python实现AdaBoost算法的示例-6ren

python实现AdaBoost算法的示例

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09

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代码。

 
    ? 
   
         ''' 
        
         数据集：Mnist 
        
         训练集数量：60000(实际使用：10000) 
        
         测试集数量：10000（实际使用：1000) 
        
         层数：40 
        
         ------------------------------ 
        
         运行结果： 
        
         正确率：97% 
        
         运行时长：65m 
        
         ''' 
        
         import 
         time 
        
         import 
         numpy as np 
        
         def 
         loadData(fileName): 
        
         ''' 
        
         加载文件 
        
         :param fileName:要加载的文件路径 
        
         :return: 数据集和标签集 
        
         ''' 
        
         # 存放数据及标记 
        
         dataArr  
         = 
         [] 
        
         labelArr  
         = 
         [] 
        
         # 读取文件 
        
         fr  
         = 
         open 
         (fileName) 
        
         # 遍历文件中的每一行 
        
         for 
         line  
         in 
         fr.readlines(): 
        
         # 获取当前行，并按“，”切割成字段放入列表中 
        
         # strip：去掉每行字符串首尾指定的字符（默认空格或换行符） 
        
         # split：按照指定的字符将字符串切割成每个字段，返回列表形式 
        
         curLine  
         = 
         line.strip().split( 
         ',' 
         ) 
        
         # 将每行中除标记外的数据放入数据集中（curLine[0]为标记信息） 
        
         # 在放入的同时将原先字符串形式的数据转换为整型 
        
         # 此外将数据进行了二值化处理，大于128的转换成1，小于的转换成0，方便后续计算 
        
         dataArr.append([ 
         int 
         ( 
         int 
         (num) >  
         128 
         )  
         for 
         num  
         in 
         curLine[ 
         1 
         :]]) 
        
         # 将标记信息放入标记集中 
        
         # 放入的同时将标记转换为整型 
        
         # 转换成二分类任务 
        
         # 标签0设置为1，反之为-1 
        
         if 
         int 
         (curLine[ 
         0 
         ])  
         = 
         = 
         0 
         : 
        
         labelArr.append( 
         1 
         ) 
        
         else 
         : 
        
         labelArr.append( 
         - 
         1 
         ) 
        
         # 返回数据集和标记 
        
         return 
         dataArr, labelArr 
        
         def 
         calc_e_Gx(trainDataArr, trainLabelArr, n, div, rule, D): 
        
         ''' 
        
         计算分类错误率 
        
         :param trainDataArr:训练数据集数字 
        
         :param trainLabelArr: 训练标签集数组 
        
         :param n: 要操作的特征 
        
         :param div:划分点 
        
         :param rule:正反例标签 
        
         :param D:权值分布D 
        
         :return:预测结果， 分类误差率 
        
         ''' 
        
         # 初始化分类误差率为0 
        
         e  
         = 
         0 
        
         # 将训练数据矩阵中特征为n的那一列单独剥出来做成数组。因为其他元素我们并不需要， 
        
         # 直接对庞大的训练集进行操作的话会很慢 
        
         x  
         = 
         trainDataArr[:, n] 
        
         # 同样将标签也转换成数组格式，x和y的转换只是单纯为了提高运行速度 
        
         # 测试过相对直接操作而言性能提升很大 
        
         y  
         = 
         trainLabelArr 
        
         predict  
         = 
         [] 
        
         # 依据小于和大于的标签依据实际情况会不同，在这里直接进行设置 
        
         if 
         rule  
         = 
         = 
         'LisOne' 
         : 
        
         L  
         = 
         1 
        
         H  
         = 
         - 
         1 
        
         else 
         : 
        
         L  
         = 
         - 
         1 
        
         H  
         = 
         1 
        
         # 遍历所有样本的特征m 
        
         for 
         i  
         in 
         range 
         (trainDataArr.shape[ 
         0 
         ]): 
        
         if 
         x[i] < div: 
        
         # 如果小于划分点，则预测为L 
        
         # 如果设置小于div为1，那么L就是1， 
        
         # 如果设置小于div为-1，L就是-1 
        
         predict.append(L) 
        
         # 如果预测错误，分类错误率要加上该分错的样本的权值（8.1式） 
        
         if 
         y[i] ! 
         = 
         L: 
        
         e  
         + 
         = 
         D[i] 
        
         elif 
         x[i] > 
         = 
         div: 
        
         # 与上面思想一样 
        
         predict.append(H) 
        
         if 
         y[i] ! 
         = 
         H: 
        
         e  
         + 
         = 
         D[i] 
        
         # 返回预测结果和分类错误率e 
        
         # 预测结果其实是为了后面做准备的，在算法8.1第四步式8.4中exp内部有个Gx，要用在那个地方 
        
         # 以此来更新新的D 
        
         return 
         np.array(predict), e 
        
         def 
         createSigleBoostingTree(trainDataArr, trainLabelArr, D): 
        
         ''' 
        
         创建单层提升树 
        
         :param trainDataArr:训练数据集数组 
        
         :param trainLabelArr: 训练标签集数组 
        
         :param D: 算法8.1中的D 
        
         :return: 创建的单层提升树 
        
         ''' 
        
         # 获得样本数目及特征数量 
        
         m, n  
         = 
         np.shape(trainDataArr) 
        
         # 单层树的字典，用于存放当前层提升树的参数 
        
         # 也可以认为该字典代表了一层提升树 
        
         sigleBoostTree  
         = 
         {} 
        
         # 初始化分类误差率，分类误差率在算法8.1步骤（2）（b）有提到 
        
         # 误差率最高也只能100%，因此初始化为1 
        
         sigleBoostTree[ 
         'e' 
         ]  
         = 
         1 
        
         # 对每一个特征进行遍历，寻找用于划分的最合适的特征 
        
         for 
         i  
         in 
         range 
         (n): 
        
         # 因为特征已经经过二值化，只能为0和1，因此分切分时分为-0.5， 0.5， 1.5三挡进行切割 
        
         for 
         div  
         in 
         [ 
         - 
         0.5 
         ,  
         0.5 
         ,  
         1.5 
         ]: 
        
         # 在单个特征内对正反例进行划分时，有两种情况： 
        
         # 可能是小于某值的为1，大于某值得为-1，也可能小于某值得是-1，反之为1 
        
         # 因此在寻找最佳提升树的同时对于两种情况也需要遍历运行 
        
         # LisOne：Low is one：小于某值得是1 
        
         # HisOne：High is one：大于某值得是1 
        
         for 
         rule  
         in 
         [ 
         'LisOne' 
         ,  
         'HisOne' 
         ]: 
        
         # 按照第i个特征，以值div进行切割，进行当前设置得到的预测和分类错误率 
        
         Gx, e  
         = 
         calc_e_Gx(trainDataArr, trainLabelArr, i, div, rule, D) 
        
         # 如果分类错误率e小于当前最小的e，那么将它作为最小的分类错误率保存 
        
         if 
         e < sigleBoostTree[ 
         'e' 
         ]: 
        
         sigleBoostTree[ 
         'e' 
         ]  
         = 
         e 
        
         # 同时也需要存储最优划分点、划分规则、预测结果、特征索引 
        
         # 以便进行D更新和后续预测使用 
        
         sigleBoostTree[ 
         'div' 
         ]  
         = 
         div 
        
         sigleBoostTree[ 
         'rule' 
         ]  
         = 
         rule 
        
         sigleBoostTree[ 
         'Gx' 
         ]  
         = 
         Gx 
        
         sigleBoostTree[ 
         'feature' 
         ]  
         = 
         i 
        
         # 返回单层的提升树 
        
         return 
         sigleBoostTree 
        
         def 
         createBosstingTree(trainDataList, trainLabelList, treeNum 
         = 
         50 
         ): 
        
         ''' 
        
         创建提升树 
        
         创建算法依据“8.1.2 AdaBoost算法” 算法8.1 
        
         :param trainDataList:训练数据集 
        
         :param trainLabelList: 训练测试集 
        
         :param treeNum: 树的层数 
        
         :return: 提升树 
        
         ''' 
        
         # 将数据和标签转化为数组形式 
        
         trainDataArr  
         = 
         np.array(trainDataList) 
        
         trainLabelArr  
         = 
         np.array(trainLabelList) 
        
         # 没增加一层数后，当前最终预测结果列表 
        
         finallpredict  
         = 
         [ 
         0 
         ]  
         * 
         len 
         (trainLabelArr) 
        
         # 获得训练集数量以及特征个数 
        
         m, n  
         = 
         np.shape(trainDataArr) 
        
         # 依据算法8.1步骤（1）初始化D为1/N 
        
         D  
         = 
         [ 
         1 
         / 
         m]  
         * 
         m 
        
         # 初始化提升树列表，每个位置为一层 
        
         tree  
         = 
         [] 
        
         # 循环创建提升树 
        
         for 
         i  
         in 
         range 
         (treeNum): 
        
         # 得到当前层的提升树 
        
         curTree  
         = 
         createSigleBoostingTree(trainDataArr, trainLabelArr, D) 
        
         # 根据式8.2计算当前层的alpha 
        
         alpha  
         = 
         1 
         / 
         2 
         * 
         np.log(( 
         1 
         - 
         curTree[ 
         'e' 
         ])  
         / 
         curTree[ 
         'e' 
         ]) 
        
         # 获得当前层的预测结果，用于下一步更新D 
        
         Gx  
         = 
         curTree[ 
         'Gx' 
         ] 
        
         # 依据式8.4更新D 
        
         # 考虑到该式每次只更新D中的一个w，要循环进行更新知道所有w更新结束会很复杂（其实 
        
         # 不是时间上的复杂，只是让人感觉每次单独更新一个很累），所以该式以向量相乘的形式， 
        
         # 一个式子将所有w全部更新完。 
        
         # 该式需要线性代数基础，如果不太熟练建议补充相关知识，当然了，单独更新w也一点问题 
        
         # 没有 
        
         # np.multiply(trainLabelArr, Gx)：exp中的y*Gm(x)，结果是一个行向量，内部为yi*Gm(xi) 
        
         # np.exp(-1 * alpha * np.multiply(trainLabelArr, Gx))：上面求出来的行向量内部全体 
        
         # 成员再乘以-αm，然后取对数，和书上式子一样，只不过书上式子内是一个数，这里是一个向量 
        
         # D是一个行向量，取代了式中的wmi，然后D求和为Zm 
        
         # 书中的式子最后得出来一个数w，所有数w组合形成新的D 
        
         # 这里是直接得到一个向量，向量内元素是所有的w 
        
         # 本质上结果是相同的 
        
         D  
         = 
         np.multiply(D, np.exp( 
         - 
         1 
         * 
         alpha  
         * 
         np.multiply(trainLabelArr, Gx)))  
         / 
         sum 
         (D) 
        
         # 在当前层参数中增加alpha参数，预测的时候需要用到 
        
         curTree[ 
         'alpha' 
         ]  
         = 
         alpha 
        
         # 将当前层添加到提升树索引中。 
        
         tree.append(curTree) 
        
         # -----以下代码用来辅助，可以去掉--------------- 
        
         # 根据8.6式将结果加上当前层乘以α，得到目前的最终输出预测 
        
         finallpredict  
         + 
         = 
         alpha  
         * 
         Gx 
        
         # 计算当前最终预测输出与实际标签之间的误差 
        
         error  
         = 
         sum 
         ([ 
         1 
         for 
         i  
         in 
         range 
         ( 
         len 
         (trainDataList))  
         if 
         np.sign(finallpredict[i]) ! 
         = 
         trainLabelArr[i]]) 
        
         # 计算当前最终误差率 
        
         finallError  
         = 
         error  
         / 
         len 
         (trainDataList) 
        
         # 如果误差为0，提前退出即可，因为没有必要再计算算了 
        
         if 
         finallError  
         = 
         = 
         0 
         : 
        
         return 
         tree 
        
         # 打印一些信息 
        
         print 
         ( 
         'iter:%d:%d, sigle error:%.4f, finall error:%.4f' 
         % 
         (i, treeNum, curTree[ 
         'e' 
         ], finallError)) 
        
         # 返回整个提升树 
        
         return 
         tree 
        
         def 
         predict(x, div, rule, feature): 
        
         ''' 
        
         输出单独层预测结果 
        
         :param x: 预测样本 
        
         :param div: 划分点 
        
         :param rule: 划分规则 
        
         :param feature: 进行操作的特征 
        
         :return: 
        
         ''' 
        
         # 依据划分规则定义小于及大于划分点的标签 
        
         if 
         rule  
         = 
         = 
         'LisOne' 
         : 
        
         L  
         = 
         1 
        
         H  
         = 
         - 
         1 
        
         else 
         : 
        
         L  
         = 
         - 
         1 
        
         H  
         = 
         1 
        
         # 判断预测结果 
        
         if 
         x[feature] < div: 
        
         return 
         L 
        
         else 
         : 
        
         return 
         H 
        
         def 
         test(testDataList, testLabelList, tree): 
        
         ''' 
        
         测试 
        
         :param testDataList:测试数据集 
        
         :param testLabelList: 测试标签集 
        
         :param tree: 提升树 
        
         :return: 准确率 
        
         ''' 
        
         # 错误率计数值 
        
         errorCnt  
         = 
         0 
        
         # 遍历每一个测试样本 
        
         for 
         i  
         in 
         range 
         ( 
         len 
         (testDataList)): 
        
         # 预测结果值，初始为0 
        
         result  
         = 
         0 
        
         # 依据算法8.1式8.6 
        
         # 预测式子是一个求和式，对于每一层的结果都要进行一次累加 
        
         # 遍历每层的树 
        
         for 
         curTree  
         in 
         tree: 
        
         # 获取该层参数 
        
         div  
         = 
         curTree[ 
         'div' 
         ] 
        
         rule  
         = 
         curTree[ 
         'rule' 
         ] 
        
         feature  
         = 
         curTree[ 
         'feature' 
         ] 
        
         alpha  
         = 
         curTree[ 
         'alpha' 
         ] 
        
         # 将当前层结果加入预测中 
        
         result  
         + 
         = 
         alpha  
         * 
         predict(testDataList[i], div, rule, feature) 
        
         # 预测结果取sign值，如果大于0 sign为1，反之为0 
        
         if 
         np.sign(result) ! 
         = 
         testLabelList[i]:  
        
         errorCnt  
         + 
         = 
         1 
        
         # 返回准确率 
        
         return 
         1 
         - 
         errorCnt  
         / 
         len 
         (testDataList) 
        
         if 
         __name__  
         = 
         = 
         '__main__' 
         : 
        
         # 开始时间 
        
         start  
         = 
         time.time() 
        
         # 获取训练集 
        
         print 
         ( 
         'start read transSet' 
         ) 
        
         trainDataList, trainLabelList  
         = 
         loadData( 
         '../Mnist/mnist_train.csv' 
         ) 
        
         # 获取测试集 
        
         print 
         ( 
         'start read testSet' 
         ) 
        
         testDataList, testLabelList  
         = 
         loadData( 
         '../Mnist/mnist_test.csv' 
         ) 
        
         # 创建提升树 
        
         print 
         ( 
         'start init train' 
         ) 
        
         tree  
         = 
         createBosstingTree(trainDataList[: 
         10000 
         ], trainLabelList[: 
         10000 
         ],  
         40 
         ) 
        
         # 测试 
        
         print 
         ( 
         'start to test' 
         ) 
        
         accuracy  
         = 
         test(testDataList[: 
         1000 
         ], testLabelList[: 
         1000 
         ], tree) 
        
         print 
         ( 
         'the accuracy is:%d' 
         % 
         (accuracy  
         * 
         100 
         ),  
         '%' 
         ) 
        
         # 结束时间 
        
         end  
         = 
         time.time() 
        
         print 
         ( 
         'time span:' 
         , end  
         - 
         start)

程序运行结果。

start read transSet start read testSet start init train iter:0:40, sigle error:0.0804, finall error:0.0804 iter:1:40, sigle error:0.1448, finall error:0.0804 iter:2:40, sigle error:0.1362, finall error:0.0585 iter:3:40, sigle error:0.1864, finall error:0.0667 iter:4:40, sigle error:0.2249, finall error:0.0474 iter:5:40, sigle error:0.2634, finall error:0.0437 iter:6:40, sigle error:0.2626, finall error:0.0377 iter:7:40, sigle error:0.2935, finall error:0.0361 iter:8:40, sigle error:0.3230, finall error:0.0333 iter:9:40, sigle error:0.3034, finall error:0.0361 iter:10:40, sigle error:0.3375, finall error:0.0325 iter:11:40, sigle error:0.3364, finall error:0.0340 iter:12:40, sigle error:0.3473, finall error:0.0309 iter:13:40, sigle error:0.3006, finall error:0.0294 iter:14:40, sigle error:0.3267, finall error:0.0275 iter:15:40, sigle error:0.3584, finall error:0.0288 iter:16:40, sigle error:0.3492, finall error:0.0257 iter:17:40, sigle error:0.3506, finall error:0.0256 iter:18:40, sigle error:0.3665, finall error:0.0240 iter:19:40, sigle error:0.3769, finall error:0.0251 iter:20:40, sigle error:0.3828, finall error:0.0213 iter:21:40, sigle error:0.3733, finall error:0.0229 iter:22:40, sigle error:0.3785, finall error:0.0218 iter:23:40, sigle error:0.3867, finall error:0.0219 iter:24:40, sigle error:0.3850, finall error:0.0208 iter:25:40, sigle error:0.3823, finall error:0.0201 iter:26:40, sigle error:0.3825, finall error:0.0204 iter:27:40, sigle error:0.3874, finall error:0.0188 iter:28:40, sigle error:0.3952, finall error:0.0186 iter:29:40, sigle error:0.4018, finall error:0.0193 iter:30:40, sigle error:0.3889, finall error:0.0177 iter:31:40, sigle error:0.3939, finall error:0.0183 iter:32:40, sigle error:0.3838, finall error:0.0182 iter:33:40, sigle error:0.4021, finall error:0.0171 iter:34:40, sigle error:0.4119, finall error:0.0164 iter:35:40, sigle error:0.4093, finall error:0.0164 iter:36:40, sigle error:0.4135, finall error:0.0167 iter:37:40, sigle error:0.4099, finall error:0.0171 iter:38:40, sigle error:0.3871, finall error:0.0163 iter:39:40, sigle error:0.4085, finall error:0.0154 start to test the accuracy is:97 % time span: 3777.730945825577 。

以上就是python实现AdaBoost算法的示例的详细内容，更多关于python实现AdaBoost算法的资料请关注我其它相关文章！。

原文链接：https://www.cnblogs.com/chenxiangzhen/p/10413307.html 。

最后此篇关于python实现AdaBoost算法的示例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python实现AdaBoost算法的示例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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