的基础上，进行加和操作
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# calc training error of all classifiers, if this is 0 quit for loop early (use break)
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aggClassEst += alpha*classEst
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print "aggClassEst: ", aggClassEst.T
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# print "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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||||
@@ -132,54 +149,27 @@ def adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, numIt=40):
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||||
return weakClassArr, aggClassEst
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||||
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||||
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
dataArr, labelArr = loadSimpData()
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||||
print '-----\n', dataArr, '\n', labelArr
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||||
def adaClassify(datToClass, classifierArr):
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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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||||
# D表示最初，对1进行均分为5份，平均每一个初始的概率都为0.2
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||||
D = mat(ones((5, 1))/5)
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||||
# print '-----', D
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||||
# print buildStump(dataArr, labelArr, D)
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||||
weakClassArr, aggClassEst = adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, 9)
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||||
print weakClassArr
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def loadDataSet(fileName): #general function to parse tab -delimited floats
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||||
numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) #get number of fields
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||||
dataArr = []
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||||
labelArr = []
|
||||
fr = open(fileName)
|
||||
for line in fr.readlines():
|
||||
lineArr = []
|
||||
curLine = line.strip().split('\t')
|
||||
for i in range(numFeat-1):
|
||||
lineArr.append(float(curLine[i]))
|
||||
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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||||
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||||
def adaClassify(datToClass,classifierArr):
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dataMatrix = mat(datToClass)#do stuff similar to last aggClassEst in adaBoostTrainDS
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||||
m = shape(dataMatrix)[0]
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||||
aggClassEst = mat(zeros((m,1)))
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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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classEst = stumpClassify(dataMatrix,classifierArr[i]['dim'],\
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||||
classifierArr[i]['thresh'],\
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||||
classifierArr[i]['ineq'])#call stump classify
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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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||||
print aggClassEst
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||||
# print aggClassEst
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||||
return sign(aggClassEst)
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||||
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||||
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||||
def plotROC(predStrengths, classLabels):
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import matplotlib.pyplot as plt
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||||
cur = (1.0,1.0) #cursor
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||||
ySum = 0.0 #variable to calculate AUC
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||||
# cursor
|
||||
cur = (1.0, 1.0)
|
||||
# variable to calculate AUC
|
||||
ySum = 0.0
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||||
numPosClas = sum(array(classLabels)==1.0)
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||||
yStep = 1/float(numPosClas); xStep = 1/float(len(classLabels)-numPosClas)
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||||
sortedIndicies = predStrengths.argsort()#get sorted index, it's reverse
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||||
@@ -189,9 +179,11 @@ def plotROC(predStrengths, classLabels):
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||||
#loop through all the values, drawing a line segment at each point
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||||
for index in sortedIndicies.tolist()[0]:
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||||
if classLabels[index] == 1.0:
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||||
delX = 0; delY = yStep;
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||||
delX = 0
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||||
delY = yStep
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||||
else:
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||||
delX = xStep; delY = 0;
|
||||
delX = xStep
|
||||
delY = 0
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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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||||
ax.plot([cur[0],cur[0]-delX],[cur[1],cur[1]-delY], c='b')
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||||
@@ -202,3 +194,40 @@ def plotROC(predStrengths, classLabels):
|
||||
ax.axis([0,1,0,1])
|
||||
plt.show()
|
||||
print "the Area Under the Curve is: ",ySum*xStep
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||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
# dataArr, labelArr = loadSimpData()
|
||||
# print '-----\n', dataArr, '\n', labelArr
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||||
|
||||
# # D表示最初，对1进行均分为5份，平均每一个初始的概率都为0.2
|
||||
# D = mat(ones((5, 1))/5)
|
||||
# # print '-----', D
|
||||
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||||
# # print buildStump(dataArr, labelArr, D)
|
||||
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||||
# # 分类器：weakClassArr
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||||
# # 历史累计的分类结果集
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||||
# weakClassArr, aggClassEst = adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, 9)
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||||
# print weakClassArr, '\n-----\n', aggClassEst.T
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||||
|
||||
# # 测试数据的分类结果
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||||
# print adaClassify([0, 0], weakClassArr)
|
||||
# print adaClassify([[5, 5], [0, 0]], weakClassArr)
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||||
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||||
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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("testData/AB_horseColicTraining2.txt")
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||||
weakClassArr, aggClassEst = adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, 50)
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||||
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||||
# 测试集合
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||||
dataArrTest, labelArrTest = loadDataSet("testData/AB_horseColicTest2.txt")
|
||||
m = shape(dataArrTest)[0]
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||||
predicting10 = adaClassify(dataArrTest, weakClassArr)
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||||
errArr = mat(ones((m, 1)))
|
||||
# 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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||||
|
||||
|
||||
|
||||
67
testData/AB_horseColicTest2.txt
Executable file
67
testData/AB_horseColicTest2.txt
Executable file
@@ -0,0 +1,67 @@
|
||||
2.000000 1.000000 38.500000 54.000000 20.000000 0.000000 1.000000 2.000000 2.000000 3.000000 4.000000 1.000000 2.000000 2.000000 5.900000 0.000000 2.000000 42.000000 6.300000 0.000000 0.000000 1.000000
|
||||
2.000000 1.000000 37.600000 48.000000 36.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 3.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 44.000000 6.300000 1.000000 5.000000 1.000000
|
||||
1.000000 1.000000 37.700000 44.000000 28.000000 0.000000 4.000000 3.000000 2.000000 5.000000 4.000000 4.000000 1.000000 1.000000 0.000000 3.000000 5.000000 45.000000 70.000000 3.000000 2.000000 1.000000
|
||||
1.000000 1.000000 37.000000 56.000000 24.000000 3.000000 1.000000 4.000000 2.000000 4.000000 4.000000 3.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 35.000000 61.000000 3.000000 2.000000 -1.000000
|
||||
2.000000 1.000000 38.000000 42.000000 12.000000 3.000000 0.000000 3.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2.000000 37.000000 5.800000 0.000000 0.000000 1.000000
|
||||
1.000000 1.000000 0.000000 60.000000 40.000000 3.000000 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 4.000000 0.000000 3.000000 2.000000 0.000000 0.000000 5.000000 42.000000 72.000000 0.000000 0.000000 1.000000
|
||||
2.000000 1.000000 38.400000 80.000000 60.000000 3.000000 2.000000 2.000000 1.000000 3.000000 2.000000 1.000000 2.000000 2.000000 0.000000 1.000000 1.000000 54.000000 6.900000 0.000000 0.000000 1.000000
|
||||
2.000000 1.000000 37.800000 48.000000 12.000000 2.000000 1.000000 2.000000 1.000000 3.000000 0.000000 1.000000 2.000000 0.000000 0.000000 2.000000 0.000000 48.000000 7.300000 1.000000 0.000000 1.000000
|
||||
2.000000 1.000000 37.900000 45.000000 36.000000 3.000000 3.000000 3.000000 2.000000 2.000000 3.000000 1.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 0.000000 33.000000 5.700000 3.000000 0.000000 1.000000
|
||||
2.000000 1.000000 39.000000 84.000000 12.000000 3.000000 1.000000 5.000000 1.000000 2.000000 4.000000 2.000000 1.000000 2.000000 7.000000 0.000000 4.000000 62.000000 5.900000 2.000000 2.200000 -1.000000
|
||||
2.000000 1.000000 38.200000 60.000000 24.000000 3.000000 1.000000 3.000000 2.000000 3.000000 3.000000 2.000000 3.000000 3.000000 0.000000 4.000000 4.000000 53.000000 7.500000 2.000000 1.400000 1.000000
|
||||
1.000000 1.000000 0.000000 140.000000 0.000000 0.000000 0.000000 4.000000 2.000000 5.000000 4.000000 4.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 5.000000 30.000000 69.000000 0.000000 0.000000 -1.000000
|
||||
1.000000 1.000000 37.900000 120.000000 60.000000 3.000000 3.000000 3.000000 1.000000 5.000000 4.000000 4.000000 2.000000 2.000000 7.500000 4.000000 5.000000 52.000000 6.600000 3.000000 1.800000 -1.000000
|
||||
2.000000 1.000000 38.000000 72.000000 36.000000 1.000000 1.000000 3.000000 1.000000 3.000000 0.000000 2.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 5.000000 38.000000 6.800000 2.000000 2.000000 1.000000
|
||||
2.000000 9.000000 38.000000 92.000000 28.000000 1.000000 1.000000 2.000000 1.000000 1.000000 3.000000 2.000000 3.000000 0.000000 7.200000 0.000000 0.000000 37.000000 6.100000 1.000000 1.100000 1.000000
|
||||
1.000000 1.000000 38.300000 66.000000 30.000000 2.000000 3.000000 1.000000 1.000000 2.000000 4.000000 3.000000 3.000000 2.000000 8.500000 4.000000 5.000000 37.000000 6.000000 0.000000 0.000000 1.000000
|
||||
2.000000 1.000000 37.500000 48.000000 24.000000 3.000000 1.000000 1.000000 1.000000 2.000000 1.000000 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 3.000000 2.000000 43.000000 6.000000 1.000000 2.800000 1.000000
|
||||
1.000000 1.000000 37.500000 88.000000 20.000000 2.000000 3.000000 3.000000 1.000000 4.000000 3.000000 3.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 35.000000 6.400000 1.000000 0.000000 -1.000000
|
||||
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1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000
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2.000000 1.000000 37.700000 96.000000 30.000000 3.000000 3.000000 4.000000 2.000000 5.000000 4.000000 4.000000 3.000000 2.000000 4.000000 4.000000 5.000000 66.000000 7.500000 0.000000 0.000000 -1.000000
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|
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|
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|
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|
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1.000000 9.000000 38.500000 120.000000 70.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 2.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 35.000000 54.000000 1.000000 1.000000 1.000000
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|
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1.000000 1.000000 38.700000 96.000000 28.000000 3.000000 3.000000 4.000000 1.000000 0.000000 4.000000 0.000000 0.000000 3.000000 7.500000 0.000000 0.000000 64.000000 9.000000 0.000000 0.000000 -1.000000
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2.000000 1.000000 37.500000 52.000000 12.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 2.000000 3.000000 2.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 5.000000 36.000000 61.000000 1.000000 1.000000 1.000000
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|
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1.000000 1.000000 0.000000 120.000000 70.000000 4.000000 0.000000 4.000000 2.000000 2.000000 4.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 5.000000 55.000000 65.000000 0.000000 0.000000 -1.000000
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1.000000 1.000000 37.500000 72.000000 30.000000 4.000000 3.000000 4.000000 1.000000 4.000000 4.000000 3.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 5.000000 60.000000 6.800000 0.000000 0.000000 -1.000000
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