编程作业 3 - 多类分类

对于此练习，我们将使用逻辑回归来识别手写数字（0到9）。 我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现，并将其应用于一对一的分类。 让我们开始加载数据集。 它是在MATLAB的本机格式，所以要加载它在Python，我们需要使用一个SciPy工具。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import loadmat

data = loadmat('ex3data1.mat') #加载数据
data

{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: GLNXA64, Created on: Sun Oct 16 13:09:09 2011',
 '__version__': '1.0',
 '__globals__': [],
 'X': array([[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
        ...,
        [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]),
 'y': array([[10],
        [10],
        [10],
        ...,
        [ 9],
        [ 9],
        [ 9]], dtype=uint8)}

data['X'].shape, data['y'].shape

((5000, 400), (5000, 1))

好的，我们已经加载了我们的数据。图像在martix X中表示为400维向量（其中有5,000个）。 400维“特征”是原始20 x 20图像中每个像素的灰度强度。类标签在向量y中作为表示图像中数字的数字类。

第一个任务是将我们的逻辑回归实现修改为完全向量化（即没有“for”循环）。这是因为向量化代码除了简洁外，还能够利用线性代数优化，并且通常比迭代代码快得多。但是，如果从练习2中看到我们的代价函数已经完全向量化实现了，所以我们可以在这里重复使用相同的实现。

sigmoid 函数

g 代表一个常用的逻辑函数（logistic function）为S形函数（Sigmoid function），公式为： \[g\left( z \right)=\frac{1}{1+{{e}^{-z}}}\]
合起来，我们得到逻辑回归模型的假设函数：
\[{{h}_{\theta }}\left( x \right)=\frac{1}{1+{{e}^{-{{\theta }^{T}}X}}}\]

def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

代价函数：
$$J\left(\theta \right)=\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m[-y^{(i)}\log \left(h_{\theta }\left(x^{(i)}\right)\right)-\left(1-y^{(i)}\right)\log \left(1-h_{\theta }\left(x^{(i)}\right)\right)]+\frac{\lambda }{2m}\sum _{j=1}^n{\theta }_j^2$$

Tip：可以通过np.matrix()函数将一个变量转换为numpy型矩阵

def cost(theta, X, y, learningRate):
    # INPUT：参数值theta，数据X，标签y，正则化参数  学习率作业中设为1 
    # OUTPUT：当前参数值下的交叉熵损失
    # TODO：根据参数和输入的数据计算交叉熵损失函数
    
    # STEP1：将theta, X, y转换为numpy类型的矩阵
    # your code here  (appro ~ 3 lines)
    theta =np.matrix(theta)
    X = np.matrix(X)
    y = np.matrix(y)
    
    # STEP2：根据公式计算损失函数（不含正则化）
    # your code here  (appro ~ 2 lines)

    cross_cost =np.multiply(-y, np.log(sigmoid(X * theta.T)))-np.multiply((1 - y), np.log(1 - sigmoid(X * theta.T)))
   
    # STEP3：根据公式计算损失函数中的正则化部分
    # your code here  (appro ~ 1 lines)
    reg =  (learningRate / (2 * len(X))) * np.sum(np.power(theta[1:], 2))
    #reg = (learningRate / (2 * len(X))) * np.sum(np.power(theta[:,1:theta.shape[1]], 2))均可
    # STEP4：把上两步当中的结果加起来得到整体损失函数
    # your code here  (appro ~ 1 lines)
    whole_cost=np.sum(cross_cost)/len(X)+reg   #sum不要忘掉 ，否则最后准确率差别很大
    
    return whole_cost

如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对${\theta }_0$ 进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：
\begin{align}
& Repeat\text{ }until\text{ }convergence\text{ }!!{!!\text{ } \
& \text{ }{{\theta }{0}}:={{\theta }{0}}-a\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^{m}{[{{h}{\theta }}\left( {{x}^{(i)}} \right)-{{y}^{{(i)}}]x_{_{0}}}{(i)}} \
& \text{ }{{\theta }{j}}:={{\theta }{j}}-a\frac{1}{m}\sum\limits{i=1}^{m}{[{{h}{\theta }}\left( {{x}^{(i)}} \right)-{{y}^{(i)}}]x_{j}{(i)}}+\frac{\lambda }{m}{{\theta }{j}} \
& \text{ }!!}!!\text{ } \
& Repeat \
\end{align}

向量化的梯度函数

def gradient(theta, X, y, learningRate):
    # INPUT：参数值theta，数据X，标签y，正则化参数
    # OUTPUT：当前参数值下的梯度
    # TODO：根据参数和输入的数据计算梯度
    
    # STEP1：将theta, X, y转换为numpy类型的矩阵
    # your code here  (appro ~ 3 lines)
    theta = np.matrix(theta)
    X = np.matrix(X)
    y = np.matrix(y)
    
    # STEP2：将theta矩阵拉直（转换为一个向量）
    # your code here  (appro ~ 1 lines)
    parameters =int(theta.ravel().shape[1])  #theta数量
    
    # STEP3：计算预测的误差
    # your code here  (appro ~ 1 lines)    
    error = sigmoid(X * theta.T) - y
    
    # STEP4：根据上面的公式计算梯度
    # your code here  (appro ~ 1 lines)
    grad = ((X.T * error) / len(X)).T + ((learningRate / len(X)) * theta)
    
    # STEP5：由于j=0时不需要正则化，所以这里重置一下
    # your code here  (appro ~ 1 lines)
    grad[0, 0] = np.sum(np.multiply(error, X[:,0])) / len(X)
    
    return np.array(grad).ravel()

现在我们已经定义了代价函数和梯度函数，现在是构建分类器的时候了。 对于这个任务，我们有10个可能的类，并且由于逻辑回归只能一次在2个类之间进行分类，我们需要多类分类的策略。 在本练习中，我们的任务是实现一对一全分类方法，其中具有k个不同类的标签就有k个分类器，每个分类器在“类别 i”和“不是 i”之间决定。 我们将把分类器训练包含在一个函数中，该函数计算10个分类器中的每个分类器的最终权重，并将权重返回为k X（n + 1）数组，其中n是参数数量。

from scipy.optimize import minimize

def one_vs_all(X, y, num_labels, learning_rate):
    rows = X.shape[0]
    params = X.shape[1]
    
    # k X (n + 1) array for the parameters of each of the k classifiers
    all_theta = np.zeros((num_labels, params + 1))
    
    # insert a column of ones at the beginning for the intercept term
    X = np.insert(X, 0, values=np.ones(rows), axis=1)  #插了一列1
    
    # labels are 1-indexed instead of 0-indexed
    for i in range(1, num_labels + 1):
        theta = np.zeros(params + 1)
        y_i = np.array([1 if label == i else 0 for label in y])
        y_i = np.reshape(y_i, (rows, 1))
        
        # minimize the objective function
        fmin = minimize(fun=cost, x0=theta, args=(X, y_i, learning_rate), method='TNC', jac=gradient) # 参数位置保证正确
        all_theta[i-1,:] = fmin.x
       
    
    return all_theta

这里需要注意的几点：首先，我们为theta添加了一个额外的参数（与训练数据一列），以计算截距项（常数项）。 其次，我们将y从类标签转换为每个分类器的二进制值（要么是类i，要么不是类i）。 最后，我们使用SciPy的较新优化API来最小化每个分类器的代价函数。 如果指定的话，API将采用目标函数，初始参数集，优化方法和jacobian（渐变）函数。 然后将优化程序找到的参数分配给参数数组。

实现向量化代码的一个更具挑战性的部分是正确地写入所有的矩阵，保证维度正确。

rows = data['X'].shape[0]
params = data['X'].shape[1]

all_theta = np.zeros((10, params + 1))

X = np.insert(data['X'], 0, values=np.ones(rows), axis=1)

theta = np.zeros(params + 1)

y_0 = np.array([1 if label == 0 else 0 for label in data['y']])
y_0 = np.reshape(y_0, (rows, 1))

X.shape, y_0.shape, theta.shape, all_theta.shape

((5000, 401), (5000, 1), (401,), (10, 401))

注意，theta是一维数组，因此当它被转换为计算梯度的代码中的矩阵时，它变为（1×401）矩阵。 我们还检查y中的类标签，以确保它们看起来像我们想象的一致。

np.unique(data['y'])#看下有几类标签

array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10], dtype=uint8)

让我们确保我们的训练函数正确运行，并且得到合理的输出。

all_theta = one_vs_all(data['X'], data['y'], 10, 1)
all_theta

array([[-2.34893352e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00, ...,
         1.31757773e-03, -3.85035187e-09,  0.00000000e+00],
       [-3.16159637e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00, ...,
         4.38005251e-03, -4.99993633e-04,  0.00000000e+00],
       [-4.79720105e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00, ...,
        -2.86616687e-05, -2.45161016e-07,  0.00000000e+00],
       ...,
       [-7.98140404e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00, ...,
        -1.00807641e-04,  7.78771593e-06,  0.00000000e+00],
       [-4.57449090e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00, ...,
        -1.18847935e-03,  8.79935802e-05,  0.00000000e+00],
       [-5.30054826e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00, ...,
        -1.12938541e-04,  9.28175840e-06,  0.00000000e+00]])

我们现在准备好最后一步 - 使用训练完毕的分类器预测每个图像的标签。 对于这一步，我们将计算每个类的类概率，对于每个训练样本（使用当然的向量化代码），并将输出类标签为具有最高概率的类。

Tip：可以使用np.argmax()函数找到矩阵中指定维度的最大值

def predict_all(X, all_theta):
    # INPUT：参数值theta，测试数据X
    # OUTPUT：预测值
    # TODO：对测试数据进行预测
    
    # STEP1：获取矩阵的维度信息
    rows = X.shape[0]
    params = X.shape[1]
    num_labels = all_theta.shape[0]
    
    # STEP2：把矩阵X加入一行零元素
    # your code here  (appro ~ 1 lines)
    X = np.insert(X, 0, values=np.ones(rows), axis=1)
    
    # STEP3：把矩阵X和all_theta转换为numpy型矩阵
    # your code here  (appro ~ 2 lines)
    X = np.matrix(X)
    all_theta = np.matrix(all_theta)
    
    # STEP4：计算样本属于每一类的概率
    # your code here  (appro ~ 1 lines)
    h = sigmoid(X * all_theta.T)
    
    # STEP5：找到每个样本中预测概率最大的值
    # your code here  (appro ~ 1 lines)
    h_argmax = np.argmax(h, axis=1)
    
    # STEP6：因为我们的数组是零索引的，所以我们需要为真正的标签+1
    h_argmax = h_argmax + 1
    
    return h_argmax

现在我们可以使用predict_all函数为每个实例生成类预测，看看我们的分类器是如何工作的。

y_pred = predict_all(data['X'], all_theta)
correct = [1 if a == b else 0 for (a, b) in zip(y_pred, data['y'])]
accuracy = (sum(map(int, correct)) / float(len(correct)))
print ('accuracy = {0}%'.format(accuracy * 100))

accuracy = 94.5%

正确的话accuracy = 94.46% 差一点点也可以在下一个练习中，我们将介绍如何从头开始实现前馈神经网络。

##error case1 accuracy = 77.58% 10% cost 函数写的有问题

##error case2 调用优化算法 维度不匹配 参数位置问题