python機(jī)器學(xué)習(xí)Sklearn實(shí)戰(zhàn)adaboost算法示例詳解

第python機(jī)器學(xué)習(xí)Sklearn實(shí)戰(zhàn)adaboost算法示例詳解importmatplotlib.pyplotasplt

data=pd.read_excel(/Users/zhucan/Desktop/18級高一體測成績匯總.xls)

cond=data[班級]!=班級

data=data[cond]

data.fillna(0,inplace=True)

data.isnull().any()#沒有空數(shù)據(jù)了

結(jié)果：

班級False

性別False

姓名False

1000米False

50米False

跳遠(yuǎn)False

體前屈False

引體False

肺活量False

身高False

體重False

dtype:bool

data.head()

#1000米成績有string有int

defconvert(x):

ifisinstance(x,str):

minute,second=x.split()

int(minute)

minute=int(minute)

second=int(second)

returnminute+second/100.0

else:

returnx

data[1000米]=data[1000米].map(convert)

score=pd.read_excel(/Users/zhucan/Desktop/體側(cè)成績評分表.xls,header=[0,1])

score

defconvert(item):

m,s=item.strip().split()

m,s=int(m),int(s)

returnm+s/100.0

score.iloc[:,-4]=score.iloc[:,-4].map(convert)

defconvert(item):

m,s=item.strip().split()

m,s=int(m),int(s)

returnm+s/100.0

score.iloc[:,-2]=score.iloc[:,-2].map(convert)

score

data.columns=[班級,性別,姓名,男1000,男50米跑,跳遠(yuǎn),體前屈,引體,肺活量,身高,體重]

data[男50米跑]=data[男50米跑].astype(np.float)

forcolin[男1000,男50米跑]:

#獲取成績的標(biāo)準(zhǔn)

s=score[col]

defconvert(x):

foriinrange(len(s)):

ifx=s[成績].iloc[0]:

ifx==0:

return0#沒有參加這個(gè)項(xiàng)目

return100

elifxs[成績].iloc[-1]:

return0#跑的太慢

elif(xs[成績].iloc[i-1])and(x=s[成績].iloc[i]):

returns[分?jǐn)?shù)].iloc[i]

data[col+成績]=data[col].map(convert)

forcolin[跳遠(yuǎn),體前屈,引體,肺活量]:

s=score[男+col]

defconvert(x):

foriinrange(len(s)):

ifxs[成績].iloc[i]:

returns[分?jǐn)?shù)].iloc[i]

return0

data[col+成績]=data[col].map(convert)

data.columns

結(jié)果：

Index([班級,性別,姓名,男1000,男50米跑,跳遠(yuǎn),體前屈,引體,肺活量,身高,

體重,男1000成績,男50米跑成績,跳遠(yuǎn)成績,體前屈成績,引體成績,肺活量成績],

dtype=object)

#根據(jù)索引的順序，去data取值

cols=[班級,性別,姓名,男1000,男1000成績,男50米跑,男50米跑成績,跳遠(yuǎn),跳遠(yuǎn)成績,體前屈,體前屈成績,引體,引體成績,肺活量,肺活量成績,身高,體重]

data[cols]

#計(jì)算BMI

data[BMI]=data[體重]/data[身高]

defconvert(x):

ifx100:

returnx/100

else:

returnx

data[身高]=data[身高].map(convert)

data[BMI]=data[體重]/(data[身高])**2

defconvert_bmi(x):

ifx=26.4:

return60

elif(x=16.4)or(x23.3andx=26.3):

return80

elifx=16.5andx=23.2:

return100

else:

return0

data[BMI_score]=data[BMI].map(convert_bmi)

#統(tǒng)計(jì)分析

data[BMI_score].value_counts().plot(kind=pie,autopct=%0.2f%%)

#統(tǒng)計(jì)分析

data[BMI_score].value_counts().plot(kind=bar)

data.groupby([男1000成績])[BMI_score].count().plot(kind=bar)

adaboost

值

越大，特征越明顯，越被容易分開；越后面的學(xué)習(xí)器，權(quán)重越大

梯度提升樹沒有修改原來的數(shù)據(jù)，使用的是殘差，最終結(jié)果就是最后一棵樹

上面的圖不是GBDT

Boosting與Bagging模型相比，Boosting可以同時(shí)降低偏差和方差，Bagging只能降低模型的方差。在實(shí)際應(yīng)用中，Boosting算法也還是存在明顯的高方差問題，也就是過擬合。

importnumpyasnp

y=np.array([0,1]*5)

y_=np.array([0,0,0,0,0,0,0,1,0,1])

w=0.1*(y!=y_).sum()

round(w,1)

結(jié)果：

0.3

0.5*np.log((1-0.3)/0.3)

round((0.5*np.log((1-0.3)/0.3)),2)

結(jié)果：

0.42

adaboost原理案例舉例

fromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifier

fromsklearnimporttree

importmatplotlib.pyplotasplt

X=np.arange(10).reshape(-1,1)

y=np.array([1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,-1])

ada=AdaBoostClassifier(n_estimators=3)

ada.fit(X,y)

plt.figure(figsize=(9,6))

_=tree.plot_tree(ada[0])

y_=ada[0].predict(X),4

y_

結(jié)果：

array([1,1,1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1])

e1=np.round(0.1*(y!=y_).sum(),4)

e1

結(jié)果：

0.3

#計(jì)算第一棵樹權(quán)重

#隨機(jī)森林中每棵樹的權(quán)重是一樣的

#adaboost提升樹中每棵樹的權(quán)重不同

a1=np.round(1/2*np.log((1-e1)/e1),4)

a1

結(jié)果：

0.4236

#樣本預(yù)測準(zhǔn)確：更新的權(quán)重

w2=0.1*np.e**(-a1*y*y_)

w2=w2/w2.sum()

np.round(w2,4)

結(jié)果：

array([0.0714,0.0714,0.0714,0.0714,0.0714,0.0714,0.1667,0.1667,

0.1667,0.0714])

#樣本預(yù)測準(zhǔn)確：更新的權(quán)重

w2=0.1*np.e**(-a1*y*y_)

w2=w2/w2.sum()

np.round(w2,4)

結(jié)果：

array([0.0714,0.0714,0.0714,0.0714,0.0714,0.0714,0.1667,0.1667,

0.1667,0.0714])

從上述第一輪的整個(gè)迭代過程可以看出：被誤分類樣本的權(quán)值之和影響誤差率，誤差率影響基本分類器在最終分類器中所占的權(quán)重

分類函數(shù)f1(x)=a1*G1(x)=0.4236G1(x)

plt.figure(figsize=(9,6))

_=tree.plot_tree(ada[1])

e2=0.0714*3

e2

結(jié)果：

0.2142

a2=np.round(1/2*np.log((1-e2)/e2),4)

a2

結(jié)果：

0.6499

y_=ada[1].predict(X)

#樣本預(yù)測準(zhǔn)確：更新的權(quán)重

w3=w2*np.e**(-a2*y*y_)

w3=w3/w3.sum()

np.round(w3,4)

結(jié)果：

array([0.0454,0.0454,0.0454,0.1667,0.1667,0.1667,0.106,0.106,

0.106,0.0454])

plt.figure(figsize=(9,6))

_=tree.plot_tree(ada[2])

樹劃分按照gini系數(shù);結(jié)果和按照誤差率是一致的～

y_=ada[2].predict(X)

e3=(w3*(y_!=y)).sum()

a3=1/2*np.log((1-e3)/e3)

#樣本預(yù)測準(zhǔn)確：更新的權(quán)重

w4=w3*np.e**(-a3*y*y_)

w4=w4/w4.sum()

np.round(w4,4)

結(jié)果：

array([0.125,0.125,0.125,0.1019,0.1019,0.1019,0.0648,0.0648,

0.0648,0.125])

display(a1,a2,a3)

結(jié)果：

0.4236

0.6498960745553556

0.7521752700597043

弱分類器合并成強(qiáng)分類器

綜上，將上面計(jì)算得到的a1、a2、a3各值代入G(x)中

G(x)=sign[f3(x)]=sign[a1*G1(x)+a2*G2(x)+a3*G3(x)]

得到最終的分類器為：

G(x)=sign[f3(x)]=sign[0.4236G1(x)+0.6496G2(x)+0.7514G3(x)]

ada.predict(X)

結(jié)果：

array([1,1,