python机器学习Sklearn实战adaboost算法示例详解
作者：Grateful_Dead424
这篇文章主要为大家介绍了python机器学习Sklearn实战adaboost算法的示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步早日升职加薪
pandas批量处理体测成绩
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_excel("/Users/zhucan/Desktop/18级高一体测成绩汇总.xls")
cond = data["班级"] != "班级" data = data[cond] data.fillna(0,inplace=True) data.isnull().any() #没有空数据了
结果：
班级 False
性别 False
姓名 False
1000米 False
50米 False
跳远 False
体前屈 False
引体 False
肺活量 False
身高 False
体重 False
dtype: bool
data.head()
#1000米成绩有string 有int
def convert(x):
if isinstance(x,str):
minute,second = x.split("'")
int(minute)
minute = int(minute)
second = int(second)
return minute + second/100.0
else:
return x
data["1000米"] = data["1000米"].map(convert)
score = pd.read_excel("/Users/zhucan/Desktop/体侧成绩评分表.xls",header=[0,1])
score
def convert(item):
m,s = item.strip('"').split("'")
m,s =int(m),int(s)
return m+s/100.0
score.iloc[:,-4] = score.iloc[:,-4].map(convert)
def convert(item):
m,s = item.strip('"').split("'")
m,s =int(m),int(s)
return m+s/100.0
score.iloc[:,-2] = score.iloc[:,-2].map(convert)
score
data.columns = ['班级', '性别', '姓名', '男1000', '男50米跑', '跳远', '体前屈', '引体', '肺活量', '身高', '体重']
data["男50米跑"] = data["男50米跑"].astype(np.float)
for col in ["男1000","男50米跑"]:
#获取成绩的标准
s = score[col]
def convert(x):
for i in range(len(s)):
if x<=s["成绩"].iloc[0]:
if x == 0:
return 0 #没有参加这个项目
return 100
elif x>s["成绩"].iloc[-1]:
return 0 #跑的太慢
elif (x>s["成绩"].iloc[i-1]) and (x<=s["成绩"].iloc[i]):
return s["分数"].iloc[i]
data[col + "成绩"] = data[col].map(convert)
for col in ['跳远', '体前屈', '引体', '肺活量']:
s = score["男"+col]
def convert(x):
for i in range(len(s)):
if x>s["成绩"].iloc[i]:
return s["分数"].iloc[i]
return 0
data[col+"成绩"] = data[col].map(convert)
data.columns
结果：
Index(['班级', '性别', '姓名', '男1000', '男50米跑', '跳远', '体前屈', '引体', '肺活量', '身高',
'体重', '男1000成绩', '男50米跑成绩', '跳远成绩', '体前屈成绩', '引体成绩', '肺活量成绩'],
dtype='object')
#根据索引的顺序，去data取值 cols = ['班级', '性别', '姓名', '男1000','男1000成绩','男50米跑','男50米跑成绩','跳远','跳远成绩','体前屈','体前屈成绩','引体','引体成绩', '肺活量','肺活量成绩','身高','体重'] data[cols]
#计算BMI
data["BMI"] = data["体重"]/data["身高"]
def convert(x):
if x>100:
return x/100
else:
return x
data["身高"] = data["身高"].map(convert)
data["BMI"] = data["体重"]/(data["身高"])**2
def convert_bmi(x):
if x >= 26.4:
return 60
elif (x <= 16.4) or (x > 23.3 and x <= 26.3):
return 80
elif x >= 16.5 and x <= 23.2:
return 100
else:
return 0
data["BMI_score"] = data["BMI"].map(convert_bmi)
#统计分析 data["BMI_score"].value_counts().plot(kind = "pie",autopct = "%0.2f%%") #统计分析 data["BMI_score"].value_counts().plot(kind = "bar")
data.groupby(["男1000成绩"])["BMI_score"].count().plot(kind = "bar")
adaboost
值
越大，特征越明显，越被容易分开；越后面的学习器，权重越大
梯度提升树没有修改原来的数据，使用的是残差，最终结果就是最后一棵树
上面的图不是GBDT
Boosting与Bagging模型相比，Boosting可以同时降低偏差和方差，Bagging只能降低模型的方差。在实际应用中，Boosting算法也还是存在明显的高方差问题，也就是过拟合。
import numpy as np 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)
结果：
0.3
0.5*np.log((1-0.3)/0.3) round((0.5*np.log((1-0.3)/0.3)),2)
结果：
0.42
adaboost原理案例举例
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn import tree import matplotlib.pyplot as plt 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_
结果：
array([ 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1])
#误差率 e1 = np.round(0.1*(y != y_).sum(),4) e1
结果：
0.3
#计算第一棵树权重 #随机森林中每棵树的权重是一样的 #adaboost提升树中每棵树的权重不同 a1 = np.round(1/2*np.log((1-e1)/e1),4) a1
结果：
0.4236
#样本预测准确：更新的权重 w2 = 0.1*np.e**(-a1*y*y_) w2 = w2/w2.sum() np.round(w2,4)
结果：
array([0.0714, 0.0714, 0.0714, 0.0714, 0.0714, 0.0714, 0.1667, 0.1667,
0.1667, 0.0714])
#样本预测准确：更新的权重 w2 = 0.1*np.e**(-a1*y*y_) w2 = w2/w2.sum() np.round(w2,4)
结果：
array([0.0714, 0.0714, 0.0714, 0.0714, 0.0714, 0.0714, 0.1667, 0.1667,
0.1667, 0.0714])
从上述第一轮的整个迭代过程可以看出：被误分类样本的权值之和影响误差率，误差率影响基本分类器在最终分类器中所占的权重
分类函数 f1(x)= a1*G1(x)= 0.4236G1(x)
plt.figure(figsize = (9,6)) _ = tree.plot_tree(ada[1])
e2 = 0.0714*3 e2
结果：
0.2142
a2 = np.round(1/2*np.log((1-e2)/e2),4) a2
结果：
0.6499
y_ = ada[1].predict(X) #样本预测准确：更新的权重 w3 = w2*np.e**(-a2*y*y_) w3 = w3/w3.sum() np.round(w3,4)
结果：
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])
树划分按照gini系数;结果和按照误差率是一致的～
y_ = ada[2].predict(X) e3 = (w3*(y_ != y)).sum() a3 = 1/2*np.log((1-e3)/e3) a3 #样本预测准确：更新的权重 w4 = w3*np.e**(-a3*y*y_) w4 = w4/w4.sum() np.round(w4,4)
结果：
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)
结果：
0.4236
0.6498960745553556
0.7521752700597043
弱分类器合并成强分类器
综上，将上面计算得到的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) ]
得到最终的分类器为：
G(x) = sign[f3(x)] = sign[ 0.4236G1(x) + 0.6496G2(x)+0.7514G3(x) ]
ada.predict(X)
结果：
array([ 1, 1, 1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, -1])
y_predict = a1*ada[0].predict(X) + a2*ada[1].predict(X) +a3*ada[2].predict(X) y_predict np.sign(y_predict).astype(np.int)
array([ 1, 1, 1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, -1])
以上就是python机器学习Sklearn实战adaboost算法示例详解的详细内容，更多关于机器学习Sklearn实战adaboost算法的资料请关注脚本之家其它相关文章！