包含损失函数Python实现的词条

python gradientboostingregressor可以做预测吗

可以

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最近项目中涉及基于Gradient Boosting Regression 算法拟合时间序列曲线的内容，利用python机器学习包 scikit-learn 中的GradientBoostingRegressor完成

因此就学习了下Gradient Boosting算法，在这里分享下我的理解

Boosting 算法简介

Boosting算法，我理解的就是两个思想：

1）“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，一堆弱分类器的组合就可以成为一个强分类器；

2）“知错能改，善莫大焉”，不断地在错误中学习，迭代来降低犯错概率

当然，要理解好Boosting的思想，首先还是从弱学习算法和强学习算法来引入：

1）强学习算法：存在一个多项式时间的学习算法以识别一组概念，且识别的正确率很高；

2）弱学习算法：识别一组概念的正确率仅比随机猜测略好；

Kearns Valiant证明了弱学习算法与强学习算法的等价问题，如果两者等价，只需找到一个比随机猜测略好的学习算法，就可以将其提升为强学习算法。

那么是怎么实现“知错就改”的呢？

Boosting算法，通过一系列的迭代来优化分类结果，每迭代一次引入一个弱分类器，来克服现在已经存在的弱分类器组合的shortcomings

在Adaboost算法中，这个shortcomings的表征就是权值高的样本点

而在Gradient Boosting算法中,这个shortcomings的表征就是梯度

无论是Adaboost还是Gradient Boosting，都是通过这个shortcomings来告诉学习器怎么去提升模型，也就是“Boosting”这个名字的由来吧

Adaboost算法

Adaboost是由Freund 和 Schapire在1997年提出的，在整个训练集上维护一个分布权值向量W,用赋予权重的训练集通过弱分类算法产生分类假设（基学习器）y(x),然后计算错误率,用得到的错误率去更新分布权值向量w,对错误分类的样本分配更大的权值,正确分类的样本赋予更小的权值。每次更新后用相同的弱分类算法产生新的分类假设,这些分类假设的序列构成多分类器。对这些多分类器用加权的方法进行联合,最后得到决策结果。

其结构如下图所示：

前一个学习器改变权重w，然后再经过下一个学习器，最终所有的学习器共同组成最后的学习器。

如果一个样本在前一个学习器中被误分，那么它所对应的权重会被加重，相应地，被正确分类的样本的权重会降低。

这里主要涉及到两个权重的计算问题：

1）样本的权值

1 没有先验知识的情况下,初始的分布应为等概分布,样本数目为n,权值为1/n

2 每一次的迭代更新权值，提高分错样本的权重

2）弱学习器的权值

1 最后的强学习器是通过多个基学习器通过权值组合得到的。

2 通过权值体现不同基学习器的影响,正确率高的基学习器权重高。实际上是分类误差的一个函数

Gradient Boosting

和Adaboost不同，Gradient Boosting 在迭代的时候选择梯度下降的方向来保证最后的结果最好。

损失函数用来描述模型的“靠谱”程度，假设模型没有过拟合，损失函数越大，模型的错误率越高

如果我们的模型能够让损失函数持续的下降，则说明我们的模型在不停的改进，而最好的方式就是让损失函数在其梯度方向上下降。

下面这个流程图是Gradient Boosting的经典图了，数学推导并不复杂，只要理解了Boosting的思想，不难看懂

这里是直接对模型的函数进行更新，利用了参数可加性推广到函数空间。

训练F0-Fm一共m个基学习器，沿着梯度下降的方向不断更新ρm和am

GradientBoostingRegressor实现

python中的scikit-learn包提供了很方便的GradientBoostingRegressor和GBDT的函数接口，可以很方便的调用函数就可以完成模型的训练和预测

GradientBoostingRegressor函数的参数如下：

class sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor(loss='ls', learning_rate=0.1, n_estimators=100, subsample=1.0, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_depth=3, init=None, random_state=None, max_features=None, alpha=0.9, verbose=0, max_leaf_nodes=None, warm_start=False, presort='auto')[source]¶

loss: 选择损失函数，默认值为ls(least squres)

learning_rate: 学习率，模型是0.1

n_estimators: 弱学习器的数目，默认值100

max_depth: 每一个学习器的最大深度，限制回归树的节点数目，默认为3

min_samples_split: 可以划分为内部节点的最小样本数，默认为2

min_samples_leaf: 叶节点所需的最小样本数，默认为1

……

可以参考

官方文档里带了一个很好的例子，以500个弱学习器，最小平方误差的梯度提升模型，做波士顿房价预测，代码和结果如下：

1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 4 from sklearn import ensemble 5 from sklearn import datasets 6 from sklearn.utils import shuffle 7 from sklearn.metrics import mean_squared_error 8 9 ###############################################################################10 # Load data11 boston = datasets.load_boston()12 X, y = shuffle(boston.data, boston.target, random_state=13)13 X = X.astype(np.float32)14 offset = int(X.shape[0] * 0.9)15 X_train, y_train = X[:offset], y[:offset]16 X_test, y_test = X[offset:], y[offset:]17 18 ###############################################################################19 # Fit regression model20 params = {'n_estimators': 500, 'max_depth': 4, 'min_samples_split': 1,21 'learning_rate': 0.01, 'loss': 'ls'}22 clf = ensemble.GradientBoostingRegressor(**params)23 24 clf.fit(X_train, y_train)25 mse = mean_squared_error(y_test, clf.predict(X_test))26 print("MSE: %.4f" % mse)27 28 ###############################################################################29 # Plot training deviance30 31 # compute test set deviance32 test_score = np.zeros((params['n_estimators'],), dtype=np.float64)33 34 for i, y_pred in enumerate(clf.staged_predict(X_test)):35 test_score[i] = clf.loss_(y_test, y_pred)36 37 plt.figure(figsize=(12, 6))38 plt.subplot(1, 2, 1)39 plt.title('Deviance')40 plt.plot(np.arange(params['n_estimators']) + 1, clf.train_score_, 'b-',41 label='Training Set Deviance')42 plt.plot(np.arange(params['n_estimators']) + 1, test_score, 'r-',43 label='Test Set Deviance')44 plt.legend(loc='upper right')45 plt.xlabel('Boosting Iterations')46 plt.ylabel('Deviance')47 48 ###############################################################################49 # Plot feature importance50 feature_importance = clf.feature_importances_51 # make importances relative to max importance52 feature_importance = 100.0 * (feature_importance / feature_importance.max())53 sorted_idx = np.argsort(feature_importance)54 pos = np.arange(sorted_idx.shape[0]) + .555 plt.subplot(1, 2, 2)56 plt.barh(pos, feature_importance[sorted_idx], align='center')57 plt.yticks(pos, boston.feature_names[sorted_idx])58 plt.xlabel('Relative Importance')59 plt.title('Variable Importance')60 plt.show()

可以发现，如果要用Gradient Boosting 算法的话，在sklearn包里调用还是非常方便的，几行代码即可完成，大部分的工作应该是在特征提取上。

感觉目前做数据挖掘的工作，特征设计是最重要的，据说现在kaggle竞赛基本是GBDT的天下，优劣其实还是特征上，感觉做项目也是，不断的在研究数据中培养对数据的敏感度。

交叉熵损失函数是什么？

平滑函数。

交叉熵损失函数，也称为对数损失或者logistic损失。当模型产生了预测值之后，将对类别的预测概率与真实值（由0或1组成）进行不比较，计算所产生的损失，然后基于此损失设置对数形式的惩罚项。

在神经网络中，所使用的Softmax函数是连续可导函数，这使得可以计算出损失函数相对于神经网络中每个权重的导数（在《机器学习数学基础》中有对此的完整推导过程和案例，这样就可以相应地调整模型的权重以最小化损失函数。

扩展资料：

注意事项：

当预测类别为二分类时，交叉熵损失函数的计算公式如下图，其中y是真实类别（值为0或1），p是预测类别的概率（值为0~1之间的小数）。

计算二分类的交叉熵损失函数的python代码如下图，其中esp是一个极小值，第五行代码clip的目的是保证预测概率的值在0~1之间，输出的损失值数组求和后，就是损失函数最后的返回值。

参考资料来源：百度百科-交叉熵

参考资料来源：百度百科-损失函数

怎么用python写tensorflow

开始使用

TensorFlow并不是一个纯粹的神经网络框架, 而是使用数据流图进行数值分析的框架.

TensorFlow使用有向图(graph)表示一个计算任务.图的节点称为ops(operations)表示对数据的处理,图的边flow 描述数据的流向.

该框架计算过程就是处理tensor组成的流. 这也是TensorFlow名称的来源.

TensorFlow使用tensor表示数据. tensor意为张量即高维数组,在python中使用numpy.ndarray表示.

TensorFlow使用Session执行图, 使用Variable维护状态.tf.constant是只能输出的ops, 常用作数据源.

下面我们构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:

from tensorflow import Session, device, constant, matmul'''构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:'''#如果不使用with session()语句, 需要手动执行session.close().

#with device设备指定了执行计算的设备:

# "/cpu:0": 机器的 CPU.

# "/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话.

# "/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推.

with Session() as session: # 创建执行图的上下文

with device('/cpu:0'): # 指定运算设备

mat1 = constant([[3, 3]]) # 创建源节点

mat2 = constant([[2], [2]])

product = matmul(mat1, mat2) # 指定节点的前置节点, 创建图

result = session.run(product) # 执行计算 print(result)123456789101112131415161718

下面使用Variable做一个计数器:

from tensorflow import Session, constant, Variable, add, assign, initialize_all_variables

state = Variable(0, name='counter') # 创建计数器one = constant(1) # 创建数据源: 1val = add(state, one) # 创建新值节点update = assign(state, val) # 更新计数器setup = initialize_all_variables() # 初始化Variablewith Session() as session:

session.run(setup) # 执行初始化

print(session.run(state)) # 输出初值

for i in range(3):

session.run(update) # 执行更新

print(session.run(state)) # 输出计数器值12345678910111213

在使用变量前必须运行initialize_all_variables()返回的图, 运行Variable节点将返回变量的值.

本示例中将构建图的过程写在了上下文之外, 而且没有指定运行设备.

上面示例中session.run只接受一个op作为参数, 实际上run可以接受op列表作为输入:

session.run([op1, op2])1

上述示例一直使用constant作为数据源, feed可以在运行时动态地输入数据:

from tensorflow import Session, placeholder, mul, float32

input1 = placeholder(float32)

input2 = placeholder(float32)

output = mul(input1, input2)with Session() as session: print session.run(output, feed_dict={input1: [3], input2: [2]})1234567

实现一个简单神经网络

神经网络是应用广泛的机器学习模型, 关于神经网络的原理可以参见这篇随笔, 或者在tensorflow playground上体验一下在线demo.

首先定义一个BPNeuralNetwork类:

class BPNeuralNetwork:

def __init__(self):

self.session = tf.Session()

self.input_layer = None

self.label_layer = None

self.loss = None

self.trainer = None

self.layers = [] def __del__(self):

self.session.close()1234567891011

编写一个生成单层神经网络函数,每层神经元用一个数据流图表示.使用一个Variable矩阵表示与前置神经元的连接权重, 另一个Variable向量表示偏置值, 并为该层设置一个激励函数.

def make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=None):

weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))

basis = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)

result = tf.matmul(inputs, weights) + basis if activate is None: return result else: return activate(result)12345678

使用placeholder作为输入层.

self.input_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])1

placeholder的第二个参数为张量的形状, [None, 1]表示行数不限, 列数为1的二维数组, 含义与numpy.array.shape相同.这里, self.input_layer被定义为接受二维输入的输入层.

同样使用placeholder表示训练数据的标签:

self.label_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])1

使用make_layer为神经网络定义两个隐含层, 并用最后一层作为输出层:

self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((self.label_layer - self.layers[1])), reduction_indices=[1]))1

tf.train提供了一些优化器, 可以用来训练神经网络.以损失函数最小化为目标:

self.trainer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate).minimize(self.loss)1

使用Session运行神经网络模型:

initer = tf.initialize_all_variables()# do trainingself.session.run(initer)

for i in range(limit):

self.session.run(self.trainer, feed_dict={self.input_layer: cases, self.label_layer: labels})12345

使用训练好的模型进行预测:

self.session.run(self.layers[-1], feed_dict={self.input_layer: case})1

完整代码:

import tensorflow as tfimport numpy as npdef make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=None):

weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))

basis = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)

result = tf.matmul(inputs, weights) + basis if activate is None: return result else: return activate(result)class BPNeuralNetwork:

def __init__(self):

self.session = tf.Session()

self.input_layer = None

self.label_layer = None

self.loss = None

self.optimizer = None

self.layers = [] def __del__(self):

self.session.close() def train(self, cases, labels, limit=100, learn_rate=0.05):

# 构建网络

self.input_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])

self.label_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

self.layers.append(make_layer(self.input_layer, 2, 10, activate=tf.nn.relu))

self.layers.append(make_layer(self.layers[0], 10, 2, activate=None))

self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((self.label_layer - self.layers[1])), reduction_indices=[1]))

self.optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate).minimize(self.loss)

initer = tf.initialize_all_variables() # 做训练

self.session.run(initer) for i in range(limit):

self.session.run(self.optimizer, feed_dict={self.input_layer: cases, self.label_layer: labels}) def predict(self, case):

return self.session.run(self.layers[-1], feed_dict={self.input_layer: case}) def test(self):

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

y_data = np.array([[0, 1, 1, 0]]).transpose()

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

self.train(x_data, y_data)

print(self.predict(test_data))

nn = BPNeuralNetwork()

nn.test()12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152

上述模型虽然简单但是使用不灵活, 作者采用同样的思想实现了一个可以自定义输入输出维数以及多层隐含神经元的网络, 可以参见dynamic_bpnn.py

import tensorflow as tfimport numpy as npdef make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=None):

weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))

basis = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)

result = tf.matmul(inputs, weights) + basis if activate is None: return result else: return activate(result)class BPNeuralNetwork:

def __init__(self):

self.session = tf.Session()

self.loss = None

self.optimizer = None

self.input_n = 0

self.hidden_n = 0

self.hidden_size = []

self.output_n = 0

self.input_layer = None

self.hidden_layers = []

self.output_layer = None

self.label_layer = None

def __del__(self):

self.session.close() def setup(self, ni, nh, no):

# 设置参数个数

self.input_n = ni

self.hidden_n = len(nh) #隐藏层的数量

self.hidden_size = nh #每个隐藏层中的单元格数

self.output_n = no #构建输入层

self.input_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.input_n]) #构建标签层

self.label_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.output_n]) #构建隐藏层

in_size = self.input_n

out_size = self.hidden_size[0]

inputs = self.input_layer

self.hidden_layers.append(make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=tf.nn.relu)) for i in range(self.hidden_n-1):

in_size = out_size

out_size = self.hidden_size[i+1]

inputs = self.hidden_layers[-1]

self.hidden_layers.append(make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=tf.nn.relu)) #构建输出层

self.output_layer = make_layer(self.hidden_layers[-1], self.hidden_size[-1], self.output_n) def train(self, cases, labels, limit=100, learn_rate=0.05):

self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((self.label_layer - self.output_layer)), reduction_indices=[1]))

self.optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate).minimize(self.loss)

initer = tf.initialize_all_variables() #做训练

self.session.run(initer) for i in range(limit):

self.session.run(self.optimizer, feed_dict={self.input_layer: cases, self.label_layer: labels}) def predict(self, case):

return self.session.run(self.output_layer, feed_dict={self.input_layer: case}) def test(self):

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

y_data = np.array([[0, 1, 1, 0]]).transpose()

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

self.setup(2, [10, 5], 1)

self.train(x_data, y_data)

print(self.predict(test_data))

nn = BPNeuralNetwork()

nn.test()12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576

怎样用python构建一个卷积神经网络

用keras框架较为方便

首先安装anaconda，然后通过pip安装keras

以下转自wphh的博客。

#coding:utf-8

'''

GPU run command:

THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python cnn.py

CPU run command:

python cnn.py

2016.06.06更新：

这份代码是keras开发初期写的，当时keras还没有现在这么流行，文档也还没那么丰富，所以我当时写了一些简单的教程。

现在keras的API也发生了一些的变化，建议及推荐直接上keras.io看更加详细的教程。

'''

#导入各种用到的模块组件

from __future__ import absolute_import

from __future__ import print_function

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

from keras.models import Sequential

from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten

from keras.layers.advanced_activations import PReLU

from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D

from keras.optimizers import SGD, Adadelta, Adagrad

from keras.utils import np_utils, generic_utils

from six.moves import range

from data import load_data

import random

import numpy as np

np.random.seed(1024) # for reproducibility

#加载数据

data, label = load_data()

#打乱数据

index = [i for i in range(len(data))]

random.shuffle(index)

data = data[index]

label = label[index]

print(data.shape[0], ' samples')

#label为0~9共10个类别，keras要求格式为binary class matrices,转化一下，直接调用keras提供的这个函数

label = np_utils.to_categorical(label, 10)

###############

#开始建立CNN模型

###############

#生成一个model

model = Sequential()

#第一个卷积层，4个卷积核，每个卷积核大小5*5。1表示输入的图片的通道,灰度图为1通道。

#border_mode可以是valid或者full，具体看这里说明：

#激活函数用tanh

#你还可以在model.add(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: model.add(Dropout(0.5))

model.add(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,28,28)))

model.add(Activation('tanh'))

#第二个卷积层，8个卷积核，每个卷积核大小3*3。4表示输入的特征图个数，等于上一层的卷积核个数

#激活函数用tanh

#采用maxpooling，poolsize为(2,2)

model.add(Convolution2D(8, 3, 3, border_mode='valid'))

model.add(Activation('tanh'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

#第三个卷积层，16个卷积核，每个卷积核大小3*3

#激活函数用tanh

#采用maxpooling，poolsize为(2,2)

model.add(Convolution2D(16, 3, 3, border_mode='valid'))

model.add(Activation('relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

#全连接层，先将前一层输出的二维特征图flatten为一维的。

#Dense就是隐藏层。16就是上一层输出的特征图个数。4是根据每个卷积层计算出来的：(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11，(11-3+1)/2得到4

#全连接有128个神经元节点,初始化方式为normal

model.add(Flatten())

model.add(Dense(128, init='normal'))

model.add(Activation('tanh'))

#Softmax分类，输出是10类别

model.add(Dense(10, init='normal'))

model.add(Activation('softmax'))

#############

#开始训练模型

##############

#使用SGD + momentum

#model.compile里的参数loss就是损失函数(目标函数)

sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])

#调用fit方法，就是一个训练过程. 训练的epoch数设为10，batch_size为100．

#数据经过随机打乱shuffle=True。verbose=1，训练过程中输出的信息，0、1、2三种方式都可以，无关紧要。show_accuracy=True，训练时每一个epoch都输出accuracy。

#validation_split=0.2，将20%的数据作为验证集。

model.fit(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)

"""

#使用data augmentation的方法

#一些参数和调用的方法，请看文档

datagen = ImageDataGenerator(

featurewise_center=True, # set input mean to 0 over the dataset

samplewise_center=False, # set each sample mean to 0

featurewise_std_normalization=True, # divide inputs by std of the dataset

samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std

zca_whitening=False, # apply ZCA whitening

rotation_range=20, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)

width_shift_range=0.2, # randomly shift images horizontally (fraction of total width)

height_shift_range=0.2, # randomly shift images vertically (fraction of total height)

horizontal_flip=True, # randomly flip images

vertical_flip=False) # randomly flip images

# compute quantities required for featurewise normalization

# (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied)

datagen.fit(data)

for e in range(nb_epoch):

print('-'*40)

print('Epoch', e)

print('-'*40)

print("Training...")

# batch train with realtime data augmentation

progbar = generic_utils.Progbar(data.shape[0])

for X_batch, Y_batch in datagen.flow(data, label):

loss,accuracy = model.train(X_batch, Y_batch,accuracy=True)

progbar.add(X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss),("accuracy:", accuracy)] )

"""

从零开始用Python构建神经网络

动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。

这篇文章的内容是我的所学，希望也能对你有所帮助。

神经网络是什么?

介绍神经网络的文章大多数都会将它和大脑进行类比。如果你没有深入研究过大脑与神经网络的类比，那么将神经网络解释为一种将给定输入映射为期望输出的数学关系会更容易理解。

神经网络包括以下组成部分

? 一个输入层，x

? 任意数量的隐藏层

? 一个输出层，?

? 每层之间有一组权值和偏置，W and b

? 为隐藏层选择一种激活函数，σ。在教程中我们使用 Sigmoid 激活函数

下图展示了 2 层神经网络的结构(注意：我们在计算网络层数时通常排除输入层)

2 层神经网络的结构

用 Python 可以很容易的构建神经网络类

训练神经网络

这个网络的输出 ? 为：

你可能会注意到，在上面的等式中，输出 ? 是 W 和 b 函数。

因此 W 和 b 的值影响预测的准确率. 所以根据输入数据对 W 和 b 调优的过程就被成为训练神经网络。

每步训练迭代包含以下两个部分:

? 计算预测结果 ?，这一步称为前向传播

? 更新 W 和 b,，这一步成为反向传播

下面的顺序图展示了这个过程：

前向传播

正如我们在上图中看到的，前向传播只是简单的计算。对于一个基本的 2 层网络来说，它的输出是这样的：

我们在 NeuralNetwork 类中增加一个计算前向传播的函数。为了简单起见我们假设偏置 b 为0：

但是我们还需要一个方法来评估预测结果的好坏(即预测值和真实值的误差)。这就要用到损失函数。

损失函数

常用的损失函数有很多种，根据模型的需求来选择。在本教程中，我们使用误差平方和作为损失函数。

误差平方和是求每个预测值和真实值之间的误差再求和，这个误差是他们的差值求平方以便我们观察误差的绝对值。

训练的目标是找到一组 W 和 b，使得损失函数最好小，也即预测值和真实值之间的距离最小。

反向传播

我们已经度量出了预测的误差(损失)，现在需要找到一种方法来传播误差，并以此更新权值和偏置。

为了知道如何适当的调整权值和偏置，我们需要知道损失函数对权值 W 和偏置 b 的导数。

回想微积分中的概念，函数的导数就是函数的斜率。

梯度下降法

如果我们已经求出了导数，我们就可以通过增加或减少导数值来更新权值 W 和偏置 b(参考上图)。这种方式被称为梯度下降法。

但是我们不能直接计算损失函数对权值和偏置的导数，因为在损失函数的等式中并没有显式的包含他们。因此，我们需要运用链式求导发在来帮助计算导数。

链式法则用于计算损失函数对 W 和 b 的导数。注意，为了简单起见。我们只展示了假设网络只有 1 层的偏导数。

这虽然很简陋，但是我们依然能得到想要的结果—损失函数对权值 W 的导数(斜率)，因此我们可以相应的调整权值。

现在我们将反向传播算法的函数添加到 Python 代码中

为了更深入的理解微积分原理和反向传播中的链式求导法则，我强烈推荐 3Blue1Brown 的如下教程：

Youtube：

整合并完成一个实例

既然我们已经有了包括前向传播和反向传播的完整 Python 代码，那么就将其应用到一个例子上看看它是如何工作的吧。

神经网络可以通过学习得到函数的权重。而我们仅靠观察是不太可能得到函数的权重的。

让我们训练神经网络进行 1500 次迭代，看看会发生什么。注意观察下面每次迭代的损失函数，我们可以清楚地看到损失函数单调递减到最小值。这与我们之前介绍的梯度下降法一致。

让我们看看经过 1500 次迭代后的神经网络的最终预测结果：

经过 1500 次迭代训练后的预测结果

我们成功了!我们应用前向和方向传播算法成功的训练了神经网络并且预测结果收敛于真实值。

注意预测值和真实值之间存在细微的误差是允许的。这样可以防止模型过拟合并且使得神经网络对于未知数据有着更强的泛化能力。

下一步是什么?

幸运的是我们的学习之旅还没有结束，仍然有很多关于神经网络和深度学习的内容需要学习。例如：

? 除了 Sigmoid 以外，还可以用哪些激活函数

? 在训练网络的时候应用学习率

? 在面对图像分类任务的时候使用卷积神经网络

我很快会写更多关于这个主题的内容，敬请期待!

最后的想法

我自己也从零开始写了很多神经网络的代码

虽然可以使用诸如 Tensorflow 和 Keras 这样的深度学习框架方便的搭建深层网络而不需要完全理解其内部工作原理。但是我觉得对于有追求的数据科学家来说，理解内部原理是非常有益的。

这种练习对我自己来说已成成为重要的时间投入，希望也能对你有所帮助

用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法？

ID3算法介绍

ID3算法全称为迭代二叉树3代算法（Iterative Dichotomiser 3）

该算法要先进行特征选择，再生成决策树，其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。

但由于决策树完全基于训练集生成的，有可能对训练集过于“依赖”，即产生过拟合现象。因此在生成决策树后，需要对决策树进行剪枝。剪枝有两种形式，分别为前剪枝（Pre-Pruning）和后剪枝（Post-Pruning），一般采用后剪枝。

信息熵、条件熵和信息增益

信息熵：来自于香农定理，表示信息集合所含信息的平均不确定性。信息熵越大，表示不确定性越大，所含的信息量也就越大。

设x 1 , x 2 , x 3 , . . . x n {x_1, x_2, x_3, ...x_n}x

,...x

为信息集合X的n个取值，则x i x_ix

的概率：

P ( X = i ) = p i , i = 1 , 2 , 3 , . . . , n P(X=i) = p_i, i=1,2,3,...,n

P(X=i)=p

,i=1,2,3,...,n

信息集合X的信息熵为：

H ( X ) = − ∑ i = 1 n p i log ⁡ p i H(X) =- \sum_{i=1}^{n}{p_i}\log{p_i}

H(X)=−

i=1

∑

logp

条件熵：指已知某个随机变量的情况下，信息集合的信息熵。

设信息集合X中有y 1 , y 2 , y 3 , . . . y m {y_1, y_2, y_3, ...y_m}y

,...y

组成的随机变量集合Y，则随机变量（X，Y）的联合概率分布为

P ( x = i , y = j ) = p i j P(x=i,y=j) = p_{ij}

P(x=i,y=j)=p

条件熵：

H ( X ∣ Y ) = ∑ j = 1 m p ( y j ) H ( X ∣ y j ) H(X|Y) = \sum_{j=1}^m{p(y_j)H(X|y_j)}

H(X∣Y)=

j=1

∑

p(y

)H(X∣y

)

由

H ( X ∣ y j ) = − ∑ j = 1 m p ( y j ) ∑ i = 1 n p ( x i ∣ y j ) log ⁡ p ( x i ∣ y j ) H(X|y_j) = - \sum_{j=1}^m{p(y_j)}\sum_{i=1}^n{p(x_i|y_j)}\log{p(x_i|y_j)}

H(X∣y

)=−

j=1

∑

p(y

)

i=1

∑

p(x

∣y

)logp(x

∣y

)

和贝叶斯公式：

p ( x i y j ) = p ( x i ∣ y j ) p ( y j ) p(x_iy_j) = p(x_i|y_j)p(y_j)

p(x

)=p(x

∣y

)p(y

)

可以化简条件熵的计算公式为:

H ( X ∣ Y ) = ∑ j = 1 m ∑ i = 1 n p ( x i , y j ) log ⁡ p ( x i ) p ( x i , y j ) H(X|Y) = \sum_{j=1}^m \sum_{i=1}^n{p(x_i, y_j)\log\frac{p(x_i)}{p(x_i, y_j)}}

H(X∣Y)=

j=1

∑

i=1

∑

p(x

)log

p(x

)

p(x

)

信息增益：信息熵-条件熵，用于衡量在知道已知随机变量后，信息不确定性减小越大。

d ( X , Y ) = H ( X ) − H ( X ∣ Y ) d(X,Y) = H(X) - H(X|Y)

d(X,Y)=H(X)−H(X∣Y)

python代码实现

import numpy as np

import math

def calShannonEnt(dataSet):

""" 计算信息熵 """

labelCountDict = {}

for d in dataSet:

label = d[-1]

if label not in labelCountDict.keys():

labelCountDict[label] = 1

else:

labelCountDict[label] += 1

entropy = 0.0

for l, c in labelCountDict.items():

p = 1.0 * c / len(dataSet)

entropy -= p * math.log(p, 2)

return entropy

def filterSubDataSet(dataSet, colIndex, value):

"""返回colIndex特征列label等于value，并且过滤掉改特征列的数据集"""

subDataSetList = []

for r in dataSet:

if r[colIndex] == value:

newR = r[:colIndex]

newR = np.append(newR, (r[colIndex + 1:]))

subDataSetList.append(newR)

return np.array(subDataSetList)

def chooseFeature(dataSet):

""" 通过计算信息增益选择最合适的特征"""

featureNum = dataSet.shape[1] - 1

entropy = calShannonEnt(dataSet)

bestInfoGain = 0.0

bestFeatureIndex = -1

for i in range(featureNum):

uniqueValues = np.unique(dataSet[:, i])

condition_entropy = 0.0

for v in uniqueValues: #计算条件熵

subDataSet = filterSubDataSet(dataSet, i, v)

p = 1.0 * len(subDataSet) / len(dataSet)

condition_entropy += p * calShannonEnt(subDataSet)

infoGain = entropy - condition_entropy #计算信息增益

if infoGain = bestInfoGain: #选择最大信息增益

bestInfoGain = infoGain

bestFeatureIndex = i

return bestFeatureIndex

def creatDecisionTree(dataSet, featNames):

""" 通过训练集生成决策树 """

featureName = featNames[:] # 拷贝featNames，此处不能直接用赋值操作，否则新变量会指向旧变量的地址

classList = list(dataSet[:, -1])

if len(set(classList)) == 1: # 只有一个类别

return classList[0]

if dataSet.shape[1] == 1: #当所有特征属性都利用完仍然无法判断样本属于哪一类，此时归为该数据集中数量最多的那一类

return max(set(classList), key=classList.count)

bestFeatureIndex = chooseFeature(dataSet) #选择特征

bestFeatureName = featNames[bestFeatureIndex]

del featureName[bestFeatureIndex] #移除已选特征列

decisionTree = {bestFeatureName: {}}

featureValueUnique = sorted(set(dataSet[:, bestFeatureIndex])) #已选特征列所包含的类别，通过递归生成决策树

for v in featureValueUnique:

copyFeatureName = featureName[:]

subDataSet = filterSubDataSet(dataSet, bestFeatureIndex, v)

decisionTree[bestFeatureName][v] = creatDecisionTree(subDataSet, copyFeatureName)

return decisionTree

def classify(decisionTree, featnames, featList):

""" 使用训练所得的决策树进行分类 """

classLabel = None

root = decisionTree.keys()[0]

firstGenDict = decisionTree[root]

featIndex = featnames.index(root)

for k in firstGenDict.keys():

if featList[featIndex] == k:

if isinstance(firstGenDict[k], dict): #若子节点仍是树，则递归查找

classLabel = classify(firstGenDict[k], featnames, featList)

else:

classLabel = firstGenDict[k]

return classLabel

下面用鸢尾花数据集对该算法进行测试。由于ID3算法只能用于标称型数据，因此用在对连续型的数值数据上时，还需要对数据进行离散化，离散化的方法稍后说明，此处为了简化，先使用每一种特征所有连续性数值的中值作为分界点，小于中值的标记为1，大于中值的标记为0。训练1000次，统计准确率均值。

from sklearn import datasets

from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = datasets.load_iris()

data = np.c_[iris.data, iris.target]

scoreL = []

for i in range(1000): #对该过程进行10000次

trainData, testData = train_test_split(data) #区分测试集和训练集

featNames = iris.feature_names[:]

for i in range(trainData.shape[1] - 1): #对训练集每个特征，以中值为分界点进行离散化

splitPoint = np.mean(trainData[:, i])

featNames[i] = featNames[i]+'='+'{:.3f}'.format(splitPoint)

trainData[:, i] = [1 if x = splitPoint else 0 for x in trainData[:, i]]

testData[:, i] = [1 if x = splitPoint else 0 for x in testData[:, i]]

decisionTree = creatDecisionTree(trainData, featNames)

classifyLable = [classify(decisionTree, featNames, td) for td in testData]

scoreL.append(1.0 * sum(classifyLable == testData[:, -1]) / len(classifyLable))

print 'score: ', np.mean(scoreL)

输出结果为：score: 0.7335，即准确率有73%。每次训练和预测的准确率分布如下：

数据离散化

然而，在上例中对特征值离散化的划分点实际上过于“野蛮”，此处介绍一种通过信息增益最大的标准来对数据进行离散化。原理很简单，当信息增益最大时，说明用该点划分能最大程度降低数据集的不确定性。

具体步骤如下：

对每个特征所包含的数值型特征值排序

对相邻两个特征值取均值，这些均值就是待选的划分点

用每一个待选点把该特征的特征值划分成两类，小于该特征点置为1，大于该特征点置为0，计算此时的条件熵，并计算出信息增益

选择信息使信息增益最大的划分点进行特征离散化

实现代码如下：

def filterRawData(dataSet, colIndex, value, tag):

""" 用于把每个特征的连续值按照区分点分成两类，加入tag参数，可用于标记筛选的是哪一部分数据"""

filterDataList = []

for r in dataSet:

if (tag and r[colIndex] = value) or ((not tag) and r[colIndex] value):

newR = r[:colIndex]

newR = np.append(newR, (r[colIndex + 1:]))

filterDataList.append(newR)

return np.array(filterDataList)

def dataDiscretization(dataSet, featName):

""" 对数据每个特征的数值型特征值进行离散化 """

featureNum = dataSet.shape[1] - 1

entropy = calShannonEnt(dataSet)

for featIndex in range(featureNum): #对于每一个特征

uniqueValues = sorted(np.unique(dataSet[:, featIndex]))

meanPoint = []

for i in range(len(uniqueValues) - 1): # 求出相邻两个值的平均值

meanPoint.append(float(uniqueValues[i+1] + uniqueValues[i]) / 2.0)

bestInfoGain = 0.0

bestMeanPoint = -1

for mp in meanPoint: #对于每个划分点

subEntropy = 0.0 #计算该划分点的信息熵

for tag in range(2): #分别划分为两类

subDataSet = filterRawData(dataSet, featIndex, mp, tag)

p = 1.0 * len(subDataSet) / len(dataSet)

subEntropy += p * calShannonEnt(subDataSet)

## 计算信息增益

infoGain = entropy - subEntropy

## 选择最大信息增益

if infoGain = bestInfoGain:

bestInfoGain = infoGain

bestMeanPoint = mp

featName[featIndex] = featName[featIndex] + "=" + "{:.3f}".format(bestMeanPoint)

dataSet[:, featIndex] = [1 if x = bestMeanPoint else 0 for x in dataSet[:, featIndex]]

return dataSet, featName

重新对数据进行离散化，并重复该步骤1000次，同时用sklearn中的DecisionTreeClassifier对相同数据进行分类，分别统计平均准确率。运行代码如下:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

import matplotlib.pyplot as plt

scoreL = []

scoreL_sk = []

for i in range(1000): #对该过程进行1000次

featNames = iris.feature_names[:]

trainData, testData = train_test_split(data) #区分测试集和训练集

trainData_tmp = copy.copy(trainData)

testData_tmp = copy.copy(testData)

discritizationData, discritizationFeatName= dataDiscretization(trainData, featNames) #根据信息增益离散化

for i in range(testData.shape[1]-1): #根据测试集的区分点离散化训练集

splitPoint = float(discritizationFeatName[i].split('=')[-1])

testData[:, i] = [1 if x=splitPoint else 0 for x in testData[:, i]]

decisionTree = creatDecisionTree(trainData, featNames)

classifyLable = [classify(decisionTree, featNames, td) for td in testData]

scoreL.append(1.0 * sum(classifyLable == testData[:, -1]) / len(classifyLable))

clf = DecisionTreeClassifier('entropy')

clf.fit(trainData[:, :-1], trainData[:, -1])

clf.predict(testData[:, :-1])

scoreL_sk.append(clf.score(testData[:, :-1], testData[:, -1]))

print 'score: ', np.mean(scoreL)

print 'score-sk: ', np.mean(scoreL_sk)

fig = plt.figure(figsize=(10, 4))

plt.subplot(1,2,1)

pd.Series(scoreL).hist(grid=False, bins=10)

plt.subplot(1,2,2)

pd.Series(scoreL_sk).hist(grid=False, bins=10)

plt.show()

两者准确率分别为：

score: 0.7037894736842105

score-sk: 0.7044736842105263

准确率分布如下：

两者的结果非常一样。

（但是。。为什么根据信息熵离散化得到的准确率比直接用均值离散化的准确率还要低啊？？哇的哭出声。。）

最后一次决策树图形如下：

决策树剪枝

由于决策树是完全依照训练集生成的，有可能会有过拟合现象，因此一般会对生成的决策树进行剪枝。常用的是通过决策树损失函数剪枝，决策树损失函数表示为:

C a ( T ) = ∑ t = 1 T N t H t ( T ) + α ∣ T ∣ C_a(T) = \sum_{t=1}^TN_tH_t(T) +\alpha|T|

(T)=

t=1

∑

(T)+α∣T∣

其中，H t ( T ) H_t(T)H

(T)表示叶子节点t的熵值，T表示决策树的深度。前项∑ t = 1 T N t H t ( T ) \sum_{t=1}^TN_tH_t(T)∑

t=1

(T)是决策树的经验损失函数当随着T的增加，该节点被不停的划分的时候，熵值可以达到最小，然而T的增加会使后项的值增大。决策树损失函数要做的就是在两者之间进行平衡，使得该值最小。

对于决策树损失函数的理解，如何理解决策树的损失函数? - 陶轻松的回答 - 知乎这个回答写得挺好，可以按照答主的思路理解一下

C4.5算法

ID3算法通过信息增益来进行特征选择会有一个比较明显的缺点：即在选择的过程中该算法会优先选择类别较多的属性（这些属性的不确定性小，条件熵小，因此信息增益会大），另外，ID3算法无法解决当每个特征属性中每个分类都只有一个样本的情况（此时每个属性的条件熵都为0）。

C4.5算法ID3算法的改进，它不是依据信息增益进行特征选择，而是依据信息增益率，它添加了特征分裂信息作为惩罚项。定义分裂信息：

S p l i t I n f o ( X , Y ) = − ∑ i n ∣ X i ∣ ∣ X ∣ log ⁡ ∣ X i ∣ ∣ X ∣ SplitInfo(X, Y) =-\sum_i^n\frac{|X_i|}{|X|}\log\frac{|X_i|}{|X|}

SplitInfo(X,Y)=−

∑

∣X∣

∣X

∣

log

∣X∣

∣X

∣

则信息增益率为：

G a i n R a t i o ( X , Y ) = d ( X , Y ) S p l i t I n f o ( X , Y ) GainRatio(X,Y)=\frac{d(X,Y)}{SplitInfo(X, Y)}

GainRatio(X,Y)=

SplitInfo(X,Y)

d(X,Y)

关于ID3和C4.5算法

在学习分类回归决策树算法时，看了不少的资料和博客。关于这两个算法，ID3算法是最早的分类算法，这个算法刚出生的时候其实带有很多缺陷：

无法处理连续性特征数据

特征选取会倾向于分类较多的特征

没有解决过拟合的问题

没有解决缺失值的问题

即该算法出生时是没有带有连续特征离散化、剪枝等步骤的。C4.5作为ID3的改进版本弥补列ID3算法不少的缺陷：

通过信息最大增益的标准离散化连续的特征数据

在选择特征是标准从“最大信息增益”改为“最大信息增益率”

通过加入正则项系数对决策树进行剪枝

对缺失值的处理体现在两个方面：特征选择和生成决策树。初始条件下对每个样本的权重置为1。

特征选择：在选取最优特征时，计算出每个特征的信息增益后，需要乘以一个**“非缺失值样本权重占总样本权重的比例”**作为系数来对比每个特征信息增益的大小

生成决策树：在生成决策树时，对于缺失的样本我们按照一定比例把它归属到每个特征值中，比例为该特征每一个特征值占非缺失数据的比重

关于C4.5和CART回归树

作为ID3的改进版本，C4.5克服了许多缺陷，但是它自身还是存在不少问题：

C4.5的熵运算中涉及了对数运算，在数据量大的时候效率非常低。

C4.5的剪枝过于简单

C4.5只能用于分类运算不能用于回归

当特征有多个特征值是C4.5生成多叉树会使树的深度加深

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原文链接：

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