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使用 LabelPropagation 时,我经常遇到这个警告(恕我直言,这应该是一个错误,因为它完全无法传播):
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sklearn/semi_supervised/label_propagation.py:279: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide self.label_distributions_ /= normalizer
所以在尝试了几次 RBF 内核后,我发现参数 gamma
有影响。
问题来自these lines :
if self._variant == 'propagation':
normalizer = np.sum(
self.label_distributions_, axis=1)[:, np.newaxis]
self.label_distributions_ /= normalizer
我不明白 label_distributions_ 怎么可以全为零,尤其是当它的定义是:
self.label_distributions_ = safe_sparse_dot(
graph_matrix, self.label_distributions_)
Gamma 对 graph_matrix 有影响(因为 graph_matrix 是调用内核函数的 _build_graph() 的结果)。好的。但还是。出了点问题
我提醒你如何为传播计算图权重:W = exp(-gamma * D), D 数据集所有点之间的成对距离矩阵。
问题是:np.exp(x)
如果 x 非常小则返回 0.0。
假设我们有两个点 i
和 j
使得 dist(i, j) = 10
。
>>> np.exp(np.asarray(-10*40, dtype=float)) # gamma = 40 => OKAY
1.9151695967140057e-174
>>> np.exp(np.asarray(-10*120, dtype=float)) # gamma = 120 => NOT OKAY
0.0
实际上,我不是手动设置 Gamma ,而是使用this paper 中描述的方法。 (第 2.4 节)。
我能想到的唯一方法是在每个维度上标准化数据集,但是我们会丢失数据集的一些几何/拓扑属性(例如,2x10 的矩形变成 1x1 的正方形) p>
在这个例子中,最糟糕的是:即使 gamma = 20,它也会失败。
In [11]: from sklearn.semi_supervised.label_propagation import LabelPropagation
In [12]: import numpy as np
In [13]: X = np.array([[0, 0], [0, 10]])
In [14]: Y = [0, -1]
In [15]: LabelPropagation(kernel='rbf', tol=0.01, gamma=20).fit(X, Y)
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sklearn/semi_supervised/label_propagation.py:279: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
self.label_distributions_ /= normalizer
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sklearn/semi_supervised/label_propagation.py:290: ConvergenceWarning: max_iter=1000 was reached without convergence.
category=ConvergenceWarning
Out[15]:
LabelPropagation(alpha=None, gamma=20, kernel='rbf', max_iter=1000, n_jobs=1,
n_neighbors=7, tol=0.01)
In [16]: LabelPropagation(kernel='rbf', tol=0.01, gamma=2).fit(X, Y)
Out[16]:
LabelPropagation(alpha=None, gamma=2, kernel='rbf', max_iter=1000, n_jobs=1,
n_neighbors=7, tol=0.01)
In [17]:
最佳答案
基本上你是在做一个 softmax
函数,对吧?
防止softmax
上溢/下溢的一般方法是(来自here)
# Instead of this . . .
def softmax(x, axis = 0):
return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis = axis, keepdims = True)
# Do this
def softmax(x, axis = 0):
e_x = np.exp(x - np.max(x, axis = axis, keepdims = True))
return e_x / e_x.sum(axis, keepdims = True)
这将 e_x
限制在 0 和 1 之间,并确保 e_x
的一个值将始终为 1
(即元素 np .argmax(x)
)。这可以防止上溢和下溢(当 np.exp(x.max())
大于或小于 float64
可以处理时)。
在这种情况下,由于您无法更改算法,因此我将输入 D
并使 D_ = D - D.min()
应为在数值上等同于上述内容,因为 W.max()
应该是 -gamma * D.min()
(因为您只是在翻转符号)。关于 D_
编辑:
按照下面@PaulBrodersen 的建议,您可以基于 sklearn
实现 here 构建“安全”的 rbf 内核:
def rbf_kernel_safe(X, Y=None, gamma=None):
X, Y = sklearn.metrics.pairwise.check_pairwise_arrays(X, Y)
if gamma is None:
gamma = 1.0 / X.shape[1]
K = sklearn.metrics.pairwise.euclidean_distances(X, Y, squared=True)
K *= -gamma
K -= K.max()
np.exp(K, K) # exponentiate K in-place
return K
然后在你的传播中使用它
LabelPropagation(kernel = rbf_kernel_safe, tol = 0.01, gamma = 20).fit(X, Y)
可惜我只有v0.18
,不接受LabelPropagation
的用户自定义内核函数,所以无法测试。
EDIT2:
检查您的来源以了解为什么您有如此大的 gamma
值让我想知道您是否使用了 gamma = D.min()/3
,这是不正确的。定义是sigma = D.min()/3
而w
中sigma
的定义是
w = exp(-d**2/sigma**2) # Equation (1)
这将使正确的 gamma
值 1/sigma**2
或 9/D.min()**2
关于python - LabelPropagation - 如何避免被零除?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52057836/
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