使用sklearn中的Adaboost分类器来实现ORL人脸分类
前言:博主上网浏览使用Adaboost实现人脸分类时，发现并没有分类，大部分全都是关于人脸识别检测的，并没有实现对某个人的精准分类(例如，这个人叫什么名字)，有关ORL识别的，大多是用PCA降维或者SVM实现的，也没有用Adaboost的，故因此写了个随笔。
算法原理
算法过程：
假设我们有个二分类训练数据集T={(x~1~,y~1~),...,(x~N~,y~N~)},y~i~∈{−1,+1}.
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1）在刚开始，我们让每个变量x~i~都有相同的权重，也就是说，刚开始每个样本在基分类器中的作用相同。
D~j~ = （w~j1~，w~j2~，.... w~ji~，.... w~jN~） w~jN~ = 1/N
D~j~表示权重分布的向量，其中j表示当前是第一轮因为后面还要进行很多轮学习，每次都会改变这个分布。w~ji~表示第j轮对应的第x~i~变量
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2）对 m = 1 , 2 , . . . , M ，共计M个基分类器 进行以下步骤：
①：学习得到基本分类器G~m~(x)
使用具有权值分布D~m~的训练数据集进行学习，得到基本分类器G~m~(x)，G~m~(x)可以根据输入给出 +1 或 -1 的输出
②：计算单个基分类器的分类误差率e~m~
e~m~ = \(\sum_{i=1}^N\) w~mi~ I(G~m~(x~i~) \(\neq\)y~i~)
这个公式什么意思呢：对于第m轮的误差 e~m~，有对应x~i~对应的权重w~mi~，I 是指示函数，当后面括号里的式子成立就取1，不成立就取0, i = 1 ，2，...N 所有的x~i~ 所以 e~m~ 就是把所有分类错误的样本权重加起来，如果初始权重相等，那么5个样本分错2个，错误率就是0.4，如果权重是[0.5，0.1，0.1，0.1，0.1，0.1]，而权重为0.5的样本分错了，最后错误率就是0.5。因此这个设计使得，将权重高的样本分类正确能显著降低分类误差率。
③：计算 G~m~(x) 的分类器投票权重α~m~（即在最终结果所占的重要性）
假设e~m~ = 0.3，即分类误差较小，错误率较小，则，α较大。
对于二分类问题，错误率超过0.5的话，只要进行简单的完全反转就可以使其降到0.5以下。举例来说，若 分类结果为 [1,1,1,-1] 错误率0.75，那么只要改成 [-1,-1,-1,1] 错误率就只有0.25了。(另一种想法是随机分类的错误率是0.5，弱学习器虽然弱，正确率也是要略高于随机分类的。
④：更新训练集的权重分布
对于第m+1轮：
w~m+1,i~ = \(w_{mi}e^{-α_my_iG_m(x_i)}/Z_m\)
其中，\(Z_m = \sum_{i=1}^Ne^{-α_my_iG_m(x_i)}\)
- 得到最终分类器
代码实现
实验平台:kaggle 在线notebook kaggle具有不用配环境,有大量在线公共数据集,省去了很多麻烦
ORL数据集
我们采用公共数据库，进行算法实现。
选取ORL人脸数据库作为实验样本，总共40个人，每人10幅图像，图像大小为 112*92 像素。图像本身已经经过处理，不需要进行归一化和校准等工作。实验样本分为训 练样本和测试样本。首先设置训练样本集，选择40个人前6张图片作为训练样本，进行训练。然后设置测试样本集，将40个人后4张图片作为测试样本，进行选取识别。
该数据集来源：https://www.kaggle.com/datasets/jagadeeshkasaraneni/orlfaces
具体代码：
python
import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)
import os
for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/input'):
for filename in filenames:
print(os.path.join(dirname, filename))输出：/kaggle/input/orlfaces/ORL_faces.npz
python
orlfaces = np.load("/kaggle/input/orlfaces/ORL_faces.npz")
orlfaces.files输出：['testY', 'testX', 'trainX', 'trainY']
该数据集中的训练集和测试集已经给我们划分好了 训练集60% 测试集40%
python
print(orlfaces['trainX'].shape)
print(orlfaces['testX'].shape)输出：(240, 10304)
(160, 10304)
240是指总共有24个人的图片，每个人有10张，所以是240
测试集共有16个人，因此第一维的值为160
112 * 92 = 10304，即我们要的图片是112 * 92的，他放在同一维度了，所以是10304
python
X_train = np.reshape(orlfaces['trainX'], (240, 112, 92))
Y_train = orlfaces['trainY']
X_test = np.reshape(orlfaces['testX'], (160, 112, 92))
Y_test = orlfaces['testY']
python
print(Y_train.shape)
Y_train输出：
(240,)
array([ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4,
4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5,
5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 7,
7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8,
8, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9,
9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 11,
11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 14, 14,
14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15,
15, 15, 15, 15, 15, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16,
17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 18, 18, 18, 18, 18,
18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19,
19, 19], dtype=uint8)
我们只展示其中3张图片:
python
## import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
def show_images(images) -> None:
n: int = len(images)
for i in range(10): # 图片太多了，展示10张图片算了吧 否则这里填 range(n)
plt.figure()
plt.imshow(images[i])
show_images(X_train)输出：
多余图片省略...
python
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设X_train和y_train是训练样本和标签，X_test和y_test是测试样本和标签
# 这里需要根据实际的图像数据来加载和预处理
# 初始化Adaboost分类器
ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=200,learning_rate = 0.1, random_state=42)
# 训练模型
ada_clf.fit(X_train.reshape(-1,112*92),Y_train) # Adaboost分类器要求X_train维度 <= 2
# 预测测试样本
Y_pred = ada_clf.predict(X_test.reshape(-1,112*92))
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(Y_test, Y_pred)
print(f"识别准确率: {accuracy:.2f}")输出：
识别准确率: 0.76
python
print(Y_test,Y_pred)
我们可以将预测Y和真实Y打印出来,进行比较,准确率为0.76
我们可以调整n_estimators,learning_rate , random_stat取值,来提升准确率:
n_estimators：这个参数指定了要使用的弱分类器的数量。n_estimators的值越大，意味着更多的弱分类器会被用来构建强分类器。这可能会导致更好的性能，但也会增加模型的复杂度和训练时间。learning_rate：这个参数是每个弱分类器对最终预测的贡献率。在AdaBoost算法中，每个弱分类器的权重与其准确性成比例。learning_rate参数控制这个比例的大小。较小的learning_rate`意味着每个弱分类器对最终结果的影响较小，可能需要更多的弱分类器来达到相同的效果。random_state：这个参数用于控制随机数生成器的种子，以确保结果的可重复性。设置random_state`可以确保每次运行代码时，只要输入数据不变，得到的结果都是相同的。这对于调试和实验是非常重要的，因为它允许研究人员比较不同模型或参数设置的效果。
参考
https://blog.csdn.net/codelady_g/article/details/122571189
https://www.kaggle.com/code/jagadeeshkasaraneni/orlfacerecognition/notebook