第1关：OvO多分类策略
400
任务描述
本关任务：根据所学知识完成基于 OvO 策略的多分类模型训练与预测，实现多分类任务。
相关知识
OvO
假设现在训练数据集的分布如下图所示（其中A，B，C代表训练数据的类别）：
如果想要使用逻辑回归算法来解决这种3分类问题，可以使用OvO。OvO(One Vs One)是使用二分类算法来解决多分类问题的一种策略。从字面意思可以看出它的核心思想就是一对一。所谓的“一”，指的是类别。而“对”指的是从训练集中划分不同的两个类别的组合来训练出多个分类器。
划分的规则很简单，就是组合(Cn2，其中n表示训练集中类别的数量，在这个例子中为3)。如下图所示(其中每一个矩形框代表一种划分)：
分别用这3种划分，划分出来的训练集训练二分类分类器，就能得到3个分类器。此时训练阶段已经完毕。如下图所示：
在预测阶段，只需要将测试样本分别扔给训练阶段训练好的3个分类器进行预测，最后将3个分类器预测出的结果进行投票统计，票数最高的结果为预测结果。如下图所示：
编程要求
根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成OvO类中的fit(self, train_datas, train_labels)与predict(self, test_datas)函数。PS:请使用代码中所提供的tiny_logistic_regression作为二分类分类器。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试，准确率高于0.85视为通过。
开始你的任务吧，祝你成功！
通关代码：
import numpy as np
# 逻辑回归
class tiny_logistic_regression(object):
def __init__(self):
#W
self.coef_ = None
#b
self.intercept_ = None
#所有的W和b
self._theta = None
#01到标签的映射
self.label_map = {}
def _sigmoid(self, x):
return 1. / (1. + np.exp(-x))
#训练，train_labels中的值可以为任意数值
def fit(self, train_datas, train_labels, learning_rate=1e-4, n_iters=1e3):
#loss
def J(theta, X_b, y):
y_hat = self._sigmoid(X_b.dot(theta))
try:
return -np.sum(y*np.log(y_hat)+(1-y)*np.log(1-y_hat)) / len(y)
except:
return float('inf')
# 算theta对loss的偏导
def dJ(theta, X_b, y):
return X_b.T.dot(self._sigmoid(X_b.dot(theta)) - y) / len(y)
# 批量梯度下降
def gradient_descent(X_b, y, initial_theta, leraning_rate, n_iters=1e2, epsilon=1e-6):
theta = initial_theta
cur_iter = 0
while cur_iter < n_iters:
gradient = dJ(theta, X_b, y)
last_theta = theta
theta = theta - leraning_rate * gradient
if (abs(J(theta, X_b, y) - J(last_theta, X_b, y)) < epsilon):
break
cur_iter += 1
return theta
unique_labels = list(set(train_labels))
labels = np.array(train_labels)
# 将标签映射成0，1
self.label_map[0] = unique_labels[0]
self.label_map[1] = unique_labels[1]
for i in range(len(train_labels)):
if train_labels[i] == self.label_map[0]:
labels[i] = 0
else:
labels[i] = 1
X_b = np.hstack([np.ones((len(train_datas), 1)), train_datas])
initial_theta = np.zeros(X_b.shape[1])
self._theta = gradient_descent(X_b, labels, initial_theta, learning_rate, n_iters)
self.intercept_ = self._theta[0]
self.coef_ = self._theta[1:]
return self
#预测X中每个样本label为1的概率
def predict_proba(self, X):
X_b = np.hstack([np.ones((len(X), 1)), X])
return self._sigmoid(X_b.dot(self._theta))
#预测
def predict(self, X):
proba = self.predict_proba(X)
result = np.array(proba >= 0.5, dtype='int')
# 将0，1映射成标签
for i in range(len(result)):
if result[i] == 0:
result[i] = self.label_map[0]
else:
result[i] = self.label_map[1]
return result
class OvO(object):
def __init__(self):
# 用于保存训练时各种模型的list
self.models = []
def fit(self, train_datas, train_labels):
'''
OvO的训练阶段，将模型保存到self.models中
:param train_datas: 训练集数据，类型为ndarray
:param train_labels: 训练集标签，类型为ndarray，shape为(-1,)
:return:None
'''
#********* Begin *********#
unique_labels = list(set(train_labels))
for i in range(len(unique_labels)):
for j in range(i+1, len(unique_labels)):
datas = train_datas[(train_labels == unique_labels[i]) | (train_labels == unique_labels[j])]
labels = train_labels[(train_labels == unique_labels[i]) | (train_labels == unique_labels[j])]
lr = tiny_logistic_regression()
lr.fit(datas, labels)
self.models.append(lr)
#********* End *********#
def predict(self, test_datas):
'''
OvO的预测阶段
:param test_datas:测试集数据，类型为ndarray
:return:预测结果，类型为ndarray
'''
#********* Begin *********#
def _predict(models, test_data):
# 变形
test_data = np.reshape(test_data, (1, -1))
vote = {}
# 计票
for model in models:
pred = model.predict(test_data)[0]
if pred not in vote:
vote[pred] = 1
else:
vote[pred] += 1
vote = sorted(vote.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
return vote[0][0]
predict = []
for data in test_datas:
predict.append(_predict(self.models, data))
return np.array(predict)
#********* End *********#
第2关：OvR多分类策略
500
任务描述
本关任务：根据所学知识完成基于 OvR 策略的多分类模型训练与预测功能，实现多分类任务。
相关知识
OvO 策略
假设现在训练数据集的分布如下图所示（其中A，B，C代表训练数据的类别）：
如果想要使用逻辑回归算法来解决这种3分类问题，可以使用OvR。OvR(One Vs Rest)是使用二分类算法来解决多分类问题的一种策略。从字面意思可以看出它的核心思想就是一对剩余。一对剩余的意思是当要对n种类别的样本进行分类时，分别取一种样本作为一类，将剩余的所有类型的样本看做另一类，这样就形成了n个二分类问题。所以和OvO一样，在训练阶段需要进行划分。
划分也很简单，如下图所示：
分别用这3种划分，划分出来的训练集训练二分类分类器，就能得到3个分类器。此时训练阶段已经完毕。如下图所示：
在预测阶段，只需要将测试样本分别扔给训练阶段训练好的3个分类器进行预测，最后选概率最高的类别作为最终结果。如下图所示：
编程要求
根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成OvR类中的fit(self, train_datas, train_labels)与predict(self, test_datas)函数。PS:请使用代码中所提供的tiny_logistic_regression作为二分类分类器。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试，准确率高于0.85视为通过。
开始你的任务吧，祝你成功！
通关代码：
import numpy as np
# 逻辑回归
class tiny_logistic_regression(object):
def __init__(self):
#W
self.coef_ = None
#b
self.intercept_ = None
#所有的W和b
self._theta = None
#01到标签的映射
self.label_map = {}
def _sigmoid(self, x):
return 1. / (1. + np.exp(-x))
#训练
def fit(self, train_datas, train_labels, learning_rate=1e-4, n_iters=1e3):
#loss
def J(theta, X_b, y):
y_hat = self._sigmoid(X_b.dot(theta))
try:
return -np.sum(y*np.log(y_hat)+(1-y)*np.log(1-y_hat)) / len(y)
except:
return float('inf')
# 算theta对loss的偏导
def dJ(theta, X_b, y):
return X_b.T.dot(self._sigmoid(X_b.dot(theta)) - y) / len(y)
# 批量梯度下降
def gradient_descent(X_b, y, initial_theta, leraning_rate, n_iters=1e2, epsilon=1e-6):
theta = initial_theta
cur_iter = 0
while cur_iter < n_iters:
gradient = dJ(theta, X_b, y)
last_theta = theta
theta = theta - leraning_rate * gradient
if (abs(J(theta, X_b, y) - J(last_theta, X_b, y)) < epsilon):
break
cur_iter += 1
return theta
X_b = np.hstack([np.ones((len(train_datas), 1)), train_datas])
initial_theta = np.zeros(X_b.shape[1])
self._theta = gradient_descent(X_b, train_labels, initial_theta, learning_rate, n_iters)
self.intercept_ = self._theta[0]
self.coef_ = self._theta[1:]
return self
#预测X中每个样本label为1的概率
def predict_proba(self, X):
X_b = np.hstack([np.ones((len(X), 1)), X])
return self._sigmoid(X_b.dot(self._theta))
#预测
def predict(self, X):
proba = self.predict_proba(X)
result = np.array(proba >= 0.5, dtype='int')
return result
class OvR(object):
def __init__(self):
# 用于保存训练时各种模型的list
self.models = []
# 用于保存models中对应的正例的真实标签
# 例如第1个模型的正例是2，则real_label[0]=2
self.real_label = []
def fit(self, train_datas, train_labels):
'''
OvO的训练阶段，将模型保存到self.models中
:param train_datas: 训练集数据，类型为ndarray
:param train_labels: 训练集标签，类型为ndarray，shape为(-1,)
:return:None
'''
#********* Begin *********#
unique_labels = list(set(train_labels))
self.real_label = unique_labels
# 划分并训练
for i in range(len(unique_labels)):
# label变为0，1
label_1 = list(np.ones(len(train_labels[train_labels == unique_labels[i]])))
label_0 = list(np.zeros(len(train_labels[train_labels != unique_labels[i]])))
label_1.extend(label_0)
labels = np.array(label_1)
data_1 = list(train_datas[train_labels == unique_labels[i]])
data_0 = list(train_datas[train_labels != unique_labels[i]])
data_1.extend(data_0)
datas = np.array(data_1)
lr = tiny_logistic_regression()
lr.fit(datas, labels)
self.models.append(lr)
#********* End *********#
def predict(self, test_datas):
'''
OvO的预测阶段
:param test_datas:测试集数据，类型为ndarray
:return:预测结果，类型为ndarray
'''
#********* Begin *********#
def _predict(models, real_labels, test_data):
# 变形
test_data = np.reshape(test_data, (1, -1))
max_prob = 0
max_prob_idx = 0
for i, model in enumerate(models):
pred_prob = model.predict_proba(test_data)[0]
if pred_prob > max_prob:
max_prob = pred_prob
max_prob_idx = i
return max_prob_idx
predict = []
for data in test_datas:
predict.append(self.real_label[_predict(self.models, self.real_label, data)])
return np.array(predict)
#********* End *********#