Evolutive hyperparam
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338
pyFTS/hyperparam/Evolutionary.py
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338
pyFTS/hyperparam/Evolutionary.py
Normal file
@ -0,0 +1,338 @@
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import math
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import time
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from functools import reduce
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from operator import itemgetter
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import dispy
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import random
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from pyFTS.common import Util
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from pyFTS.benchmarks import Measures
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from pyFTS.partitioners import Grid, Entropy # , Huarng
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from pyFTS.models import hofts
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from pyFTS.common import Membership
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from pyFTS.hyperparam import Util as hUtil
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# Gera indivíduos após operadores
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def genotype(mf, npart, partitioner, order, alpha, lags, len_lags, rmse):
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ind = dict(mf=mf, npart=npart, partitioner=partitioner, order=order, alpha=alpha, lags=lags, len_lags=len_lags,
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rmse=rmse)
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return ind
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# Gera indivíduos
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def random_genotype():
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order = random.randint(1, 3)
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return genotype(
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random.randint(1, 4),
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random.randint(10, 100),
|
||||
random.randint(1, 2),
|
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order,
|
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random.uniform(0, .5),
|
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sorted(random.sample(range(1, 50), order)),
|
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[],
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[]
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)
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# Gera uma população de tamanho n
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def initial_population(n):
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pop = []
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for i in range(n):
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pop.append(random_genotype())
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return pop
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# Função de avaliação
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def phenotype(individual, train):
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try:
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if individual['mf'] == 1:
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mf = Membership.trimf
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elif individual['mf'] == 2:
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mf = Membership.trapmf
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elif individual['mf'] == 3 and individual['partitioner'] != 2:
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mf = Membership.gaussmf
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else:
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mf = Membership.trimf
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if individual['partitioner'] == 1:
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partitioner = Grid.GridPartitioner(data=train, npart=individual['npart'], func=mf)
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elif individual['partitioner'] == 2:
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partitioner = Entropy.EntropyPartitioner(data=train, npart=individual['npart'], func=mf)
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model = hofts.WeightedHighOrderFTS(partitioner=partitioner,
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lags=individual['lags'],
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alpha_cut=individual['alpha'],
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order=individual['order'])
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model.fit(train)
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return model
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except Exception as ex:
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print("EXCEPTION!", str(ex), str(individual))
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return None
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def evaluation1(dataset, individual):
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from pyFTS.common import Util
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from pyFTS.benchmarks import Measures
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try:
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results = []
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lengths = []
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for count, train, test in Util.sliding_window(dataset, 800, train=.8, inc=.25):
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model = phenotype(individual, train)
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if model is None:
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return (None)
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rmse, _, _ = Measures.get_point_statistics(test, model)
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lengths.append(len(model))
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results.append(rmse)
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_lags = sum(model.lags) * 100
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rmse = np.nansum([.6 * np.nanmean(results), .4 * np.nanstd(results)])
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||||
len_lags = np.nansum([.4 * np.nanmean(lengths), .6 * _lags])
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return len_lags, rmse
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except Exception as ex:
|
||||
print("EXCEPTION!", str(ex), str(individual))
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return np.inf
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def tournament(population, objective):
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n = len(population) - 1
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r1 = random.randint(0, n) if n > 2 else 0
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r2 = random.randint(0, n) if n > 2 else 1
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ix = r1 if population[r1][objective] < population[r2][objective] else r2
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return population[ix]
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def selection1(population):
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pais = []
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prob = .8
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# for i in range(len(population)):
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pai1 = tournament(population, 'rmse')
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pai2 = tournament(population, 'rmse')
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finalista = tournament([pai1, pai2], 'len_lags')
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return finalista
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def lag_crossover2(best, worst):
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order = int(round(.7 * best['order'] + .3 * worst['order']))
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lags = []
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min_order = min(best['order'], worst['order'])
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max_order = best if best['order'] > min_order else worst
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for k in np.arange(0, order):
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if k < min_order:
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lags.append(int(round(.7 * best['lags'][k] + .3 * worst['lags'][k])))
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else:
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lags.append(max_order['lags'][k])
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for k in range(1, order):
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while lags[k - 1] >= lags[k]:
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lags[k] += random.randint(1, 10)
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return order, lags
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# Cruzamento
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def crossover(pais):
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import random
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if pais[0]['rmse'] < pais[1]['rmse']:
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best = pais[0]
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worst = pais[1]
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else:
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best = pais[1]
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worst = pais[0]
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npart = int(round(.7 * best['npart'] + .3 * worst['npart']))
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alpha = float(.7 * best['alpha'] + .3 * worst['alpha'])
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rnd = random.uniform(0, 1)
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mf = best['mf'] if rnd < .7 else worst['mf']
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rnd = random.uniform(0, 1)
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partitioner = best['partitioner'] if rnd < .7 else worst['partitioner']
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order, lags = lag_crossover2(best, worst)
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rmse = []
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len_lags = []
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filho = genotype(mf, npart, partitioner, order, alpha, lags, len_lags, rmse)
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return filho
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# Mutação | p é a probabilidade de mutação
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def mutation_lags(lags, order):
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new = sorted(random.sample(range(1, 50), order))
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||||
for lag in np.arange(len(lags) - 1):
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||||
new[lag] = min(50, max(1, int(lags[lag] + np.random.normal(0, 0.5))))
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if order > 1:
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||||
for k in np.arange(1, order):
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while new[k] <= new[k - 1]:
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new[k] = int(new[k] + np.random.randint(1, 5))
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return new
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def mutation(individual):
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import numpy.random
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individual['npart'] = min(50, max(3, int(individual['npart'] + np.random.normal(0, 2))))
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||||
individual['alpha'] = min(.5, max(0, individual['alpha'] + np.random.normal(0, .1)))
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||||
individual['mf'] = random.randint(1, 2)
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||||
individual['partitioner'] = random.randint(1, 2)
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||||
individual['order'] = min(5, max(1, int(individual['order'] + np.random.normal(0, 0.5))))
|
||||
# Chama a função mutation_lags
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individual['lags'] = mutation_lags( individual['lags'], individual['order'])
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#individual['lags'] = sorted(random.sample(range(1, 50), individual['order']))
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return individual
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# Elitismo
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def elitism(population, new_population):
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# Pega melhor indivíduo da população corrente
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population = sorted(population, key=itemgetter('rmse'))
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best = population[0]
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# Ordena a nova população e insere o melhor1 no lugar do pior
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new_population = sorted(new_population, key=itemgetter('rmse'))
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||||
new_population[-1] = best
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# Ordena novamente e pega o melhor
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new_population = sorted(new_population, key=itemgetter('rmse'))
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return new_population
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def genetico(dataset, ngen, npop, pcruz, pmut, option=1):
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new_populacao = populacao_nova = []
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# Gerar população inicial
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populacao = initial_population(npop)
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# Avaliar população inicial
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result = [evaluation1(dataset, k) for k in populacao]
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for i in range(npop):
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if option == 1:
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populacao[i]['len_lags'], populacao[i]['rmse'] = result[i]
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else:
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||||
populacao[i]['rmse'] = result[i]
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# Gerações
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for i in range(ngen):
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# Iteração para gerar a nova população
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for j in range(int(npop / 2)):
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# Selecao de pais
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pais = []
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pais.append(selection1(populacao))
|
||||
pais.append(selection1(populacao))
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# Cruzamento com probabilidade pcruz
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rnd = random.uniform(0, 1)
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||||
filho1 = crossover(pais) if pcruz > rnd else pais[0]
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rnd = random.uniform(0, 1)
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||||
filho2 = crossover(pais) if pcruz > rnd else pais[1]
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||||
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||||
# Mutação com probabilidade pmut
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||||
rnd = random.uniform(0, 1)
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||||
filho11 = mutation(filho1) if pmut > rnd else filho1
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||||
rnd = random.uniform(0, 1)
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||||
filho22 = mutation(filho2) if pmut > rnd else filho2
|
||||
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# Insere filhos na nova população
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new_populacao.append(filho11)
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||||
new_populacao.append(filho22)
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||||
result = [evaluation1(dataset, k) for k in new_populacao]
|
||||
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||||
for i in range(len(new_populacao)):
|
||||
new_populacao[i]['len_lags'], new_populacao[i]['rmse'] = result[i]
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||||
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||||
populacao = elitism(populacao, new_populacao)
|
||||
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||||
new_populacao = []
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||||
melhorT = sorted(populacao, key=lambda item: item['rmse'])[0]
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||||
return melhorT
|
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||||
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||||
def cluster_method(dataset, ngen, npop, pcruz, pmut, option=1):
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print(ngen, npop, pcruz, pmut, option)
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||||
from pyFTS.hyperparam.Evolutionary import genetico
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inicio = time.time()
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ret = genetico(dataset, ngen, npop, pcruz, pmut, option)
|
||||
fim = time.time()
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||||
ret['time'] = fim - inicio
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ret['size'] = ret['len_lags']
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return ret
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def process_jobs(jobs, datasetname, conn):
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for job in jobs:
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result = job()
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if job.status == dispy.DispyJob.Finished and result is not None:
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||||
print("Processing result of {}".format(result))
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metrics = ['rmse', 'size', 'time']
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||||
for metric in metrics:
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||||
record = (datasetname, 'Evolutive', 'WHOFTS', None, result['mf'],
|
||||
result['order'], result['partitioner'], result['npart'],
|
||||
result['alpha'], str(result['lags']), metric, result[metric])
|
||||
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print(record)
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hUtil.insert_hyperparam(record, conn)
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else:
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print(job.exception)
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print(job.stdout)
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||||
def execute(datasetname, dataset, **kwargs):
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||||
nodes = kwargs.get('nodes', ['127.0.0.1'])
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cluster, http_server = Util.start_dispy_cluster(cluster_method, nodes=nodes)
|
||||
conn = hUtil.open_hyperparam_db('hyperparam.db')
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||||
ngen = kwargs.get('ngen', 70)
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||||
npop = kwargs.get('npop', 20)
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||||
pcruz = kwargs.get('pcruz', .8)
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||||
pmut = kwargs.get('pmut', .2)
|
||||
option = kwargs.get('option', 1)
|
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||||
jobs = []
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||||
for i in range(kwargs.get('experiments', 30)):
|
||||
print("Experiment {}".format(i))
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||||
job = cluster.submit(dataset, ngen, npop, pcruz, pmut, option)
|
||||
jobs.append(job)
|
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||||
process_jobs(jobs, datasetname, conn)
|
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||||
Util.stop_dispy_cluster(cluster, http_server)
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@ -55,6 +55,7 @@ def cluster_method(individual, train, test):
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return individual, rmse, size, mape, u
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||||
|
||||
def process_jobs(jobs, datasetname, conn):
|
||||
for job in jobs:
|
||||
result, rmse, size, mape, u = job()
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||||
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||||
@ -1,15 +1,15 @@
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import numpy as np
|
||||
from pyFTS.hyperparam import GridSearch
|
||||
from pyFTS.hyperparam import GridSearch, Evolutionary
|
||||
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||||
def get_train_test():
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def get_dataset():
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from pyFTS.data import Malaysia
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||||
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ds = Malaysia.get_data('temperature')[:1000]
|
||||
# ds = pd.read_csv('Malaysia.csv',delimiter=',' )[['temperature']].values[:2000].flatten().tolist()
|
||||
train = ds[:800]
|
||||
test = ds[800:]
|
||||
#train = ds[:800]
|
||||
#test = ds[800:]
|
||||
|
||||
return 'Malaysia.temperature', train, test
|
||||
return 'Malaysia.temperature', ds #train, test
|
||||
|
||||
"""
|
||||
hyperparams = {
|
||||
@ -20,7 +20,7 @@ hyperparams = {
|
||||
'lags': np.arange(1,35,2),
|
||||
'alpha': np.arange(.0, .5, .05)
|
||||
}
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
hyperparams = {
|
||||
'order':[3], #[1, 2],
|
||||
@ -30,9 +30,13 @@ hyperparams = {
|
||||
'lags': np.arange(1, 10),
|
||||
'alpha': [.0, .3, .5]
|
||||
}
|
||||
|
||||
"""
|
||||
nodes = ['192.168.0.106', '192.168.0.110', '192.168.0.107']
|
||||
|
||||
ds, train, test = get_train_test()
|
||||
datsetname, dataset = get_dataset()
|
||||
|
||||
GridSearch.execute(hyperparams, ds, train, test, nodes=nodes)
|
||||
#GridSearch.execute(hyperparams, ds, train, test, nodes=nodes)
|
||||
|
||||
#Evolutionary.cluster_method(dataset, 70, 20, .8, .3, 1)
|
||||
|
||||
Evolutionary.execute(datsetname, dataset, nodes=nodes, ngen=50, npop=30, )
|
||||
|
||||
@ -17,8 +17,30 @@ from pyFTS.models.multivariate import common, variable, mvfts, cmvfts
|
||||
from pyFTS.models.seasonal import partitioner as seasonal
|
||||
from pyFTS.models.seasonal.common import DateTime
|
||||
|
||||
|
||||
model = Util.load_obj('/home/petronio/Downloads/ClusteredMVFTS1solarorder2knn3')
|
||||
|
||||
data = [[12, 100], [13, 200]]
|
||||
|
||||
for k in data:
|
||||
k[0] = pd.to_datetime('2018-01-01 {}:00:00'.format(k[0]), format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
|
||||
|
||||
df = pd.DataFrame(data, columns=['data', 'glo_avg'])
|
||||
|
||||
#forecasts = model.predict(df, steps_ahead=24, generators={'Hour': lambda x: x + pd.to_timedelta(1, unit='h')})
|
||||
|
||||
#print(forecasts)
|
||||
|
||||
f = lambda x: x + pd.to_timedelta(1, unit='h')
|
||||
|
||||
for ix, row in df.iterrows():
|
||||
print(row['data'])
|
||||
print(f(row['data']))
|
||||
|
||||
|
||||
# Multivariate time series
|
||||
|
||||
'''
|
||||
train_mv = {}
|
||||
test_mv = {}
|
||||
|
||||
@ -131,3 +153,4 @@ for ct, key in enumerate(models.keys()):
|
||||
Util.persist_obj(model, model.shortname)
|
||||
|
||||
del(model)
|
||||
'''
|
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