<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 2018-10-09 Ensemble, Gradient, Boosting...
Le noteboook explore quelques particularités des algorithmes d'apprentissage pour expliquer certains résultats numériques. L'algoithme AdaBoost surpondère les exemples sur lequel un modèle fait des erreurs.
Step1:  Skewed split train test
Lorsqu'une classe est sous représentée, il est difficile de prédire les résultats d'un modèle de machine learning.
Step2:  La répartition train/test est loin d'être statisfaisante lorsqu'il existe une classe sous représentée.
Step3:  Une astuce pour éviter les doublons avant d'effecturer un pivot.
Step4:  Le modèle AdaBoost construit 10 arbres tout comme la forêt aléatoire à ceci près que le poids associé à chacun des arbres des différents et non uniforme.
Apprentissage continu
Apprendre une forêt aléatoire, puis ajouter un arbre, encore un tout en gardant le résultat des apprentissages précédents.
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
from jyquickhelper import add_notebook_menu
add_notebook_menu()
%matplotlib inline
Explanation: 2018-10-09 Ensemble, Gradient, Boosting...
Le noteboook explore quelques particularités des algorithmes d'apprentissage pour expliquer certains résultats numériques. L'algoithme AdaBoost surpondère les exemples sur lequel un modèle fait des erreurs.
End of explanation
import numpy, numpy.random
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix
N = 1000
res = []
for n in [1, 2, 5, 10, 20, 50, 80, 90, 100, 110]:
    print("n=", n)
    for k in range(10):
        X = numpy.zeros((N, 2))
        X[:, 0] = numpy.random.randint(0, 2, (N,))
        X[:, 1] = numpy.random.randint(0, n+1, (N,))
        Y = X[:, 0] + X[:, 1] + numpy.random.normal(size=(N,)) / 2
        Y[Y < 1.5] = 0
        Y[Y >= 1.5] = 1
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y)
        stat = dict(N=N, n=n, ratio_train=y_train.sum()/y_train.shape[0],
                    k=k, ratio_test=y_test.sum()/y_test.shape[0])
        
        for model in [LogisticRegression(solver="liblinear"),
                      MLPClassifier(max_iter=500),
                      RandomForestClassifier(n_estimators=10),
                      AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(), n_estimators=10)]:
            obs = stat.copy()
            obs["model"] = model.__class__.__name__
            if obs["model"] == "AdaBoostClassifier":
                obs["model"] = "AdaB-" + model.base_estimator.__class__.__name__
            try:
                model.fit(X_train, y_train)
            except ValueError as e:
                obs["erreur"] = str(e)
                res.append(obs)
                continue
            sc = model.score(X_test, y_test)
            obs["accuracy"] = sc
            conf = confusion_matrix(y_test, model.predict(X_test))
            try:
                obs["Error-0|1"] = conf[0, 1] / conf[0, :].sum()
                obs["Error-1|0"] = conf[1, 0] / conf[1, :].sum()
            except Exception:
                pass
            res.append(obs)
from pandas import DataFrame
df = DataFrame(res)
df = df.sort_values(['n', 'model', 'model', "k"]).reset_index(drop=True)
df["diff_ratio"] = (df["ratio_test"] - df["ratio_train"]).abs()
df.head(n=5)
df.tail(n=5)
Explanation: Skewed split train test
Lorsqu'une classe est sous représentée, il est difficile de prédire les résultats d'un modèle de machine learning.
End of explanation
df[df.n==100][["n", "ratio_test", "ratio_train"]].head(n=10)
#df.to_excel("data.xlsx")
columns = ["n", "N", "model"]
agg = df.groupby(columns, as_index=False).mean().sort_values(["n", "model"]).reset_index(drop=True)
agg.tail()
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))
agg.plot(x="n", y="diff_ratio", ax=ax[0])
agg.plot(x="n", y="ratio_train", ax=ax[1])
agg.plot(x="n", y="ratio_test", ax=ax[1])
ax[0].set_title("Maximum difference between\nratio of first class on train and test")
ax[1].set_title("Ratio of first class on train and test")
ax[0].legend();
Explanation: La répartition train/test est loin d'être statisfaisante lorsqu'il existe une classe sous représentée.
End of explanation
agg2 = agg.copy()
agg2["ratio_test2"] = agg2["ratio_test"] + agg2["n"] / 100000
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(14,4))
agg2.pivot("ratio_test2", "model", "accuracy").plot(ax=ax[0])
agg2.pivot("ratio_test2", "model", "Error-0|1").plot(ax=ax[1])
agg2.pivot("ratio_test2", "model", "Error-1|0").plot(ax=ax[2])
ax[0].plot([0.5, 1.0], [0.5, 1.0], '--', label="constant")
ax[0].set_title("Accuracy")
ax[1].set_title("Error-0|1")
ax[2].set_title("Error-1|0")
ax[0].legend();
agg2.pivot("ratio_test2", "model", "Error-0|1")
Explanation: Une astuce pour éviter les doublons avant d'effecturer un pivot.
End of explanation
from sklearn.datasets import load_diabetes
boston = load_diabetes()
X, y = boston.data, boston.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = None
res = []
for i in range(0, 20):
    if model is None:
        model = RandomForestRegressor(n_estimators=1, warm_start=True)
    else:
        model.set_params(**dict(n_estimators=model.n_estimators+1))
    model.fit(X_train, y_train)
    score = model.score(X_test, y_test)
    res.append(dict(n_estimators=model.n_estimators, score=score))
df = DataFrame(res)
df.head()
ax = df.plot(x="n_estimators", y="score")
ax.set_title("Apprentissage continu\nmesure de la performance à chaque itération");
Explanation: Le modèle AdaBoost construit 10 arbres tout comme la forêt aléatoire à ceci près que le poids associé à chacun des arbres des différents et non uniforme.
Apprentissage continu
Apprendre une forêt aléatoire, puis ajouter un arbre, encore un tout en gardant le résultat des apprentissages précédents.
End of explanation
<END_TASK>