From 445f9129fa1ada459bd36c54c279493972ca9447 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: hathackerwang <deanyuton@gmail.com>
Date: Thu, 26 Jul 2018 21:30:32 +0800
Subject: [PATCH] ch06

---
 ch06-Ada_boost/ROC_plot.py                    |  33 ++
 ch06-Ada_boost/Stump_classify.py              |  54 ++++
 ch06-Ada_boost/Test_classify.py               |  66 ++++
 ch06-Ada_boost/Train_adaboost.py              |  62 ++++
 ch06-Ada_boost/__init__.py                    |   1 +
 ch06-Ada_boost/__main__.py                    |  31 ++
 .../__pycache__/ROC_plot.cpython-36.pyc       | Bin 0 -> 1122 bytes
 .../__pycache__/Stump_classify.cpython-36.pyc | Bin 0 -> 1344 bytes
 .../__pycache__/Test_classify.cpython-36.pyc  | Bin 0 -> 1574 bytes
 .../__pycache__/Train_adaboost.cpython-36.pyc | Bin 0 -> 1163 bytes
 .../__pycache__/__init__.cpython-36.pyc       | Bin 0 -> 144 bytes
 .../__pycache__/test.cpython-36.pyc           | Bin 0 -> 3874 bytes
 ch06-Ada_boost/horseColicTest.txt             |  67 ++++
 ch06-Ada_boost/horseColicTraining.txt         | 299 ++++++++++++++++++
 14 files changed, 613 insertions(+)
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/ROC_plot.py
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/Stump_classify.py
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/Test_classify.py
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/Train_adaboost.py
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/__init__.py
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/__main__.py
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/__pycache__/ROC_plot.cpython-36.pyc
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/__pycache__/Stump_classify.cpython-36.pyc
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/__pycache__/Test_classify.cpython-36.pyc
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/__pycache__/Train_adaboost.cpython-36.pyc
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/__pycache__/__init__.cpython-36.pyc
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/__pycache__/test.cpython-36.pyc
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/horseColicTest.txt
 create mode 100644 ch06-Ada_boost/horseColicTraining.txt

diff --git a/ch06-Ada_boost/ROC_plot.py b/ch06-Ada_boost/ROC_plot.py
new file mode 100644
index 0000000..cc2e286
--- /dev/null
+++ b/ch06-Ada_boost/ROC_plot.py
@@ -0,0 +1,33 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Fri Jul 13 13:02:49 2018
+
+@author: Administrator
+"""
+
+def plotROC(predStrengths, classLabels):
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    cur = (1.0,1.0) #cursor
+    ySum = 0.0 #variable to calculate AUC
+    numPosClas = sum(array(classLabels)==1.0)
+    yStep = 1/float(numPosClas); xStep = 1/float(len(classLabels)-numPosClas)
+    sortedIndicies = predStrengths.argsort()#get sorted index, it's reverse
+    fig = plt.figure()
+    fig.clf()
+    ax = plt.subplot(111)
+    #loop through all the values, drawing a line segment at each point
+    for index in sortedIndicies.tolist()[0]:
+        if classLabels[index] == 1.0:
+            delX = 0; delY = yStep;
+        else:
+            delX = xStep; delY = 0;
+            ySum += cur[1]
+        #draw line from cur to (cur[0]-delX,cur[1]-delY)
+        ax.plot([cur[0],cur[0]-delX],[cur[1],cur[1]-delY], c='b')
+        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)
diff --git a/ch06-Ada_boost/Stump_classify.py b/ch06-Ada_boost/Stump_classify.py
new file mode 100644
index 0000000..f690475
--- /dev/null
+++ b/ch06-Ada_boost/Stump_classify.py
@@ -0,0 +1,54 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Fri Jul 13 12:54:16 2018
+
+@author: Administrator
+"""
+
+import copy
+from numpy import *
+from math import inf
+import numpy as np
+"""
+#构建单层分类器
+#单层分类器是基于最小加权分类错误率的树桩
+#伪代码
+#将最小错误率minError设为+∞
+#对数据集中的每个特征(第一层特征)：
+    #对每个步长(第二层特征)：
+        #对每个不等号(第三层特征)：
+            #建立一颗单层决策树并利用加权数据集对它进行测试
+            #如果错误率低于minError，则将当前单层决策树设为最佳单层决策树
+#返回最佳单层决策树
+"""
+def stumpClassify(dataMatrix,dimen,threshVal,threshIneq):#just classify the data
+    retArray = ones((shape(dataMatrix)[0],1))
+    if threshIneq == 'lt':
+        retArray[dataMatrix[:,dimen] <= threshVal] = -1.0
+    else:
+        retArray[dataMatrix[:,dimen] > threshVal] = -1.0
+    return retArray
+        
+def buildStump(dataArr,classLabels,D):
+    dataMatrix = mat(dataArr); labelMat = mat(classLabels).T
+    m,n = shape(dataMatrix)
+    numSteps = 10.0; bestStump = {}; bestClasEst = mat(zeros((m,1)))
+    minError = inf #init error sum, to +infinity
+    for i in range(n):#loop over all dimensions
+        rangeMin = dataMatrix[:,i].min(); rangeMax = dataMatrix[:,i].max();
+        stepSize = (rangeMax-rangeMin)/numSteps
+        for j in range(-1,int(numSteps)+1):#loop over all range in current dimension
+            for inequal in ['lt', 'gt']: #go over less than and greater than
+                threshVal = (rangeMin + float(j) * stepSize)
+                predictedVals = stumpClassify(dataMatrix,i,threshVal,inequal)#call stump classify with i, j, lessThan
+                errArr = mat(ones((m,1)))
+                errArr[predictedVals == labelMat] = 0
+                weightedError = D.T*errArr  #calc total error multiplied by D
+                #print "split: dim %d, thresh %.2f, thresh ineqal: %s, the weighted error is %.3f" % (i, threshVal, inequal, weightedError)
+                if weightedError < minError:
+                    minError = weightedError
+                    bestClasEst = predictedVals.copy()
+                    bestStump['dim'] = i
+                    bestStump['thresh'] = threshVal
+                    bestStump['ineq'] = inequal
+    return bestStump,minError,bestClasEst
diff --git a/ch06-Ada_boost/Test_classify.py b/ch06-Ada_boost/Test_classify.py
new file mode 100644
index 0000000..d51a053
--- /dev/null
+++ b/ch06-Ada_boost/Test_classify.py
@@ -0,0 +1,66 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Fri Jul 13 12:59:35 2018
+
+@author: Administrator
+"""
+
+from Stump_classify import *
+from numpy import *
+#测试adaBoost，adaBoost分类函数
+#@datToClass:测试数据点
+#@classifierArr：构建好的最终分类器
+def adaClassify(datToClass,classifierArr):
+    #构建数据向量或矩阵
+    dataMatrix=mat(datToClass)
+    #获取矩阵行数
+    m=shape(dataMatrix)[0]
+    #初始化最终分类器
+    aggClassEst=mat(zeros((m,1)))
+    #遍历分类器列表中的每一个弱分类器
+    for i in range(len(classifierArr)):
+        #每一个弱分类器对测试数据进行预测分类
+        classEst=stumpClassify(dataMatrix,classifierArr[i]['dim'],\
+                                classifierArr[i]['thresh'],
+                                classifierArr[i]['ineq'])
+        #对各个分类器的预测结果进行加权累加
+        aggClassEst+=classifierArr[i]['alpha']*classEst
+        print('aggClassEst',aggClassEst)
+    #通过sign函数根据结果大于或小于0预测出+1或-1
+    return sign(aggClassEst)
+
+def loadDataSet(filename):
+    #创建数据集矩阵，标签向量
+    dataMat=[];labelMat=[]
+    #获取特征数目(包括最后一类标签)
+    #readline():读取文件的一行
+    #readlines:读取整个文件所有行
+    numFeat=len(open(filename).readline().split('\t'))
+    #打开文件
+    fr=open(filename)
+    #遍历文本每一行
+    for line in fr.readlines():
+        lineArr=[]
+        curLine=line.strip().split('\t')
+        for i in range(numFeat-1):
+            lineArr.append(float(curLine[i]))
+        #数据矩阵
+        dataMat.append(lineArr)
+        #标签向量
+        labelMat.append(float(curLine[-1]))
+    return dataMat,labelMat
+
+#训练和测试分类器
+def classify():
+    #利用训练集训练分类器
+    datArr,labelArr=loadDataSet('horseColicTraining.txt')
+    #得到训练好的分类器
+    classifierArray=adaBoostTrainDS(datArr,labelArr,10)
+    #利用测试集测试分类器的分类效果
+    testArr,testLabelArr=loadDataSet('horseColicTest.txt')
+    prediction=adaClassify(testArr,classifierArray)
+    #输出错误率
+    num=shape(mat(labelArr))[1]
+    errArr=mat(ones((num,1)))
+    error=errArr[prediction!=mat(testLabelArr).T].sum()
+    print("the errorRate is: %.2f",errorRate=float(error)/float((num)))
\ No newline at end of file
diff --git a/ch06-Ada_boost/Train_adaboost.py b/ch06-Ada_boost/Train_adaboost.py
new file mode 100644
index 0000000..257b945
--- /dev/null
+++ b/ch06-Ada_boost/Train_adaboost.py
@@ -0,0 +1,62 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Fri Jul 13 12:55:18 2018
+
+@author: Administrator
+"""
+
+from numpy import *
+from Stump_classify import *
+#adaBoost算法
+#@dataArr：数据矩阵
+#@classLabels:标签向量
+#@numIt:迭代次数    
+def adaBoostTrainDS(dataArr,classLabels,numIt=40):
+    '''
+    @adaBoost算法
+    @dataArr：数据矩阵
+    @classLabels:标签向量
+    @numIt:迭代次数  
+    '''
+    #弱分类器相关信息列表
+    weakClassArr=[]
+    #获取数据集行数
+    m=shape(dataArr)[0]
+    #初始化权重向量的每一项值相等
+    D=mat(ones((m,1))/m)
+    #累计估计值向量
+    aggClassEst=mat((m,1))
+    #循环迭代次数
+    for i in range(numIt):
+        #根据当前数据集，标签及权重建立最佳单层决策树
+        bestStump,error,classEst=buildStump(dataArr,classLabels,D)
+        #打印权重向量
+        print("D:",D.T)
+        #求单层决策树的系数alpha
+        alpha=float(0.5*log((1.0-error)/(max(error,1e-16))))
+        #存储决策树的系数alpha到字典
+        bestStump['alpha']=alpha
+        #将该决策树存入列表
+        weakClassArr.append(bestStump)
+        #打印决策树的预测结果
+        print("classEst:",classEst.T)
+        #预测正确为exp(-alpha),预测错误为exp(alpha)
+        #即增大分类错误样本的权重，减少分类正确的数据点权重
+        expon=multiply(-1*alpha*mat(classLabels).T,classEst)
+        #更新权值向量
+        D=multiply(D,exp(expon))
+        D=D/D.sum()
+        #累加当前单层决策树的加权预测值
+        aggClassEst = aggClassEst + alpha * classEst
+        #aggClassEst = array(aggClassEst)
+        print("aggClassEst",aggClassEst.T)
+        #求出分类错的样本个数
+        aggErrors=multiply(sign(aggClassEst)!=\
+                    mat(classLabels).T,ones((m,1)))
+        #计算错误率
+        errorRate=aggErrors.sum()/m
+        print("total error:",errorRate,"\n")
+        #错误率为0.0退出循环
+        if errorRate==0.0:break
+    #返回弱分类器的组合列表
+    return weakClassArr
\ No newline at end of file
diff --git a/ch06-Ada_boost/__init__.py b/ch06-Ada_boost/__init__.py
new file mode 100644
index 0000000..4287ca8
--- /dev/null
+++ b/ch06-Ada_boost/__init__.py
@@ -0,0 +1 @@
+#
\ No newline at end of file
diff --git a/ch06-Ada_boost/__main__.py b/ch06-Ada_boost/__main__.py
new file mode 100644
index 0000000..a7a7c11
--- /dev/null
+++ b/ch06-Ada_boost/__main__.py
@@ -0,0 +1,31 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Fri Jul 13 12:21:58 2018
+
+@author: Administrator
+"""
+from numpy import *
+from Stump_classify import *
+from Test_classify import *
+from Train_adaboost import *
+from ROC_plot import *
+
+
+def loadSimpData():
+    dataMat=matrix([[1. ,2.1],
+        [2. ,1.1],
+        [1.3,1. ],
+        [1. ,1. ],
+        [2. ,1. ]])
+    classLabels=[1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0]
+    return dataMat,classLabels
+
+if __name__ == '__main__':
+    data, label = loadSimpData()
+    datArr,labelArr = loadDataSet('horseColicTraining.txt')
+    classifierArr = adaBoostTrainDS(datArr,labelArr,9)
+    testArr,testLabelArr = loadDataSet('horseColicTest.txt')
+    prediciton = adaClassify(testArr,classifierArr)
+
+    error = mat(ones((67,1)))
+    error[prediciton != mat(testLabelArr ).T] .sum() 
\ No newline at end of file
diff --git a/ch06-Ada_boost/__pycache__/ROC_plot.cpython-36.pyc b/ch06-Ada_boost/__pycache__/ROC_plot.cpython-36.pyc
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..09c2e25447a889575205bdf3ada091663668190f
GIT binary patch
literal 1122
zcmZ8g&5zqe6n|rn<E-=1?Xp5$6@)qFu+_F(35aNE8&m;W3Sz0+hDDL%nIsb&JDnM~
zNo1c~accjN{x!YNl>^!vXHL9vB2lnCzj+_OH*e;>@oA?MTtEHhmv<E44|wl!P`-yl
z?ISQ40wc_M1w+EzbLi2{onRn&q&W+-G<+yU_+6faH&5~FpWN!-{vy0}a`W>bxEJMm
zmdSp2pDjcxl$MdsWDwis?bF54z%js~&IqO=3=)`=(qWy_Wo}8equqj3nEp4XBBjTu
zriE9L>rghVtUc>3ylYU~`~v2U3d&~T%zd2qioJQW0s^S-F^nsN)$c`f9#oj?2)>42
zUzDwa6s;q$8RTn5%68ExJLzHJmu=KK1ua}gkKi*XX%Wm@sA1#|+t*;~Z2ddzSPN?~
z|BZ`Tw_IfX>zz2I`&>Q&yB408B72L?%0@WzHruO6Ep=G1le(-`OTqk#W!DjO=i9gE
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zW=d%Bf``~GzB%|==Kr^y{`A8jjB|;cNhYzo(Ss~gI>cUMe4HgB4jI=x)&lQ`S}V;L
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zZ{Qq|HlfgPC{WUNPRK{(LlQuM+yi9DPciOM&oTaJ#Ikrastxu2-h&WHrupR}V|l{w
L+Fx4PZc^tTOr0v7

literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/ch06-Ada_boost/__pycache__/Stump_classify.cpython-36.pyc b/ch06-Ada_boost/__pycache__/Stump_classify.cpython-36.pyc
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..29f960cf33e6d3f6735020725d6065b8de7ca8ce
GIT binary patch
literal 1344
zcmZuwPj4eN6t_M9oJpol+pIPVLdsz;K>}^M%L-Ll=#nl1wC#cJvQh|&rm>SuI+;mr
zN1Ilj3xPXFwBLYF!FS;30~b!capnTglY$DuBfo!s_Wb<b&kv(0WKTZ(`gH}N-_Wf=
zz&?a2yC4|qBZe7CaUX+rQu4z3ZtBe4zKb_&r0+40`QM?w&jLn42aKGecIE0x*b_Wf
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zV}suX;Uw93<k}Dn?`HNu%P&DFq_9S70C^8FGA3(WxY}XPIT4SUr(F$KVd#6J@tE90
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z(KN~Ud(U|+vLu_pay<Mbmr@N*)pEWVj?!4lWPJJl;?hLYhI%)VCY&oniyk*H#cz=&
z7Te&B92<ji2PTDC*7H8xSRq@@!U2ufcm~x}L_2FdAca@>3>QIy3JO(sw701@WLK11
zgsWebr~NfPLf`ySRG|l(x>s%8XZ{)$wg1Edh($WmwI<TR+o;%D{ir-vQB()ePjVNn
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zSnoAZ(a;SYo+I%_H;Pd2&T4?70%uU>L)H%H0CXKR?V^h}uh7L0Fppj#O?9X%V+R;g
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zO|H1XGZWbBE#p*JmYHZFI7>$G@PX~p_*@8!EPBn8$rPgHxh2~-V#{s{&z4EbN+d1t
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tufl~|PdC*i*<w>fn|}+6eS)IIL%Z{wEmQuHEwikFaN$oB{zxNA{{mCQS+4*9

literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/ch06-Ada_boost/__pycache__/Test_classify.cpython-36.pyc b/ch06-Ada_boost/__pycache__/Test_classify.cpython-36.pyc
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4ed7a15f3af95d8a872c1c574b47d3cd8df8509f
GIT binary patch
literal 1574
zcmZ8hOK%%D5GJ|Yhc<q}b=4TXEDE%MTEy@JX&d)}#CC(AaD1p0q;MSwthka^UF|9)
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