问题描述
我试图在 OCaml 中使用逻辑回归。我需要将它用作我正在解决的另一个问题的黑匣子。我找到了以下网站:
http://math.umons.ac.be/anum/en/software/OCaml/Logistic_Regression/
我将以下代码(经过一些修改 - 我定义了自己的 iris_features 和 iris_label)从该站点粘贴到了一个名为logistics_regression.ml 的文件中:
open Scanf
open Format
open Bigarray
open Lacaml.D
let log_reg ?(lambda=0.1) x y =
(* [f_df] returns the value of the function to maximize and store
its gradient in [g]. *)
let f_df w g =
let s = ref 0. in
ignore(copy ~y:g w); (* g ← w *)
scal (-. lambda) g; (* g = -λ w *)
for i = 0 to Array.length x - 1 do
let yi = float y.(i) in
let e = exp(-. yi *. dot w x.(i)) in
s := !s +. log1p e;
axpy g ~alpha:(yi *. e /. (1. +. e)) ~x:x.(i);
done;
-. !s -. 0.5 *. lambda *. dot w w
in
let w = Vec.make0 (Vec.dim x.(0)) in
ignore(Lbfgs.F.max f_df w);
w
let iris_features = [1 ; 2 ; 3] ;;
let iris_labels = 2 ;;
let proba w x y = 1. /. (1. +. exp(-. float y *. dot w x))
let () =
let sol = log_reg iris_features iris_labels in
printf "w = %a\n" Lacaml.Io.pp_fvec sol;
let nwrongs = ref 0 in
for i = 0 to Array.length iris_features - 1 do
let p = proba sol iris_features.(i) iris_labels.(i) in
printf "Label = %i prob = %g => %s\n" iris_labels.(i) p
(if p > 0.5 then "correct" else (incr nwrongs; "wrong"))
done;
printf "Number of wrong labels: %i\n" !nwrongs
我有以下问题:
- 在尝试编译代码时,我收到错误消息:“
Error: Unbound module Lacaml
”。我已经安装了 Lacaml;做了几次 opam init,试图提供一个标志 -package = Lacaml ;我不知道如何解决这个问题? - 如您所见,我已经定义了自己的 iris_features 和 iris_labels 版本 - 类型是否正确,即在函数 log_reg 中是 x int 列表的类型和 y 为 int 的类型?
解决方法
iris_features
和 iris_labels
都是数组,OCaml 中的数组字面量用 [|
、|]
样式的括号分隔,例如,
let iris_features = [|(* I don't know what to put here*)|]
let iris_labels = [|2|]
iris_features
数组的类型为 vec array
,即一个向量数组,而不是一个整数数组,我没有深入挖掘,不知道该放什么,但语法是以下,
let iris_features =[|
Vec.of_list [1.; 2.; 3.;];
Vec.of_list [4.; 5.; 6.;];
|]
自从编写代码以来,Lacaml 接口发生了一些变化,axpy
不再接受带标签的 ~x
参数(现在 x 和 y 向量都是位置),因此您需要删除 {{1} } 并修复顺序(我假设 ~x
在 x.(i)
表达式中是 x
而 a*x + y
对应于 g
,例如,
y
此代码也依赖于 axpy ~alpha:(yi *. e /. (1. +. e)) x.(i) g;
,因此您也需要安装它,
lbfgs
我建议您使用 dune 作为默认构建系统,但为了快速原型设计,您可以使用 opam depext --install lbfgs
。将您的代码放入一个名为 ocamlbuild
的空文件夹中(您可以选择其他名称,只需相应地更新构建指令),现在您可以将其构建为原生可执行文件,如
regress.ml
运行它
ocamlbuild -pkg lacaml -pkg lbfgs regress.native
如果您在 OCaml 顶层(又名解释器,即在 ./regress.native
解释器中运行您的代码)中进行游戏,您可以使用以下两个指令加载 ocaml
和 lacaml
:
lbfgs
(#use "topfind";;
#require "lacaml.top";;
#require "lbfgs";;
不是提示,而是指令语法的一部分,所以不要忘记输入)。
现在您可以将代码复制粘贴到解释器中并进行操作。
奖励赛道 - 用沙丘建造
- 创建一个空文件夹并将
#
放在那里。 - remove
regress.ml
和open Bigarray
as dune 对警告非常严格,并将它们变成错误(它会在那些行上警告你,因为它们实际上是未使用的) - 创建沙丘项目
open Scanf
- 构建和运行
dune init exe regress --libs lacaml,lbfgs