[关闭]
@ArrowLLL 2017-08-14T14:20:53.000000Z 字数 6046 阅读 2571

感知机学习算法实践

Elon Lin

概述

李航《统计学习方法》学习的第二篇博文。内容为书籍第二章感知机的算法实践。感知机的学习笔记 —— 感知机学习笔记。

本篇使用kaggle网站提供的关于“数字识别”的数据。经过随机选取获得训练集和测试集，使用训练集训练感知机，对测试集测试，然后通过计算误判率来验证算法的有效性和正确性。。

初始时文件结构为 ：

.
├── data.py
├── main.py
├── oldTrain.csv
├── perceptron.py
├── test.py
└── tree.txt

0 directories, 6 files

运行main.py后会新增文件，改变项目结构为如下：

.
├── ans.csv
├── data.py
├── main.py
├── oldTrain.csv
├── perceptron.py
├── pycache
│     ├── data.cpython-35.pyc
│     ├── perceptron.cpython-35.pyc
│     └── test.cpython-35.pyc
├── test.csv
├── test.py
├── train.csv
└── tree.txt

1 directory, 12 files

热如何产生这些文件的在后面的部分会讲到。

数据来源与处理

数据为kaggle网站提供的“数字识别”，可在 下载地址 中看到如下图所示的链接文件：
traincsv.PNG-28.2kB
由于于感知机的限制性，该次实践只需要train.csv，不需要test.csv，原因下面会讲到。因此点击train.csv 然后 Download 即可。

因为感知机用于解决二分类问题，不能用于将10个数字分类。所以我们要做的，是将train.csv 中不必要的数据去除掉。我选择只留下 0 和 1 的数据，将 2~9 的数据全部删除，当然读者们可以选择留下任意两个数字，可以用于二分类即可。

另外，因为我们只选取其中 0 和 1 两类数据，而kaggle提供的test.csv 是包含所有 0~9 数据的10个数据的，并且没有说明类别。这也是为什么我们不需要test.csv的原因。由于没有测试数据，因此，我们需要将处理后的 train.csv 分解为两部分，分别作为训练集和测试集，按照惯例，是8：2的比例，80%作为训练集，20%作为测试集。

以下为处理数据的python代码 data.py :

  1. #!usr/bin/env python3
  2. # -*- coding:utf-8 -*-
  4. import sys
  5. import random
  7. def get01(fileName) :
  8.     '''
  9.     fileName中含有的是带有标签0-9的数据，该函数用于将fileName中的2-9的数据
  10.     去除,只留下0和1的数据
  11.     '''
  12.     data = []
  13.     with open(fileName) as f:
  14.         lines = f.read().split()
  15.         tag = lines[0]
  16.         for line in lines[1:] :
  17.             if line[0] in ('1', '0') :
  18.                 data.append(line)
  19.     return tag, data
  21. def getData(args) :
  22.     '''
  23.     用于获取args文件中的0和1的数据，并将数据按照2:8分为数据集和测试集，以及测试集对应的
  24.     答案放入相应的文件 "train.csv", "test.csv", "ans.csv"
  25.     '''
  26.     # 获取只包含0和1的数据集
  27.     tags, lines = get01(args)
  28.     lineNum = len(lines)
  30.     # 随机取8:2的数据
  31.     testDataSet = set(random.sample(range(lineNum), (int)(lineNum / 5)))
  33.     # 创建相应的文件
  34.     train = open('train.csv', 'w+')
  35.     train.write(tags + '\n')
  36.     test = open('test.csv', 'w+')
  37.     tags.replace('label', 'case')
  38.     test.write(tags + '\n')
  39.     answer = open('ans.csv', 'w+')
  40.     answer.write("case,label\n")
  41.     # 写入文件
  42.     c = 0
  43.     for i, line in zip(range(lineNum), lines) :
  44.         label = '+1' if line[0] == '1' else '-1'
  45.         if i in testDataSet :
  46.             answer.write("%s,%s\n" % (c, label))
  47.             test.write(str(c) + line[1:] + '\n')
  48.             c += 1
  49.         else :
  50.             line = label + line[1:]
  51.             train.write(line + '\n')
  52.     # 在终端输出分配结果
  53.     print ('data num : ' + str(lineNum))
  54.     print ('train data : ' + str(lineNum - len(testDataSet)))
  55.     print ('test data : ' + str(len(testDataSet)))
  56.     train.close()
  57.     test.close()
  58.     return 'train.csv', 'test.csv', 'ans.csv'
  60. if __name__ == '__main__' :
  61.     if len(sys.argv) == 2 :
  62.         oldFile = sys.argv[1]
  63.     else :
  64.         oldFile = 'oldTrain.csv'
  65.     print (getData(oldFile))

首先需要将下载的 train.csv 更名为 oldTrain.csv. 从python代码中可以看出，生成的训练数据文件也叫 train.csv, 更改源文件名字可以防止原数据被覆盖，从而保护原本的数据，多次利用。

data.py 的作用就是将原本的 oldTrain.csv 中的数据按照 8:2 的比例分为 train.csv 和 test.csv，以及 test.csv 对应的label的答案 ans.csv 。由于是随机取数据，故该代码可以重用。每运行一次可以由原来的数据生成不同的训练集和测试集。

这个代码很好理解，如果有兴趣的话，可以0和1的二分类改为任何两个数字的二分类问题。例如3和4, 2和8, 9和7等等的。

感知机模型训练

感知机模型的训练代码保存为 perceptron.py. 这里采用的是原始形式的感知机模型。学习率为 (eta)，在代码中可以自行调整，默认值为1。

  1. #!usr/bin/env python3
  2. # -*- coding:utf-8 -*-
  4. w, b, eta = [], 0, 1
  7. def L(x) :
  8.     '''
  9.     函数 L(x) = w .* x + b
  10.     '''
  11.     return sum(wv * xv for (wv, xv) in zip(w, x)) + b
  13. def findWrong(dataSet) :
  14.     '''
  15.     找到数据集中的误分类点，如果没有找到返回 None，找到则返回
  16.     一个元组 (误分类结果 y, 该误分类点的特征向量 x)
  17.     '''
  18.     t = 0
  19.     for (y,x) in dataSet :
  20.         t += 1
  21.         if L(x) * y <= 0 :
  22.             return (y, x)
  23.     return None
  25. def sgd(data) :
  26.     '''
  27.     利用传入的误分类点使用梯度下降法极小化目标函数 :
  28.         w = w + (eta * y) .* x
  29.         b = b + eta * y
  30.     '''
  31.     global w, b, eta
  32.     y, x = data
  33.     w = [dw + eta * y * dx for (dw, dx) in zip(w, x)]
  34.     b = b + eta * y
  36. def train(fileName, _eta = 1) :
  37.     '''
  38.     训练过程函数，感知机要求训练数据保证线性可分，采用的是原始形式的感知机学习算法
  39.     '''
  40.     # 取出对应csv按文件中的数据，并存入列表dataSet
  41.     # 列表中的单个数据以二元组形式存储，（标签， 特征向量）
  42.     f = open(fileName)
  43.     data = f.read().split()
  44.     column_names = data[0].split(',')
  45.     f.close()
  46.     dataSet = []
  47.     for singleData in data[1:] :
  48.         singleData = list(map(int, singleData.split(',')))
  49.         dataSet.append((singleData[0], singleData[1:]))
  51.     # 初始化全局变量 ：权值向量w, 偏置b, 学习率eta
  52.     global w, b, eta
  53.     eta = _eta
  54.     w = [0 for i in range(len(dataSet[0][4]))]
  55.     trainTime = 0
  57.     # 训练过程，先找到一个误分类点，然后用sgd函数进行修正，
  58.     while True :
  59.         selectData = findWrong(dataSet)
  60.         if selectData == None : break
  61.         sgd(selectData)
  62.         trainTime += 1
  63.         if trainTime % 10 == 0 :
  64.             print ("----- train Time :", trainTime, " -----")
  65.     # 输出训练次数，即误分类次数
  66.     print ("----- total train time :", trainTime, " -----")
  67.     return w, b
  69. if __name__ == '__main__' :
  70.     w, b = train('train.csv')
  71.     print ("w :", w)
  72.     print ("b = ", b)

perceptron.py 即为训练模型的代码实现。采用的是感知机学习算法的原始形式，为了查看训练过程，每误分类10次就输出一次训练次数。

在 train() 函数中使用 findWrong() 函数找到误分类点，然后用 sgd() 函数利用梯度下降法极小化目标函数；findWrong() 函数中又调用 L(data) 函数得到目标函数值。

代码并不复杂，加上注释中给出的过程以及参考《统计学习方法》对应的模型很容易理解。

对测试集进行测试

测试代码 test.py，用于对 test.csv 文件内的数据进行分类 :

  1. #!usr/bin/env python3
  2. # -*- coding:utf-8 -*-
  4. w, b = [], 0
  6. def test(x) :
  7.     '''
  8.     按照模型 y = w .* x + b 计算对应数据的类别
  9.         y值非负返回为 +1
  10.         y值为负则返回 -1
  11.     '''
  12.     global w, b
  13.     L = sum(wv * xv for (wv, xv) in zip(w, x)) + b
  14.     return  1 if L >= 0 else -1
  16. def testFile(fileName, dw, db) :
  17.     '''
  18.     从测试文件fileName中读取测试集的特征，利用dw和db构成的感知机模型对
  19.     fileName中的测试数据进行分类
  20.     '''
  21.     global w, b
  22.     w, b = dw, db
  23.     # 读取数据
  24.     with open(fileName) as f :
  25.         testData = f.read().split()
  27.     # 使用 test()函数对数据进行分类，并将结果存入testResult列表
  28.     testResult, column_names = {}, testData[0]
  29.     for data in testData[1:] :
  30.         data = data.split(',')
  31.         label = data[0]
  32.         result = test(map(int, data[1:]))
  33.         testResult[label] = result
  34.     # 返回结果,为字典类型{label : result}
  35.     return testResult
  37. if __name__ == '__main__' :
  38.     dw = [0 for i in range(28 * 28)]
  39.     testResult = testFile('test.csv', dw, 0)
  40.     for label, result in testResult.items() :
  41.         if(result == -1) :
  42.             print (label, ":", result)

需要注意的是， 在 '__main__' 中将 dw 和 db 分别标记为零向量和零值，单独运行时并不能对测试文件正确分类。需要利用 main.py 将上面三个代码结合起来才能得到正确的分类结果。

过程就是读取，然后分类，根据代码注释，也并不难理解。

主函数main

main.py 文件将上述3份代码结合起来，将原来的 oldTrain.csv 进行剔除选择测试集和训练集，然后训练，然后测试，最终输出结果。

  1. #!usr/bin/env python3
  2. # -*- coding:utf-8 -*-
  4. import data
  5. import perceptron
  6. import test
  7. import os, sys
  9. def dealAns(ansFile) :
  10.     '''
  11.     读取csv文件ansFile，并进行处理获得结果字典{case : resultLabel}
  12.     '''
  13.     with open(ansFile) as f :
  14.         ansSet = f.read().split()
  15.         answer, column_names = {}, ansSet[0].split(',')
  16.         for ans in ansSet[1:] :
  17.             ans = ans.split(',')
  18.             answer[ans[0]] = int(ans[1])
  19.     return answer
  21. def main(dataFileName, eta) :
  22.     '''
  23.     传入参数包括原本包含0-9这10个数字的文件集合dataFileName, 以及预先传入的学习率eta值
  24.     在终端输出最终的测试结果，包括正确分类和错误分类的数量以及分类的正确率
  25.     '''
  26.     # 调用 data.getData 对数据集清洗并按照8 ：2分集
  27.     trainFile, testFile, ansFile = data.getData(dataFileName)
  29.     # 使用perceptron.train利用训练集训练感知机模型
  30.     w, b = perceptron.train(trainFile, eta)
  32.     # 调用 test.testFile 对测试文件中的数据进行测试，传入相应的w值和b值
  33.     testResult = test.testFile(testFile, w, b)
  35.     # 读取ans.csv文件返回一个字典 {case : label}
  36.     answer = dealAns(ansFile)
  38.     # 输出测试结果
  39.     positive, negative = 0, 0
  40.     for label, result in testResult.items() :
  41.         if answer[label] == result :
  42.             positive += 1
  43.         else :
  44.             negative += 1
  45.     print ("PN = ", positive, negative)
  46.     print ("accurity =", positive / (positive + negative))
  48. if __name__ == '__main__' :
  49.     argv = sys.argv
  50.     if(len(argv) == 3) :
  51.         main(argv[1], int(argv[2]))
  52.     else :
  53.         'parame error !!'

代码如上，过程也已在代码中注释标明， 不做过多的解释。

调用的命令需要加入两个参数，分别是原始文件的名字和学习率eta值。例如本人将原始数据文件保存为 oldTrain.csv，学习率选定为 1,因此在终端输入的命令为 python3 main.py oldTrain.csv 1

运行过程与结果

如下图 :
perceptron.png-47.8kB

因为每一次挑选的测试集和训练集胡有所差别，所以测试结果也会有不同，但总体的分类正确率均在0.99以上。

添加新批注
在作者公开此批注前，只有你和作者可见。
回复批注