#coding=utf-8
# Random Forest Algorithm on Sonar Dataset
from random import seed
from random import randrange
from csv import reader
from math import sqrt
from math import log

# 加载数据
def load_csv(filename): #导入csv文件
  dataset = list()
  with open(filename, 'r') as file:
    csv_reader = reader(file)
    for row in csv_reader:
      if not row:
        continue
      dataset.append(row)
  return dataset

#除了判别列，其他列都转换为float类型 
def str_column_to_float(dataset, column): #将数据集的第column列转换成float形式
  for row in dataset:
    row[column] = float(row[column].strip()) #strip()返回移除字符串头尾指定的字符生成的新字符串。


# 将数据集随机分成n份，方便交叉验证
def cross_validation_split(dataset, n_folds): #将数据集dataset分成n_flods份，每份包含len(dataset) / n_folds个值，每个值由dataset数据集的内容随机产生，每个值被使用一次
  dataset_split = list()
  dataset_copy = list(dataset) #复制一份dataset,防止dataset的内容改变
  fold_size = len(dataset) / n_folds # 每份数据集的大小
  for i in range(n_folds):
    fold = list()  #每次循环fold清零，防止重复导入dataset_split
    while len(fold) < fold_size:  #这里不能用if，if只是在第一次判断时起作用，while执行循环，直到条件不成立
      index = randrange(len(dataset_copy))
      fold.append(dataset_copy.pop(index)) #将对应索引index的内容从dataset_copy中导出，并将该内容从dataset_copy中删除。pop() 函数用于移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值。
    dataset_split.append(fold)
  return dataset_split  #由dataset分割出的n_folds个数据构成的列表，为了用于交叉验证

#导入实际值和预测值，计算精确度
def accuracy_metric(actual, predicted): 
  correct = 0
  for i in range(len(actual)):
    if actual[i] == predicted[i]:
      correct += 1
  return correct / float(len(actual)) * 100.0



#根据特征和特征值分割数据集
def test_split(index, value, dataset):
  left, right = list(), list()
  for row in dataset:
    if row[index] < value:
      left.append(row)
    else:
      right.append(row)
  return left, right

# 计算基尼指数
def gini_index(groups, class_values):  #个人理解：计算代价，分类越准确，则gini越小
  gini = 0.0
  for class_value in class_values: #class_values =[0,1] 
    for group in groups:     #groups=(left,right)
      size = len(group)
      if size == 0:
        continue
      proportion = [row[-1] for row in group].count(class_value) / float(size)
      gini += (proportion * (1.0 - proportion)) #个人理解：计算代价，分类越准确，则gini越小
  return gini

#找出分割数据集的最优特征，得到最优的特征index，特征值row[index]，以及分割完的数据groups（left,right）
def get_split(dataset, n_features):
  class_values = list(set(row[-1] for row in dataset)) #class_values =[0,1]
  b_index, b_value, b_score, b_groups = 999, 999, 999, None
  features = list()
  #往features添加n_features个特征（n_feature等于特征数的根号），特征索引从dataset中随机取
  while len(features) < n_features:  
    index = randrange(len(dataset[0])-1) 
    if index not in features:
      features.append(index)
  #在n_features个特征中选出最优的特征索引，并没有遍历所有特征，从而保证了每课决策树的差异性    
  for index in features:    
    for row in dataset:
  #groups=(left,right)；row[index]遍历每一行index索引下的特征值作为分类值value，找出最优的分类特征和特征值
      groups = test_split(index, row[index], dataset) 
      gini = gini_index(groups, class_values)
      if gini < b_score:
        b_index, b_value, b_score, b_groups = index, row[index], gini, groups #最后得到最优的分类特征b_index,分类特征值b_value,分类结果b_groups。b_value为分错的代价成本。
  #print b_score
  return {'index':b_index, 'value':b_value, 'groups':b_groups}

#输出group中出现次数较多的标签
def to_terminal(group):
  outcomes = [row[-1] for row in group]      #max()函数中，当key参数不为空时，就以key的函数对象为判断的标准;
  return max(set(outcomes), key=outcomes.count)  # 输出group中出现次数较多的标签 

#创建子分割器，递归分类，直到分类结束
def split(node, max_depth, min_size, n_features, depth): #max_depth = 10，min_size = 1，n_features = int(sqrt(len(dataset[0])-1)) 
  left, right = node['groups']
  del(node['groups'])
  # check for a no split
  if not left or not right:
    node['left'] = node['right'] = to_terminal(left + right)
    return
  # check for max depth
  if depth >= max_depth:  #max_depth=10表示递归十次，若分类还未结束，则选取数据中分类标签较多的作为结果，使分类提前结束，防止过拟合
    node['left'], node['right'] = to_terminal(left), to_terminal(right)
    return

  # process left child
  if len(left) <= min_size:
    node['left'] = to_terminal(left)
  else:
    node['left'] = get_split(left, n_features) #node['left']是一个字典，形式为{'index':b_index, 'value':b_value, 'groups':b_groups}，所以node是一个多层字典
    split(node['left'], max_depth, min_size, n_features, depth+1) #递归，depth+1计算递归层数

  # process right child
  if len(right) <= min_size:
    node['right'] = to_terminal(right)
  else:
    node['right'] = get_split(right, n_features)
    split(node['right'], max_depth, min_size, n_features, depth+1)

# 创建决策树
def build_tree(train, max_depth, min_size, n_features):
  #找到最佳切分向量和最佳切分点进行划分为两个子集
  root = get_split(train, n_features) 
  split(root, max_depth, min_size, n_features, 1)
  return root

#预测模型分类结果
def predict(node, row):  
  if row[node['index']] < node['value']:  # index是分割的特征分量，value是特征分量的最优切分点
    if isinstance(node['left'], dict):  #isinstance是Python中的一个内建函数。是用来判断一个对象是否是一个已知的类型。
      return predict(node['left'], row)
    else:
      return node['left']
  else:
    if isinstance(node['right'], dict):
      return predict(node['right'], row)
    else:
      return node['right']

#使用多个决策树trees对测试集test的第row行进行预测，再使用简单投票法判断出该行所属分类
def bagging_predict(trees, row):
  predictions = [predict(tree, row) for tree in trees] 
  return max(set(predictions), key=predictions.count)

#创建数据集的随机子样本
def subsample(dataset, ratio):  
  sample = list()
  n_sample = round(len(dataset) * ratio)  #round() 方法返回浮点数x的四舍五入值。
  while len(sample) < n_sample:
    index = randrange(len(dataset)) #有放回的随机采样，有一些样本被重复采样，从而在训练集中多次出现，有的则从未在训练集中出现，此则自助采样法。从而保证每棵决策树训练集的差异性
    sample.append(dataset[index])
  return sample

# 随机森林算法
def random_forest(train, test, max_depth, min_size, sample_size, n_trees, n_features):
  trees = list()
  for i in range(n_trees):  #n_trees表示决策树的数量
    sample = subsample(train, sample_size) #随机采样保证了每棵决策树训练集的差异性
    tree = build_tree(sample, max_depth, min_size, n_features) #建立一个决策树
    trees.append(tree)
  predictions = [bagging_predict(trees, row) for row in test]
  return(predictions)

#评估算法性能，返回模型得分 
def evaluate_algorithm(dataset, algorithm, n_folds, *args):  
  folds = cross_validation_split(dataset, n_folds)
  scores = list()
  #每次循环从folds从取出一个fold作为测试集，其余作为训练集，遍历整个folds，实现交叉验证
  for fold in folds:  
    train_set = list(folds)
    train_set.remove(fold)
    train_set = sum(train_set, [])  #将多个fold列表组合成一个train_set列表
    test_set = list()
    for row in fold:  #fold表示从原始数据集dataset提取出来的测试集
      row_copy = list(row)
      test_set.append(row_copy)
      row_copy[-1] = None
    predicted = algorithm(train_set, test_set, *args) # 调用随机森林算法，预测的分类值列表
    actual = [row[-1] for row in fold]         # 真实的分类值列表
    accuracy = accuracy_metric(actual, predicted)
    scores.append(accuracy)
  return scores

if __name__ == '__main__':  
  #每一次执行本文件时都能产生同一个随机数  
  seed(1)  
  filename = 'sonar-all-data.csv'
  dataset = load_csv(filename)  
  for i in range(0, len(dataset[0])-1): # 每一列的字符属性转为浮点数
    str_column_to_float(dataset, i)  
  n_folds = 5   #分成5份数据，进行交叉验证  
  max_depth = 20 #调参（自己修改）决策树深度不能太深，不然容易导致过拟合
  min_size = 1  #每个分支下最小的节点个数
  sample_size = 1.0 # 每棵数所用样本子集的大小，这里和训练集相同  
  n_features =15 #调参（自己修改） #准确性与多样性之间的权衡
  for n_trees in [1,10,20]: #理论上树的棵数是越多越好
    scores = evaluate_algorithm(dataset[0:50], random_forest, n_folds, max_depth, min_size, sample_size, n_trees, n_features)
    print('Trees: %d' % n_trees)
    print('Scores: %s' % scores)
    print('Mean Accuracy: %.3f%%' % (sum(scores)/float(len(scores))))