6

Incanter データ分析ライブラリを使用して、単純なロジスティック回帰の例を Clojure に実装しようとしています。シグモイド関数とコスト関数のコーディングは成功しましたが、Incanter の BFGS 最小化関数がかなりの問題を引き起こしているようです。

(ns ml-clj.logistic
  (:require [incanter.core :refer :all]
            [incanter.optimize :refer :all]))


(defn sigmoid
  "compute the inverse logit function, large positive numbers should be
close to 1, large negative numbers near 0,
z can be a scalar, vector or matrix.
sanity check: (sigmoid 0) should always evaluate to 0.5"
  [z]
  (div 1 (plus 1 (exp (minus z)))))

(defn cost-func
  "computes the cost function (J) that will be minimized
   inputs:params theta X matrix and Y vector"
  [X y]
  (let
      [m (nrow X)
       init-vals (matrix (take (ncol X) (repeat 0)))
       z (mmult X init-vals)
       h (sigmoid z)
       f-half (mult (matrix (map - y)) (log (sigmoid (mmult X init-vals))))
       s-half (mult (minus 1 y) (log (minus 1 (sigmoid (mmult X init-vals)))))
       sub-tmp (minus f-half s-half)
       J (mmult (/ 1 m) (reduce + sub-tmp))]
    J))

(minimize (cost-func X y) (matrix [0 0]))関数を指定してパラメーターを開始しようとminimizeすると、REPL がエラーをスローします。

ArityException Wrong number of args (2) passed to: optimize$minimize  clojure.lang.AFn.throwArity (AFn.java:437)

最小化機能が正確に何を期待しているのかについて、私は非常に混乱しています。

参考までに、すべて Python で書き直したところ、同じ最小化アルゴリズムを使用して、すべてのコードが期待どおりに実行されました。

import numpy as np
import scipy as sp
data = np.loadtxt('testSet.txt', delimiter='\t')

X = data[:,0:2]
y = data[:, 2]


def sigmoid(X):
    return 1.0 / (1.0 + np.e**(-1.0 * X))

def compute_cost(theta, X, y):
    m = y.shape[0]
    h = sigmoid(X.dot(theta.T))
    J = y.T.dot(np.log(h)) + (1.0 - y.T).dot(np.log(1.0 - h))
    cost = (-1.0 / m) * J.sum() 
    return cost

def fit_logistic(X,y):
    initial_thetas = np.zeros((len(X[0]), 1))
    myargs = (X, y)
    theta = sp.optimize.fmin_bfgs(compute_cost, x0=initial_thetas,
                                     args=myargs)
    return theta

出力中

Current function value: 0.594902
         Iterations: 6
         Function evaluations: 36
         Gradient evaluations: 9
array([ 0.08108673, -0.12334958])

Python コードが正常に実行できる理由がわかりませんが、私の Clojure 実装は失敗します。助言がありますか？

アップデート

新しいエラーをスローするminimize導関数を計算しようとしていたため、ドキュメント文字列を読み直しました。cost-func

(def grad (gradient cost-func (matrix [0 0])))
(minimize cost-func (matrix [0 0]) (grad (matrix [0 0]) X))
ExceptionInfo throw+: {:exception "Matrices of different sizes cannot be differenced.", :asize [2 1], :bsize [1 2]}  clatrix.core/- (core.clj:950)

を使用transして 1xn col マトリックスを nx1 行マトリックスに変換すると、反対のエラーで同じエラーが発生します。

:asize [1 2], :bsize [2 1]}

私はここでかなり迷っています。

4

2 に答える 2

3

あなたの実装については何も言えませんが、incanter.optimize/minimizeは（少なくとも）3つのパラメーターを期待しており、2つしか与えていません：

Arguments:
  f -- Objective function. Takes a collection of values and returns a scalar
       of the value of the function.
  start -- Collection of initial guesses for the minimum
  f-prime -- partial derivative of the objective function. Takes
             a collection of values and returns a collection of partial
             derivatives with respect to each variable. If this is not
             provided it will be estimated using gradient-fn.

残念ながら、ここで何を (何のために?) 提供すればよいかを直接お伝えすることはできませf-primeんが、他の誰かが提供している可能性があります。ArityException Wrong number of args (2) passed to [...]ところで、ここでは が実際に非常に役立つと思います。

編集：gradient-fn実際には、ソースコードは推定に使用されていないため、上記のdocstringは正しくないと思いますf-prime。多分、あなたはincanter.optimize/gradientあなた自身を生成するために使用できますか？

于 2013-11-10T11:29:33.297 に答える
1

まず、コスト関数には、python 実装のような theta のパラメーターが必要ですが、実装は初期値として固定されています。

第二に、費用対効果が正しければ、次のように最適化を呼び出すことができます

(optimize (fn [theta] (cost-func theta X y)) [0 0 0])

これがあなたを助けることを願っています。

于 2016-03-29T07:02:25.460 に答える