diff --git a/docs/3.决策树.md b/docs/3.决策树.md index 65494b33..3d6e6ed7 100644 --- a/docs/3.决策树.md +++ b/docs/3.决策树.md @@ -24,4 +24,4 @@ * 基尼不纯度(Gini impurity) [本书不做过多的介绍] * 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。 * 流程介绍图 -* ![决策树流程介绍图](./3.决策树流程介绍图.jpg) \ No newline at end of file +* ![决策树流程介绍图](./3.决策树流程介绍图.jpg) diff --git a/docs/7.ROC曲线.png b/docs/7.ROC曲线.png new file mode 100644 index 00000000..3e404c87 Binary files /dev/null and b/docs/7.ROC曲线.png differ diff --git a/docs/7.代价函数.png b/docs/7.代价函数.png new file mode 100644 index 00000000..4e8e2564 Binary files /dev/null and b/docs/7.代价函数.png differ diff --git a/docs/7.利用AdaBoost元算法提高分类.md b/docs/7.利用AdaBoost元算法提高分类.md index 03fa8131..cc3960b2 100644 --- a/docs/7.利用AdaBoost元算法提高分类.md +++ b/docs/7.利用AdaBoost元算法提高分类.md @@ -28,3 +28,20 @@ * 训练算法： 基于错误提升分类器的性能 * 基于单层决策树构建弱分类器 * 单层决策树(decision stump, 也称决策树桩)是一种简单的决策树。 + * 过拟合(overfitting, 也称为过学习) + * 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。 + * ![过拟合](./7.过拟合.png) +* 非均衡分类问题 + * 现象： + * 判断马是否能继续生存 + * 过滤垃圾邮件 + * ROC曲线: 最佳的分类器应该尽可能地处于左上角 + * ![ROC曲线](./7.ROC曲线.png) + * 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). + * 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。 + * 一个完美分类器的AUC为1，而随机猜测的AUC则为0.5。 + * 基于代价函数的分类器决策控制：`TP*(-5)+FN*1+FP*50+TN*0` + * ![代价函数](./7.代价函数.png) + * 过欠抽样(undersampling)或者过抽样(oversampling) + * 过欠抽样: 意味着复制样例(重复使用) + * 过抽样: 意味着删除样例 diff --git a/docs/7.过拟合.png b/docs/7.过拟合.png new file mode 100644 index 00000000..7b995397 Binary files /dev/null and b/docs/7.过拟合.png differ diff --git a/src/python/07.AdaBoost/adaboost.py b/src/python/07.AdaBoost/adaboost.py index a387b4f2..6e359f43 100644 --- a/src/python/07.AdaBoost/adaboost.py +++ b/src/python/07.AdaBoost/adaboost.py @@ -9,14 +9,31 @@ Adaboost is short for Adaptive Boosting from numpy import * -def loadSimpData(): - """ 测试数据 - Returns: - dataArr feature对应的数据集 - labelArr feature对应的分类标签 - """ - dataArr = array([[1., 2.1], [2., 1.1], [1.3, 1.], [1., 1.], [2., 1.]]) - labelArr = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0] +# def loadSimpData(): +# """ 测试数据 +# Returns: +# dataArr feature对应的数据集 +# labelArr feature对应的分类标签 +# """ +# dataArr = array([[1., 2.1], [2., 1.1], [1.3, 1.], [1., 1.], [2., 1.]]) +# labelArr = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0] +# return dataArr, labelArr + + +# general function to parse tab -delimited floats +def loadDataSet(fileName): + # get number of fields + numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) + dataArr = [] + 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) + labelArr.append(float(curLine[-1])) return dataArr, labelArr @@ -117,11 +134,11 @@ def adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, numIt=40): # 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） D = multiply(D, exp(expon)) D = D/D.sum() - print "D: ", D.T + # print "D: ", D.T # 计算分类结果的值，在上一轮结果的基础上，进行加和操作 # calc training error of all classifiers, if this is 0 quit for loop early (use break) aggClassEst += alpha*classEst - print "aggClassEst: ", aggClassEst.T + # print "aggClassEst: ", aggClassEst.T # 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。 # 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 aggErrors = multiply(sign(aggClassEst) != mat(labelArr).T, ones((m, 1))) @@ -132,54 +149,27 @@ def adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, numIt=40): return weakClassArr, aggClassEst -if __name__ == "__main__": - dataArr, labelArr = loadSimpData() - print '-----\n', dataArr, '\n', labelArr +def adaClassify(datToClass, classifierArr): + # do stuff similar to last aggClassEst in adaBoostTrainDS + dataMat = mat(datToClass) + m = shape(dataMat)[0] + aggClassEst = mat(zeros((m, 1))) - # 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 - - # print buildStump(dataArr, labelArr, D) - weakClassArr, aggClassEst = adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, 9) - print weakClassArr - - - - -def loadDataSet(fileName): #general function to parse tab -delimited floats - numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) #get number of fields - dataArr = [] - 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) - labelArr.append(float(curLine[-1])) - return dataArr, labelArr - - - - -def adaClassify(datToClass,classifierArr): - dataMatrix = mat(datToClass)#do stuff similar to last aggClassEst in adaBoostTrainDS - m = shape(dataMatrix)[0] - aggClassEst = mat(zeros((m,1))) + # 循环 多个分类器 for i in range(len(classifierArr)): - classEst = stumpClassify(dataMatrix,classifierArr[i]['dim'],\ - classifierArr[i]['thresh'],\ - classifierArr[i]['ineq'])#call stump classify + # 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。 + classEst = stumpClassify(dataMat, classifierArr[i]['dim'], classifierArr[i]['thresh'], classifierArr[i]['ineq']) aggClassEst += classifierArr[i]['alpha']*classEst - print aggClassEst + # print aggClassEst return sign(aggClassEst) + def plotROC(predStrengths, classLabels): import matplotlib.pyplot as plt - cur = (1.0,1.0) #cursor - ySum = 0.0 #variable to calculate AUC + # cursor + cur = (1.0, 1.0) + # variable to calculate AUC + ySum = 0.0 numPosClas = sum(array(classLabels)==1.0) yStep = 1/float(numPosClas); xStep = 1/float(len(classLabels)-numPosClas) sortedIndicies = predStrengths.argsort()#get sorted index, it's reverse @@ -189,9 +179,11 @@ def plotROC(predStrengths, classLabels): #loop through all the values, drawing a line segment at each point for index in sortedIndicies.tolist()[0]: if classLabels[index] == 1.0: - delX = 0; delY = yStep; + delX = 0 + delY = yStep else: - delX = xStep; delY = 0; + delX = xStep + delY = 0 ySum += cur[1] #draw line from cur to (cur[0]-delX,cur[1]-delY) ax.plot([cur[0],cur[0]-delX],[cur[1],cur[1]-delY], c='b') @@ -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 + + +if __name__ == "__main__": + # dataArr, labelArr = loadSimpData() + # print '-----\n', dataArr, '\n', labelArr + + # # 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 + + # # print buildStump(dataArr, labelArr, D) + + # # 分类器：weakClassArr + # # 历史累计的分类结果集 + # weakClassArr, aggClassEst = adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, 9) + # print weakClassArr, '\n-----\n', aggClassEst.T + + # # 测试数据的分类结果 + # print adaClassify([0, 0], weakClassArr) + # print adaClassify([[5, 5], [0, 0]], weakClassArr) + + + # 马疝病数据集 + # 训练集合 + dataArr, labelArr = loadDataSet("testData/AB_horseColicTraining2.txt") + weakClassArr, aggClassEst = adaBoostTrainDS(dataArr, labelArr, 50) + + # 测试集合 + dataArrTest, labelArrTest = loadDataSet("testData/AB_horseColicTest2.txt") + m = shape(dataArrTest)[0] + predicting10 = adaClassify(dataArrTest, weakClassArr) + errArr = mat(ones((m, 1))) + # 测试：计算总样本数，错误样本数，错误率 + print m, errArr[predicting10 != mat(labelArrTest).T].sum(), errArr[predicting10 != mat(labelArrTest).T].sum()/m + + + diff --git a/testData/AB_horseColicTest2.txt b/testData/AB_horseColicTest2.txt new file mode 100755 index 00000000..93eb4b68 --- /dev/null +++ b/testData/AB_horseColicTest2.txt @@ -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 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