from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
# 加載數(shù)據(jù)集
def loadDataSet(fileName):
numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t'))
dataMat = []
labelMat = []
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]))
dataMat.append(lineArr)
labelMat.append(float(curLine[-1]))
return dataMat, labelMat
# 返回分類預(yù)測結(jié)果 根據(jù)閾值所以有兩種返回情況
def stumpClassify(dataMatrix, dimen, threshVal, threshIneq):
retArray = ones((shape(dataMatrix)[0], 1))
if threshIneq == 'lt':
retArray[dataMatrix[:, dimen] = threshVal] = -1.0
else:
retArray[dataMatrix[:, dimen] > threshVal] = -1.0
return retArray
# 返回 該弱分類器單層決策樹的信息 更新D向量的錯誤率 更新D向量的預(yù)測目標(biāo)
def buildStump(dataArr, classLabels, D):
dataMatrix = mat(dataArr)
labelMat = mat(classLabels).T
m, n = shape(dataMatrix)
numSteps = 10.0
bestStump = {} # 字典用于保存每個分類器信息
bestClasEst = mat(zeros((m, 1)))
minError = inf # 初始化最小誤差最大
for i in range(n): # 特征循環(huán) （三層循環(huán)，遍歷所有的可能性）
rangeMin = dataMatrix[:, i].min()
rangeMax = dataMatrix[:, i].max()
stepSize = (rangeMax - rangeMin) / numSteps # (大-小)/分割數(shù) 得到最小值到最大值需要的每一段距離
for j in range(-1, int(numSteps) + 1): # 遍歷步長 最小值到最大值的需要次數(shù)
for inequal in ['lt', 'gt']: # 在大于和小于之間切換
threshVal = (rangeMin + float(j) * stepSize) # 最小值+次數(shù)*步長 每一次從最小值走的長度
predictedVals = stumpClassify(dataMatrix, i, threshVal,
inequal) # 最優(yōu)預(yù)測目標(biāo)值 用于與目標(biāo)值比較得到誤差
errArr = mat(ones((m, 1)))
errArr[predictedVals == labelMat] = 0
weightedError = D.T * errArr
if weightedError minError: # 選出最小錯誤的那個特征
minError = weightedError # 最小誤差 后面用來更新D權(quán)值的
bestClasEst = predictedVals.copy() # 最優(yōu)預(yù)測值
bestStump['dim'] = i # 特征
bestStump['thresh'] = threshVal # 到最小值的距離 （得到最優(yōu)預(yù)測值的那個距離）
bestStump['ineq'] = inequal # 大于還是小于 最優(yōu)距離為-1
return bestStump, minError, bestClasEst
# 循環(huán)構(gòu)建numIt個弱分類器
def adaBoostTrainDS(dataArr, classLabels, numIt=40):
weakClassArr = [] # 保存弱分類器數(shù)組
m = shape(dataArr)[0]
D = mat(ones((m, 1)) / m) # D向量 每條樣本所對應(yīng)的一個權(quán)重
aggClassEst = mat(zeros((m, 1))) # 統(tǒng)計類別估計累積值
for i in range(numIt):
bestStump, error, classEst = buildStump(dataArr, classLabels, D)
alpha = float(0.5 * log((1.0 - error) / max(error, 1e-16)))
bestStump['alpha'] = alpha
weakClassArr.append(bestStump) # 加入單層決策樹
# 得到運算公式中的向量+/-α，預(yù)測正確為-α，錯誤則+α。每條樣本一個α
# multiply對應(yīng)位置相乘 這里很聰明，用-1*真實目標(biāo)值*預(yù)測值，實現(xiàn)了錯誤分類則-，正確則+
expon = multiply(-1 * alpha * mat(classLabels).T, classEst)
D = multiply(D, exp(expon)) # 這三步為更新概率分布D向量 拆分開來了，每一步與公式相同
D = D / D.sum()
# 計算停止條件錯誤率=0 以及計算每次的aggClassEst類別估計累計值
aggClassEst += alpha * classEst
# 很聰明的計算方法 計算得到錯誤的個數(shù)，向量中為1則錯誤值
aggErrors = multiply(sign(aggClassEst) != mat(classLabels).T, ones((m, 1))) # sign返回數(shù)值的正負符號，以1、-1表示
errorRate = aggErrors.sum() / m # 錯誤個數(shù)/總個數(shù)
# print("錯誤率：", errorRate)
if errorRate == 0.0:
break
return weakClassArr, aggClassEst
# 預(yù)測 累加 多個弱分類器獲得預(yù)測值*該alpha 得到結(jié)果
def adaClassify(datToClass, classifierArr): # classifierArr是元組，所以在取值時需要注意
dataMatrix = mat(datToClass)
m = shape(dataMatrix)[0]
aggClassEst = mat(zeros((m, 1)))
# 循環(huán)所有弱分類器
for i in range(len(classifierArr[0])):
# 獲得預(yù)測結(jié)果
classEst = stumpClassify(dataMatrix, classifierArr[0][i]['dim'], classifierArr[0][i]['thresh'],
classifierArr[0][i]['ineq'])
# 該分類器α*預(yù)測結(jié)果 用于累加得到最終的正負判斷條件
aggClassEst += classifierArr[0][i]['alpha'] * classEst # 這里就是集合所有弱分類器的意見，得到最終的意見
return sign(aggClassEst) # 提取數(shù)據(jù)符號
# ROC曲線，類別累計值、目標(biāo)標(biāo)簽
def plotROC(predStrengths, classLabels):
cur = (1.0, 1.0) # 每次畫線的起點游標(biāo)點
ySum = 0.0 # 用于計算AUC的值 矩形面積的高度累計值
numPosClas = sum(array(classLabels) == 1.0) # 所有真實正例 確定了在y坐標(biāo)軸上的步進數(shù)目
yStep = 1 / float(numPosClas) # 1/所有真實正例 y軸上的步長
xStep = 1 / float(len(classLabels) - numPosClas) # 1/所有真實反例 x軸上的步長
sortedIndicies = predStrengths.argsort() # 獲得累計值向量從小到大排序的下表index [50,88,2,71...]
fig = plt.figure()
fig.clf()
ax = plt.subplot(111)
# 循環(huán)所有的累計值 從小到大
for index in sortedIndicies.tolist()[0]:
if classLabels[index] == 1.0:
delX = 0 # 若為一個真正例，則沿y降一個步長，即不斷降低真陽率；
delY = yStep # 若為一個非真正例，則沿x退一個步長，尖笑陽率
else:
delX = xStep
delY = 0
ySum += cur[1] # 向下移動一次，則累計一個高度。寬度不變，我們只計算高度
ax.plot([cur[0], cur[0] - delX], [cur[1], cur[1] - delY], c='b') # 始終會有一個點是沒有改變的
cur = (cur[0] - delX, cur[1] - delY)
ax.plot([0, 1], [0, 1], 'b--')
plt.xlabel('False positive rate')
plt.ylabel('True positive rate')
plt.title('ROC curve for AdaBoost horse colic detection system')
ax.axis([0, 1, 0, 1])
plt.show()
print("the Area Under the Curve is: ", ySum * xStep) # AUC面積我們以 高*低 的矩形來計算
# 測試正確率
datArr, labelArr = loadDataSet('horseColicTraining2.txt')
classifierArr = adaBoostTrainDS(datArr, labelArr, 15)
testArr, testLabelArr = loadDataSet('horseColicTest2.txt')
prediction10 = adaClassify(testArr, classifierArr)
errArr = mat(ones((67, 1))) # 一共有67個樣本
cnt = errArr[prediction10 != mat(testLabelArr).T].sum()
print(cnt / 67)
# 畫出ROC曲線
datArr, labelArr = loadDataSet('horseColicTraining2.txt')
classifierArray, aggClassEst = adaBoostTrainDS(datArr, labelArr, 10)
plotROC(aggClassEst.T, labelArr)
在實際訓(xùn)練過程中可能存在正負樣本失衡的問題，分類器會過于關(guān)注大容量樣本，導(dǎo)致分類器不能較好地完成區(qū)分小樣本的目的。此時可以適度增大小樣本的權(quán)重使重心達到平衡。在實際訓(xùn)練中還會出現(xiàn)困難樣本權(quán)重過高而發(fā)生過擬合的問題，因此有必要設(shè)置困難樣本分類的權(quán)值上限。
AdaBoost算法由于其多次迭代訓(xùn)練分類器的原因，訓(xùn)練時間一般會比別的分類器長。對此一般可以采用實現(xiàn)AdaBoost的并行計算或者訓(xùn)練過程中動態(tài)剔除掉權(quán)重偏小的樣本以加速訓(xùn)練過程。
除了以上算法外，AdaBoost還可以考慮與其它算法結(jié)合產(chǎn)生新的算法，如在訓(xùn)練過程中使用SVM算法加速挑選簡單分類器來替代原始AdaBoost中的窮舉法挑選簡單的分類器。
到此這篇關(guān)于Python機器學(xué)習(xí)之AdaBoost算法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python AdaBoost算法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
