GeoBlackrU Mar 1 at 16:00

Одномерный лес и все прочее

Easy

7 min

3.7K

Python*Mathematics*Data visualization*Machine learning*

Для кого статья

В первую очередь статья для меня, чтобы сформулировать мои неокрепшие знания в теме и вместе с тем попрактиковаться в написании этих самых деревьев.

Ну и надеюсь кто-то найдет статью интересной, поэтому постараюсь больше показывать и предоставлять реализации, и делать как можно меньше скучных формул)

Что за деревья такие

Дерево принятия решений (также называют деревом классификации или регрессионным деревом) — средство поддержки принятия решений, использующееся в машинном обучении, анализе данных и статистике.
Структура дерева представляет собой «листья» и «ветки». На рёбрах
(«ветках») дерева решения записаны признаки, от которых зависит целевая
функция, в «листьях» записаны значения целевой функции,
а в остальных узлах — признаки, по которым различаются случаи. Чтобы
классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и
выдать соответствующее значение.

Определение с Википедии.

Грубо говоря это просто бинарное дерево, которое в каждом этапе делает выбор на основании входных данных, разбивая входные данные на 2 группы в каждой ветви.
Дойдя до листьев дерево возвращает среднее(либо медианное) обучающих данных.
Принятие решений происходит по формуле

Наша задача в данном случае найти X.

А тут все просто, мы группируем входные данные на интервалы и берем среднее(или медианное) каждого интервала, и пытаемся подставлять вместо X.
Попадая в локальный минимум по loss, оставляем значение как дискриминатор.

Листинг кода

Вспомогательные функции

Для начала потребуется определить функции для выяснения наших функций потерь и метрик:

$MSE = \sum{(y_{pred} - y_{true})^2} \\[10px] MAE = \sum{\left| y_{pred} - y_{true} \right|} \\[10px] Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$

В формулах нет ошибки, коэффициент 1/N был отброшен намерено за ненадобностью.

def get_mse_loss(model, x,y):
    return ((model.predict(x) - y)**2).mean()

def get_mae_loss(model, x,y):
    return np.abs(model.predict(x) - y).mean()

def get_accuracy(model, x,y):
    count = 0
    preds = model.predict(x)
    for i in range(len(preds)):
        if (preds[i] == y):
            count +=1
    return count/len(y)

Само дерево

class MyDecisionTree:

    @staticmethod
    def get_loss(node, x, y, loss_type):
        preds = np.array([node.classify(i) for i in x])

        if loss_type == "mse":
            return ((preds - y)**2).mean()
        if loss_type == "mae":
            return np.abs(preds - y).mean()
        
        raise NotImplementedError

    class NodeTree:

        def __init__(self, approx, separator:float = 0, left_node = None, right_node = None,):
            self.separator = separator
            self.approx = approx
            self.left_node = left_node
            self.right_node = right_node

        #we can divide dataset into intervals with certain step and calculate means of it
        @staticmethod
        def get_intervals(x,y, step):
            means = []
            for i in range(len(x)-min(step, len(x))+1):
                means.append((x[i:i+min(step, len(x))], y[i:i+min(step, len(x))]))
            return means

    
        #creates node with minimal loss
        @staticmethod
        def create_node(x,y, loss_type, step):
            if len(x) == 0:
                raise ValueError("empty data")
            intervals = MyDecisionTree.NodeTree.get_intervals(x,y, step)
            min_loss = 100000000
            minNode = None
            if len(intervals) < 1:
                raise ValueError("inrervals must be more than 0")
            
            for i in intervals:
                approx = i[1].mean() if loss_type == "mse" else np.median(i[1])
                n = MyDecisionTree.NodeTree(approx, i[0].mean())
                loss = MyDecisionTree.get_loss(n, x, y, loss_type)
                if loss < min_loss or minNode is None:
                    min_loss = loss
                    minNode = n

            if minNode is None:
                raise ValueError("null node")
            
            return minNode
        
        #this function creates new nodes from leaves
        def grow(self, x,y, loss, step, min_data_size = 2):

            if(len(x)) < min_data_size:
                return
            
            if(len(x)!=len(y)):
                raise ValueError

            l_x =[]
            l_y =[]
            r_x =[]
            r_y =[]
            
            for i in range(len(x)):
                if x[i] < self.separator:
                    l_x.append(x[i])
                    l_y.append(y[i])
                else:
                    r_x.append(x[i])
                    r_y.append(y[i])
            
            if self.left_node is None or self.right_node is None:
                if(len(l_x)):
                    self.left_node = self.create_node(np.array(l_x),np.array(l_y), loss, step)
                else:
                    self.left_node = MyDecisionTree.NodeTree(approx=self.approx)
                if(len(r_x)):
                    self.right_node = self.create_node(np.array(r_x),np.array(r_y), loss, step)
                else:
                    self.right_node = MyDecisionTree.NodeTree(approx=self.approx)
        
            else:
                self.left_node.grow(np.array(l_x), np.array(l_y), loss, step, min_data_size)
                self.right_node.grow(np.array(r_x), np.array(r_y), loss, step,min_data_size)
        
        def classify(self, x:float):
            if self.left_node is None or self.right_node is None:
                return self.approx
            
            if(x < self.separator):
                return self.left_node.classify(x)
            return self.right_node.classify(x)


    def __init__(self, loss = "mse", interval_step = 2, min_node_data_size = 2, max_depth = None):
        self.loss = loss
        self.step = interval_step
        self.min_data_size = min_node_data_size
        self.max_depth = max_depth
    
    
    def fit(self, x, y, logging = False):
        self.root = MyDecisionTree.NodeTree.create_node(x,y, self.loss, self.step)
        iters = 0
        while (self.max_depth is None or iters < self.max_depth):
            loss = MyDecisionTree.get_loss(self.root, x,y, self.loss)
            self.root.grow(x,y, self.loss, self.step, self.min_data_size)
            new_loss = MyDecisionTree.get_loss(self.root, x,y, self.loss)
            if logging:
                print(f"iter {iters}: loss: {loss} new loss: {new_loss}")
            iters+=1
            if loss <= new_loss and iters > 5:
                break
        self.depth = iters

    def predict(self, x):
        return np.array([self.root.classify(i) for i in x])

Пример работы

x = np.arange(0, 100)
y = 5*np.sin(3*x/len(x)* 2*np.pi)

tree = MyDecisionTree(loss="mse")
tree.fit(x[::3],y[::3])

plt.scatter(x,y, color="orange")
x_tree = np.linspace(-5,len(x)+5,len(x)*10)
plt.plot(x_tree, tree.predict(x_tree), "-")

Возможно у вас появился вопрос: "а почему ты передаешь каждый третий отсчет функции, а не каждый?". А я вам отвечу: Потому что... Ну а вообще особенность дерева заключается в том, что деревья способны запомнить весь датасет и оно так и сделает, дайте ему возможность.

Выводы

Сделаем recap информации на текущий момент:

Деревья разделяют обучающие данные на 2 группы в каждом узле на основании какого-то значения X
Листья дерева аппроксимируют значения к среднему из дошедшей до листа обучающей подвыборки
Деревья аппроксимируют данные в виде ступенчатых функций
Деревья очень сильно подвержены переобучению
Из последних двух следует, что деревья готовы поглощать данные в любом виде практически без первичных обработок

Дерева мало, посадим лес

Деревья - это конечно круто, но если мы можем позволить себе bagging, то почему бы его и не использовать.

Как это работает

Случайный лес - это ансамблевый метод аппроксимации, работающий по следующему алгоритму:

Делим датасет на какие-то случайные куски в n кусков по m элементов в каждом, где n - количество деревьев(если длинна датасета меньше, чем n*m, то будут пересечения, что не плохо)
Скармливаем подвыборки деревьям
Аппроксимируем данные каждым деревом и далее
1. Если задача классификации - выбираем мажоранту
2. Если задача регрессии - берем среднее

А собственно и все :-)

Листинг кода

Лес

class RandomForest:

    def __init__(self, estimators_count = 100, loss="mse", approx = "regression", max_depth = None, interval_size = 2, min_node_data = 2, cluster_size = None):
        self.__forest = [MyDecisionTree(max_depth = max_depth, interval_step= interval_size, min_node_data_size = min_node_data, loss=loss) for _ in range(estimators_count)]
        self.__cluster_size = cluster_size
        self.__approx = approx
    
    @staticmethod
    def __spit_dataset(x,y, cluster_size, splits):
        subsets = []
        n_x = list(x)
        n_y = list(y)
        for i in range(splits):
            set = ([],[])
            for i in range(cluster_size):
                ind = r.randint(0, len(n_x)-1)
                set[0].append(n_x.pop(ind))
                set[1].append(n_y.pop(ind))

                if (len(n_x) ==0):
                    n_x = list(x)
                    n_y = list(y)

            subsets.append(set)
        return np.array(subsets)
    
    @staticmethod
    def get_loss(forest, x, y, loss_type = "mse"):
        pred = forest.predict(x)
        if (loss_type == "mse"):
            return ((pred - y)**2).mean()
        if (loss_type == "mae"):
            return np.abs(pred - y).mean()

    def fit(self, x, y, logging=False):
        if self.__cluster_size is None:
            self.__cluster_size = len(x)//3
        
        data = RandomForest.__spit_dataset(x,y, self.__cluster_size, len(self.__forest))

        for index_tree in range(len(self.__forest)):
            if(logging): 
                print(f"tree: {index_tree}/{len(self.__forest)}")
            self.__forest[index_tree].fit(data[index_tree][0],data[index_tree][1], logging= logging)
    
    def predict(self, x):
        predicts = np.array([i.predict(x) for i in self.__forest]).T
        if self.__approx == "regression":
            return predicts.mean(axis=1)
        if self.__approx == "classification":
            return st.mode(predicts)
        
        raise ValueError("approximation type error")

Пример работы

forest = RandomForest(cluster_size=60)
forest.fit(x,y, logging=False)

plt.scatter(x,y, color="orange")
x_tree = np.linspace(-5,len(x)+5,len(x)*10)
plt.plot(x_tree, forest.predict(x_tree), "-")

Можно заметить, что график стал мягче, благодаря усреднению результатов.

Древесный бустинг

Разобравшись с bagging методом, разберемся с другим ансамблевым методом - boosting.

В отличии от случайного леса, где каждое дерево делает предсказание из одних и тех же данных. В бустинге наши деревья делают предсказание друг за другом, предсказывая ошибку предыдущего.

Отличной аналогией является игра в гольф: первым ударом мы максимально сокращаем расстояние с лункой, а каждым последующим подгоняем шар как можно ближе.

$\text{Первое дерево} \\ err_{1} = Y_{true} - y_{pred1} \\ \text{Второе дерево}\\ err_{2} = err_{1} - y_{pred2} = Y_{true} - y_{pred1} - y_{pred2}\\ \text{n дерево}\\ err_{n} = Y_{true} - \sum_{i=1}^{n}{y_{pred_{i}}} \\[15px] \text{Итоговая формула }\\ y_{pred} = \sum_{i=1}^{n}{y_{i}}$

Листинг кода

Бустинг

class ForestBoosting:
    
    def __init__(self, estimators_count = 100, loss = "mse", approx = "regression"):
        self.__estimators_count = estimators_count
        self.__loss = loss
        self.__approx = approx
        self.__forest = None
    
    def fit(self, x,y, logging = False):
        data = y
        trees = []
        last_loss = 10000000
        for i in range(self.__estimators_count):
            tree = MyDecisionTree(loss=self.__loss, interval_step=len(x)//2, max_depth=5)
            if (logging):
                print("tree:", i)
            tree.fit(x, data, logging = logging)
            pred = tree.predict(x)
            data = (data - pred)
            trees.append(tree)
            l = (data**2).mean() if self.__loss == "mse" else np.abs(data).mean()
            if(logging):
                print("err:", l)
            if last_loss <= l:
                break
            last_loss = l
                
        self.__forest = trees
    
    def predict(self, x):
        if(self.__forest is None):
            raise ValueError("Boosting not fitted")
        
        res = np.zeros(shape=len(x))

        for tree in self.__forest:
            res += tree.predict(x)

        return resy

Пример работы

oscillation_x = np.linspace(0,5,1000)
oscillation_y = np.exp(-oscillation_x)*5*np.sin(10*oscillation_x)
boosting = ForestBoosting(loss="mse")
boosting.fit(oscillation_x, oscillation_y, True)

plt.scatter(oscillation_x,oscillation_y, color="orange")
x_tree = np.linspace(-1,6,1000)
plt.plot(x_tree, boosting.predict(x_tree), "-")
plt.grid(True)

Заключение

Касательно статьи, то было разобрано 3 варианта аппроксимации на основе решающих деревьев с примером кода и практически без математических выкладок.

Жду ваших замечаний, пожеланий и прочего :-)

Tags:

Hubs: