Python机器学习（十七）AdaBoost原理与代码实现

 

基本思路

Adaboost体现的是“三个臭皮匠，胜过一个诸葛亮”，它是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，

然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。训练过程如下（参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法，他说得非常形象，贴切。）

       

简单的来说：图中的y1(x),y2(x)....ym(x)都是弱分类器（顾名思义，弱分类器就是分类能力很弱，仅比随机分类好一点点的分类器）
步骤：

1.  初始化了弱分类器 

2.  对  进行迭代处理产生了分类器 

3.  对  迭代处理产生了......

4.  依次迭代最后产生弱分类器 

5.  将m个分类器加权处理，得到一个强处理器

 

关键问题

1.  每一轮遍历如何改变数据的权值或概率分布？

2.  如何将多个弱分类器组合成一个强分类器？

对于这两个问题的解答，就是下面介绍的Adaboost原理

AdaBoost原理

AdaBoos流程

AdaBoost(adaptive boosting)的运行过程如下：训练数据中的每个样本，并赋予其一个权重，这些权重构成了向量D。一开始，

这些权重都初始化成相等值。首先在训练数据上训练出一个弱分类器并计算该分类器的错误率，然后在同一数据集上再次训练

弱分类器。在分类器的第二次训练中，将会重新调整每个样本的权重，其中第一次分对的样本的权重会降低，而第一次分错的样本

权重将会提高。为了从所有弱分类器中得到最终的分类结果，Adaboost为每个分类器都分配了一个权重alpha，这些alpha值是基于

每个弱分类器的错误率计算的。其中，错误率  的定义为：

        

而alpha的计算公式如下：

      

D的计算方法如下（始终把握一个原则：正确分类时权重要降低，错误分类时权重要升高，权重升高意味着提升关注度，需要重点优化）：

如果某个样本被正确分类，那么该样本的权重更改为：

         

而如果某个样本被错分，那么该样本的权重更改为：

          

在计算出D之后，AdaBoost又开始进入下一轮迭代。AdaBoost算法会不断地重复训练和调整权重的过程，直到训练错误率为0或者分类器的数目达到用户

的指定值为止。

AdaBoost算法原理

假设我们的训练样本是

训练集的在第k个弱学习器的输出权重为

由于多元分类是二元分类的推广，这里假设我们是二元分类问题，输出为{-1，1}，则第k个弱分类器Gk(x)在训练集上的加权误差率为：

看弱学习器权重系数,对于二元分类问题，第k个弱分类器Gk(x)的权重系数为：

更新更新样本权重D。假设第k个弱分类器的样本集权重系数为 ，则对应的第k+1个弱分类器的样本集权重系数为：

 是规范化因子，它使  成为一个概率分布。

集合策略，Adaboost分类采用的是加权求和法，最终的强分类器为

代码实现

输入数据

这里同样是使用一个训练数据文件 horseColicTraining2.txt 和一个测试数据文件 horseColicTest2.txt

horseColicTraining2.txt

2.000000    1.000000    38.500000    66.000000    28.000000    3.000000    3.000000    0.000000    2.000000    5.000000    4.000000    4.000000    0.000000    0.000000    0.000000    3.000000    5.000000    45.000000    8.400000    0.000000    0.000000    -1.000000
1.000000    1.000000    39.200000    88.000000    20.000000    0.000000    0.000000    4.000000    1.000000    3.000000    4.000000    2.000000    0.000000    0.000000    0.000000    4.000000    2.000000    50.000000    85.000000    2.000000    2.000000    -1.000000
2.000000    1.000000    38.300000    40.000000    24.000000    1.000000    1.000000    3.000000    1.000000    3.000000    3.000000    1.000000    0.000000    0.000000    0.000000    1.000000    1.000000    33.000000    6.700000    0.000000    0.000000    1.000000
1.000000    9.000000    39.100000    164.000000    84.000000    4.000000    1.000000    6.000000    2.000000    2.000000    4.000000    4.000000    1.000000    2.000000    5.000000    3.000000    0.000000    48.000000    7.200000    3.000000    5.300000    -1.000000
2.000000    1.000000    37.300000    104.000000    35.000000    0.000000    0.000000    6.000000    2.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    74.000000    7.400000    0.000000    0.000000    -1.000000
2.000000    1.000000    0.000000    0.000000    0.000000    2.000000    1.000000    3.000000    1.000000    2.000000    3.000000    2.000000    2.000000    1.000000    0.000000    3.000000    3.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    1.000000
1.000000    1.000000    37.900000    48.000000    16.000000    1.000000    1.000000    1.000000    1.000000    3.000000    3.000000    3.000000    1.000000    1.000000    0.000000    3.000000    5.000000    37.000000    7.000000    0.000000    0.000000    1.000000
1.000000    1.000000    0.000000    60.000000    0.000000    3.000000    0.000000    0.000000    1.000000    0.000000    4.000000    2.000000    2.000000    1.000000    0.000000    3.000000    4.000000    44.000000    8.300000    0.000000    0.000000    -1.000000
2.000000    1.000000    0.000000    80.000000    36.000000    3.000000    4.000000    3.000000    1.000000    4.000000    4.000000    4.000000    2.000000    1.000000    0.000000    3.000000    5.000000    38.000000    6.200000    0.000000    0.000000    -1.000000
2.000000    9.000000    38.300000    90.000000    0.000000    1.000000    0.000000    1.000000    1.000000    5.000000    3.000000    1.000000    2.000000    1.000000    0.000000    3.000000    0.000000    40.000000    6.200000    1.000000    2.200000    1.000000
1.000000    1.000000    38.100000    66.000000    12.000000    3.000000    3.000000    5.000000    1.000000    3.000000    3.000000    1.000000    2.000000    1.000000    3.000000    2.000000    5.000000    44.000000    6.000000    2.000000    3.600000    1.000000
2.000000    1.000000    39.100000    72.000000    52.000000    2.000000    0.000000    2.000000    1.000000    2.000000    1.000000    2.000000    1.000000    1.000000    0.000000    4.000000    4.000000    50.000000    7.800000    0.000000    0.000000    1.000000
1.000000    1.000000    37.200000    42.000000    12.000000    2.000000    1.000000    1.000000    1.000000    3.000000    3.000000    3.000000    3.000000    1.000000    0.000000    4.000000    5.000000    0.000000    7.000000    0.000000    0.000000    1.000000
2.000000    9.000000    38.000000    92.000000    28.000000    1.000000    1.000000    2.000000    1.000000    1.000000    3.000000    2.000000    3.000000    0.000000    7.200000    1.000000    1.000000    37.000000    6.100000    1.000000    0.000000    -1.000000
1.000000    1.000000    38.200000    76.000000    28.000000    3.000000    1.000000    1.000000    1.000000    3.000000    4.000000    1.000000    2.000000    2.000000    0.000000    4.000000    4.000000    46.000000    81.000000    1.000000    2.000000    1.000000
1.000000    1.000000    37.600000    96.000000    48.000000    3.000000    1.000000    4.000000    1.000000    5.000000    3.000000    3.000000    2.000000    3.000000    4.500000    4.000000    0.000000    45.000000    6.800000    0.000000    0.000000    -1.000000
1.000000    9.000000    0.000000    128.000000    36.000000    3.000000    3.000000    4.000000    2.000000    4.000000    4.000000    3.000000    3.000000    0.000000    0.000000    4.000000    5.000000    53.000000    7.800000    3.000000    4.700000    -1.000000
2.000000    1.000000    37.500000    48.000000    24.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    1.000000
1.000000    1.000000    37.600000    64.000000    21.000000    1.000000    1.000000    2.000000    1.000000    2.000000    3.000000    1.000000    1.000000    1.000000    0.000000    2.000000    5.000000    40.000000    7.000000    1.000000    0.000000    1.000000
2.000000    1.000000    39.400000    110.000000    35.000000    4.000000    3.000000    6.000000    0.000000    0.000000    3.000000    3.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    55.000000    8.700000    0.000000    0.000000    1.000000
1.000000    1.000000    39.900000    72.000000    60.000000    1.000000    1.000000    5.000000    2.000000    5.000000    4.000000    4.000000    3.000000    1.000000    0.000000    4.000000    4.000000    46.000000    6.100000    2.000000    0.000000    1.000000
2.000000    1.000000    38.400000    48.000000    16.000000    1.000000    0.000000    1.000000    1.000000    1.000000    3.000000    1.000000    2.000000    3.000000    5.500000    4.000000    3.000000    49.000000    6.800000    0.000000    0.000000    1.000000
1.000000    1.000000    38.600000    42.000000    34.000000    2.000000    1.000000    4.000000    0.000000    2.000000    3.000000    1.000000    0.000000    0.000000    0.000000    1.000000    0.000000    48.000000    7.200000    0.000000    0.000000    1.000000
1.000000    9.000000    38.300000    130.000000    60.000000    0.000000    3.000000    0.000000    1.000000    2.000000    4.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    50.000000    70.000000    0.000000    0.000000    1.000000
1.000000    1.000000    38.100000    60.000000    12.000000    3.000000    3.000000    3.000000    1.000000    0.000000    4.000000    3.000000    3.000000    2.000000    2.000000    0.000000    0.000000    51.000000    65.000000    0.000000    0.000000    1.000000
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1.000000    1.000000    38.000000    60.000000    12.000000    1.000000    1.000000    2.000000    1.000000    2.000000    1.000000    1.000000    1.000000    1.000000    0.000000    1.000000    4.000000    44.000000    65.000000    3.000000    2.000000    -1.000000
2.000000    1.000000    38.000000    42.000000    12.000000    3.000000    0.000000    3.000000    1.000000    1.000000    1.000000    1.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    1.000000    37.000000    5.800000    0.000000    0.000000    1.000000
2.000000    1.000000    37.600000    88.000000    36.000000    3.000000    1.000000    1.000000    1.000000    3.000000    3.000000    2.000000    1.000000    3.000000    1.500000    0.000000    0.000000    44.000000    6.000000    0.000000    0.000000    -1.000000

AdaBoost算法实现（myAdaboost.py）

每个方法的作用，以及每行代码的作用，同样我都做了详细的注解。

值得一提的是，我将 找到分类器错误率最小的算法buildStump进行了改造（相比于机器学习实战中对应的样例，可以明显提升运行速度），

在阈值不等式遍历时，如果在“lt”符号遍历的差错率 weightedError < 1 - weightedError，该阈值不等式遍历就结束，

不需要进行“gt”的遍历。运行结果和机器学习实践还是一样的。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Sep 13 13:37:39 2018
Adaboost(adaptive Boosting): 多个弱分类器集成为强分类器
@author: weixw
"""
import numpy as np

#输入：数据文件
#功能：加载文件，文件最后一列是标签数据，分离特征数据集与标签数据集
#     自动检测多少列特征数据并分离
#输出：特征数据集，标签数据集
def loadDataSet(fileName):
    #特征数据列长度
    numberFeat = len(open(fileName).readline().split('	')) - 1
    dataSet = []; labelSet = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        lineArr = []
        #去除收尾空格，然后分割每一列
        curLine = line.strip().split('	')
        #保存每一列特征数据
        for i in range(numberFeat):
            lineArr.append(float(curLine[i]))
        dataSet.append(lineArr)
        labelSet.append(float(curLine[-1]))
    return dataSet, labelSet

#输入：特征数据集，列索引（特征维数），某一特征的分类阈值，分类不等式符号
#功能：输出决策树桩标签，满足阈值要求更新标签值
#输出：更新后标签列
def stumpClassify(dataMatrix, columnIndex, threshVal, threshIneq):
    #初始化
    retLabelArray = np.ones((np.shape(dataMatrix)[0], 1))
    #'lt':less than <=
    if threshIneq == 'lt':
        retLabelArray[dataMatrix[:,columnIndex] <= threshVal] = -1.0
    else:
        retLabelArray[dataMatrix[:,columnIndex] >= threshVal] = -1.0
    return retLabelArray

#输入：特征数据集，标签数据集，权重矩阵
#功能：找到分类错误率最小的单层决策树（分类器）
#输出：最佳分类器 特征列索引，阈值，阈值对应不等式符号（'lt' 或 'gt'），最小加权差错率，该权值向量D下的分类标签估计值
def buildStumpFurther(dataSet, labelSet, D):
    #将数组转化为矩阵
    dataMatrix = np.mat(dataSet)
    labelMatrix = np.mat(labelSet).T
    #获取特征数据集行，列最大值
    m, n = np.shape(dataMatrix)
    #决定步长大小，越大则步长越小，分类准确度越高，但运算次数也越多
    numSteps = 10.0
    #初始化最佳分类器参数
    bestClassifier = {}; bestClassEst = np.mat(np.zeros((m, 1))); minError = np.inf
    #每一列都是一个特征，循环遍历所有特征，找到差错最小时特征维数，阈值，以及比较符号
    for i in range(n):
        #获取对应列最小值，最大值
        columnMin = dataMatrix[:, i].min(); columnMax = dataMatrix[:, i].max()
        #步长
        stepSize = (columnMax - columnMin)/numSteps
        #遍历步长所有值，获取最佳阈值
        for j in range(-1, int(numSteps)+1):
            #遍历阈值所有可能不等式符号
            for inequal in ['lt', 'gt']:
                threshVal = columnMin + float(j)*stepSize
                #获取预测标签列表
                predictedVals = stumpClassify(dataMatrix, i, threshVal, inequal)
                #获取当前列中哪些行（1）预测出错，设置1表示出错是便于后续量化计算差错权重（巧妙）
                errArr = np.mat(np.ones((m, 1)))
                errArr[predictedVals == labelMatrix] = 0
                #差错权重 1*n n*1 => 1*1
                weightedError = D.T*errArr
                #因为prop_lt + prop_gt = 1，所以如果prop_lt < 1- prop_gt，就不需要继续循环计算inequal = 'gt'的情况，
                #提高运行速度
                if weightedError <= 1 - weightedError:
                    #始终保持minError是最小值
                    if weightedError < minError:
                        minError = weightedError
                        #predictedVals每次都更新，更新后的值不一定是最佳的预测值，所以这里需要new一个新的内存空间，然后赋值
                        bestClassEst = predictedVals.copy()
                        bestClassifier['dim'] = i
                        bestClassifier['thresh'] = threshVal
                        bestClassifier['ineq'] = inequal
                    #'lt','gt'只需遍历一次，prop_lt + prop_gt = 1
                    break
                
    return bestClassifier, minError, bestClassEst

#输入：特征数据集，标签数据集，分类器个数最大值（如果在遍历时错误率为0，则真实分类器个数 < 最大值）
#功能：针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，
#     然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。
#输出：弱分类器数组（包含特征列索引，阈值，阈值对应不等式符号（'lt' 或 'gt'），alpha权重系数），标签预测数组
def adaBoostTrainDS(dataSet, labelSet, classifierNumberMax):
    #弱分类器数组初始化
    weakClassifierArr = []
    #特征数据行数
    m = np.shape(dataSet)[0]
    #初始样本权重
    D = np.mat(np.ones((m, 1))/m)
    #初始预测集成标签矩阵
    preIntegrationLabelsMat = np.mat(np.zeros((m, 1)))
    for i in range(classifierNumberMax):
        #找到分类错误率最小的分类器
        #特征列索引，阈值，阈值对应不等式符号（'lt' 或 'gt'），最小加权差错率，该权值向量D下的分类标签估计值
        bestClassifier, error, preLabelsMat = buildStumpFurther(dataSet, labelSet, D)
        #计算样本系数alpha 已自然对数e为底 ,为防止分母为0，所以max(error, 1e - 16)
        alpha = float(0.5 * np.log((1.0 - error)/max(error, 1e-16)))
        #保存样本系数值
        bestClassifier['alpha'] = alpha
        #保存某一次遍历得到的最佳弱分类器
        weakClassifierArr.append(bestClassifier)
        #样本权重矩阵更新算法：
        #如果第i个样本被正确分类了，那么在下一次迭代过程中，该样本的权重DiI就会降低。
        #如果第i个样本没有被正确分类，那么在下次迭代过程中，该样本的权重Di就会升高。
        #很巧妙有没有 机器学习实践公式
        #错误分类样本expon_i通过下面算法得到的结果始终 > 0 ,从而在指数运算中得到权重就会升高;
        #正确分类结果始终为 < 0，,从而在指数运算中得到权重就会降低;
        expon = np.multiply(-1*alpha*np.mat(labelSet).T, preLabelsMat)
        D = np.multiply(D, np.exp(expon))
        D = D/D.sum()
        #所有弱分类器集成后结果估计值
        preIntegrationLabelsMat += alpha*preLabelsMat
        #计算分类器集成后的错误矩阵，错误设置为1，便于后续计算。很巧妙，需要慢慢品味。
        integrationErrors = np.multiply(np.sign(preIntegrationLabelsMat) != np.mat(labelSet).T, np.ones((m, 1)))
        #计算错误率
        errorRate = integrationErrors.sum()/m
        print ("集成第 %d 个弱分类器后的错误率: %f"% (i, errorRate))
        #错误率为0，说明此时的分类器已达到最佳，终止。
        if errorRate == 0.0 :
            break
        
    return weakClassifierArr, preIntegrationLabelsMat

#输入：测试数据，集成分类器
#功能：根据集成分类器，预测测试数据的结果
#输出：预测结果
def adaClassify(testDataSet, classifierArr):
    dataMat = np.mat(testDataSet)
    m = np.shape(dataMat)[0]
    #初始预测集成标签矩阵
    preIntegrationLabelsMat = np.mat(np.zeros((m, 1)))
    for i in range(len(classifierArr[0])):
        classEst = stumpClassify(dataMat,classifierArr[0][i]['dim'],
                                 classifierArr[0][i]['thresh'],
                                 classifierArr[0][i]['ineq'])#call stump classify
        #将每一个分类器*权重系数alpha，求和，得到最终的强分类器
        preIntegrationLabelsMat += classifierArr[0][i]['alpha']*classEst
    print ("弱分类器集成后的估计值：%s"% str(preIntegrationLabelsMat))
    return np.sign(preIntegrationLabelsMat)
        
        
        
    


                        
                        
                
    
    
    
    
    
    
    
    


        

测试代码（testMyAdaboost.py）

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Sep 13 17:38:44 2018

@author: weixw
"""

import myAdaboost as ab
import numpy as np


#5个分类器训练错误率：25.41%
#10个分类器训练错误率：23.07%
#50个分类器训练错误率：18.73%
#100个分类器训练错误率：19.06%
#500个分类器训练错误率：15.71%
datArr, labelArr = ab.loadDataSet('horseColicTraining2.txt')
#50 表示分类器个数最大值（如果差错率不为0，就表示分类器个数）
classifierArray = ab.adaBoostTrainDS(datArr, labelArr, 50)


#5个分类器测试错误数：17  测试错误率：25.37%
#10个分类器测试错误数：16  测试错误率：23.88%
#50个分类器测试错误数：14  测试错误率：20.89%
#100个分类器测试错误数：15  测试错误率：22.38%
#500个分类器测试错误数：17  测试错误率：25.37%
testArr, testLabelArr = ab.loadDataSet('horseColicTest2.txt')
prediction10 = ab.adaClassify(testArr, classifierArray)
errArr = np.mat(np.ones((np.shape(testArr)[0], 1)))
errSum = errArr[prediction10 != np.mat(testLabelArr).T].sum()
print ("测试错误数：%d"% errSum)
print ("测试错误率：%f"% float(errSum/np.shape(testArr)[0]))

运行结果

如果将分类器数目设定为1 - 500之前不同的数字，并运行上述过程。这时，得到的结果如下所示：

由上表可以看出，测试错误率在达到了一个最小值之后又开始上升了，这类现象称之为过拟合（overfitting）。理论上，

AdaBoost是不会存在过拟合的，只会到达一个最小值后趋于稳定。这里是因为数据集的问题。