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机器学习二 逻辑回归作业
作业在这，http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的。
57维特征，2分类问题。采用逻辑回归方法。但是上述数据集在kaggle中没法下载，于是只能用替代的方法了，下了breast-cancer-wisconsin数据集。
链接在这http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data
9个特征，标签分别为2/4 第一个为序号，没有表头，一共699个数据，但有些数据有缺失？ 采取丢弃
不说了，上代码，看看怎么弄。
第一步： 读取原始数据集，并去除数据缺失的数据，并将标签变为0/1
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 __author__ = ‘Administrator‘
3
4 import csv
5 import cv2
6 import sys
7 import numpy as np
8 import math
9 import random
10
11 filename = ‘F:/台湾机器学习/data/2/data.csv‘
12 ufilename = unicode(filename , "utf8") #这一块主要是因为汉字路径 也就是python调用open打开文件时，其路径必须要转换为utf-8格式
13 list=[]
14 result=[]
15 row=0
16 colum=0;
17 with open(ufilename, ‘r‘) as f:
18 data = f.readlines() #dat中所有字符串读入data
19 for line in data:
20 odom = line.split(‘,‘) #将单个数据分隔开存好
21 colum=len(odom)
22 if ‘?‘in odom:
23 print(odom)
24 else:
25 lists= map(int, odom[1:11])#第一个开始开始数据 一直取10个数
26 if lists[9]==2:
27 lists[9]=0
28 else:
29 lists[9]=1
30 list.append(lists)
31 # print odom
32 row=row+1
33
34 print("原始数据是：{0}行 ：{1}列 的数据".format(row, colum))
35 print("有{0}个训练数据".format(len(list)))
第二步： 随机划分数据集为训练和测试集，并且保存到csv文件中， 默认是583个训练 100个测试
1 #保存为训练集和测试集合 2 #输出最后的测试结果 3 4 l=[] 5 csvfile = file(‘F:\\csv_train.csv‘, ‘wb‘) 6 writer = csv.writer(csvfile) 7 #n=input(‘你想选几个？‘) 8 n=583 9 while n>len(list) or n<=len(list)/2: 10 print ‘数据集选择错误‘ 11 n=input(‘请重新输入一个合适的的数:‘) 12 13 print(list[0]) 14 while n!=len(l): 15 x=random.randint(0,len(list)-1) 16 if x in l: 17 continue 18 else: 19 print(x) 20 l.append(x) 21 print(list[x]) #tuple不能赋值进行修改 22 writer.writerow(list[x]) #必须是row 没有s 23 csvfile.close() 24 print l 25 csvfiletest = file(‘F:\\csv_test.csv‘, ‘wb‘) 26 writer = csv.writer(csvfiletest) 27 for i in range(len(list)): 28 if i in l: 29 continue 30 else: 31 writer.writerow(list[i]) #必须是row 没有s 32 csvfile.close()
第三步： 读取训练集开始训练：
1 # -*- coding:UTF-8 -*-
2 __author__ = ‘tao‘
3
4 import csv
5 import cv2
6 import sys
7 import numpy as np
8 import math
9 from sklearn.linear_model import LogisticRegression
10
11 filename = ‘F:/台湾机器学习/data/2/csv_train.csv‘
12 ufilename = unicode(filename , "utf8") #这一块主要是因为汉字路径 也就是python调用open打开文件时，其路径必须要转换为utf-8格式
13 list=[]
14 result=[]
15 row=0
16 colum=0;
17 with open(ufilename, ‘r‘) as f:
18 data = f.readlines() #dat中所有字符串读入data
19 for line in data:
20 odom = line.split(‘,‘) #将单个数据分隔开存好
21 colum=len(odom)
22 lists= map(int, odom[0:9])#第三个开始开始数据 一直取9个数
23 results= map(int, odom[9:10])#取第10个数
24 list.append(lists)
25 result.append(results)
26 # print odom
27 row=row+1
28
29 print("原始数据是：{0}行 ：{1}列 的数据".format(row, colum))
30 print("有{0}个训练数据".format(len(list)))
31
32
33 #y=w0*x0+w1*x1+w2*x2+w3*x3+w4*x4+w5*x5+w6*x6+w7*x7+w8*x8+b0
34 #z=1/(1+exp(y))
35 #
36 alpha=0.01
37 b_0=np.random.rand(1,1)
38 th = np.random.rand(1,9);
39 print(th)
40 b_0=np.array([[0]])
41
42 th= np.array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ,1, 1]])
43 print(th)
44
45 L =[]
46 batch=100
47 for k in range(2000):
48 length = len(list)
49 jtheta = 0
50 total = 0
51 sum_total = 0
52 count=0
53 error =0
54 for j in range(batch): #batch
55 # print("当前序号{0}训练数据".format(id))
56 xset= np.array(list[j+count*batch]) #一行 X数值
57 yset= np.array(result[j+count*batch]) # 要估计值
58 z=1.0/(1+math.exp((np.dot(th,xset)+b_0)*(-1)))
59 total = total+z- yset
60 error= error +(-1)*(yset*math.log(z,math.e)+(1-yset)*(1-math.log(z,math.e)))
61 # print( "当前误差{0}".format(b_0 +np.dot(th,xset)- yset))
62 b_0 = b_0 - 1.0*alpha/batch*(total)
63 th = th - 1.0*alpha/batch*(total)*xset
64 L.append(error)
65 count = count +1
66 if(count>=len(list)/batch):
67 break;
68 if(j==batch-1):
69 print " %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f \n" %(b_0,th[0][0],th[0][1],th[0][2],th[0][3],th[0][4],th[0][5],th[0][6],th[0][7],th[0][8])
70
71 #
72 print("-训练得到的权值如下--")
73 print" %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f \n" %(b_0,th[0][0],th[0][1],th[0][2],th[0][3],th[0][4],th[0][5],th[0][6],th[0][7],th[0][8])
第四部：测试
#测试训练集
count=0;
for k in range(len(list)):
xset = np.array(list[k])
nptresult= np.array(result[k])
# print(xset)
# print("预测数据{0}".format( b_0 + th_0 * xset[0]+ th_1 * xset[1]+ th_2 * xset[2]+ th_3 * xset[3]+ th_4 * xset[4]+ th_5 * xset[5]+ th_6 * xset[6]+ th_7 * xset[7]+ th_8 * xset[8]))
# print("真实数据{0}".format(nptresult))
z=1.0/(1+math.exp((np.dot(th,xset)+b_0)*(-1)))
if z>=0.5:
lgresult=1;
else:
lgresult=0;
if lgresult == nptresult:
continue
else:
count = count+1;
print("第几个{0}出错".format(k))
print(count)
print("训练数据集的正确率为{0}".format(1-1.0*count/len(list)))
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(range(len(L)), L, ‘r‘)
plt.xlabel(‘index‘)
plt.ylabel(‘error‘)
plt.title(‘line_regression & gradient decrease‘)
plt.legend()
plt.show()
## 采用模型
# lr = LogisticRegression()
# lr.fit(list,result)
# count=0
# for k in range(len(list)):
# xset = np.array(list[k])
# nptresult= np.array(result[k])
# ly_y_predict= lr.predict(xset)
# if ly_y_predict == nptresult:
# continue
# else:
# count = count+1;
# print("第几个{0}出错".format(k))
# print(count)
# print("采用sk模型训练数据集的正确率为{0}".format(1-1.0*count/len(list)))
#
# print ‘accuragy‘,lr.score(list,result)
#读取测试集数据
testfilename = ‘F:/台湾机器学习/data/2/csv_test.csv‘
utestfilename = unicode(testfilename , "utf8") #这一块主要是因为汉字路径 也就是python调用open打开文件时，其路径必须要转换为utf-8格式
testlist=[]
testresult=[]
testrow=0
testcolum=0;
with open(utestfilename, ‘r‘) as f:
testdata = f.readlines() #dat中所有字符串读入data
for line in testdata:
odom = line.split(‘,‘) #将单个数据分隔开存好
testcolum=len(odom)
testlists= map(int, odom[0:9])#第三个开始开始数据 一直取9个数
testlist.append(testlists)
testresults= map(int, odom[9:10])#取第10个数
testresult.append(testresults)
# print odom
testrow=testrow+1
print("测试数据是：{0}行 ：{1}列 的数据".format(testrow, testcolum))
print("有{0}个测试数据".format(len(testlist)))
# #我的模型读取测试数据
tcount=0
for k in range(len(testlist)):
xset = np.array(testlist[k])
nptresult= np.array(testresult[k])
z= 1.0/(1+math.exp((np.dot(th,xset)+b_0)*(-1)))
lgresult=0
if z>=0.5:
lgresult=1;
else:
lgresult=0;
if lgresult == nptresult:
continue
else:
tcount = tcount+1;
print("第几个{0}出错".format(k))
print(tcount)
print("测试数据集的正确率为{0}".format(1-1.0*tcount/len(testlist)))
# #模型读取测试数据
# tcount=0
# for k in range(len(testlist)):
# xset = np.array(testlist[k])
# nptresult= np.array(testresult[k])
# ly_y_predict= lr.predict(xset)
# if ly_y_predict == nptresult:
# continue
# else:
# tcount = tcount+1;
# print("第几个{0}出错".format(k))
# print(tcount)
# print("采用sk测试数据集的正确率为{0}".format(1-1.0*tcount/len(testlist)))
损失函数下降图像：
测试数据集正确率：86%左右 。
可是用sklearn自己带的模型是 96%
囧。。。。想想办法刷刷数据，这个程序设计到 从读取CSV文件中随机的划分训练集和测试集合。通过计算出损失函数利用matplot绘图
机器学习二 逻辑回归作业
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