Lamda新论文gcForest测试-手写数字测试识别详解（Kaggle数据集）
lamda实验室最近研发了新的学习算法gcForest，论文和代码在lamda网站上都有，给出的代码没有注释相当费解（大牛请无视），后又在github上找到民间大神实现的代码，较为简洁易懂，先贴上代码链接：https://github.com/pylablanche/gcForest
简要对gcForest算法处理数据的流程解释一下：
假设我们现在的数据就是kaggle平台上手写数字识别的数据格式，具体格式见https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data
那么但数据规模是28*28，假设我们设置扫描窗口window为14*14：
先有多粒度扫描过程，这个过程实质上是将原数据特征的一种“放大”与分离处理：
由28-14+1=15，
可知每行数据会切出：15*15=225个窗口，每个窗口14*14的规模
那么原来数据集的每行都变成了225行，即225个小窗口，窗口为14*14的特征块。即每行有14*14列（sliced_X)
这时sliced_Y还是int，被重复了225次，即每行还是对应一个y，指这个数据的正确标签数字。
然后将sliced_X，sliced_Y送给随机森林和完全随机森林训练，然后再用这俩森林对sliced_X跑出结果概率（十维，表示每个手写数字的概率），然后把俩十维文件合并为20维的，然后又把概率矩阵规模重设成了原始数据的行数。
注意这时数据格式是森林预测到的概率！ 原始特征已经“看不到”了，即以后训练级联森林用的不是原数据特征，而是原数据经常森林预测出的概率，以概率为输入特征训练接下来的级联森林。这一点非常容易混淆。
重复上面的，把所有window值都跑一遍，整合概率矩阵，最后MutiScanning返回的行数等于初始数据行数，每行都是预测的概率，列数极多。然后将它送入级联森林。
训练级联森林就简单多了，每一层接受上一层的数据，并检验性能，没有提升就停下来。
论文介绍该算法对序列数据和图像数据效果较好，并相对于深度神经网络有一些优势，详见论文。
我下载来理解之后简单进行了测试，采用了kaggle平台上的手写数字的数据集，在参数都使用默认情形下，依然得到了不错的识别率。
这里给出测试方法：（需要先在上面链接下载gcForest代码，与本测试代码放在同目录下）
# -*-coding:utf-8-*-
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cross_validation import train_test_split
import GCForest
import pandas as pd
import time
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from GCForest import gcForest
from sklearn.metrics import accuracy_score
data= pd.read_csv('train.csv')
#print(data.shape)
ddata=np.array(data)
x=ddata[:1400,1:785].copy() #为快速看到测试结果，这里只试用1400条数据，可自行更改
y=ddata[:1400,:1].copy()
y=y.flatten()
#print(x)
#print(y.shape)
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.25,random_state=9)
#print(y_train)
gcf = GCForest.gcForest(shape_1X=[28,28], window=[14,16], tolerance=0.0, min_samples_mgs=10, min_samples_cascade=7)
gcf.fit(X_train, y_train)
pred_X = gcf.predict(X_test)
#print (pred_X)
accuracy = accuracy_score(y_true=y_test, y_pred=pred_X)
print ('gcForest accuracy:{}'.format(accuracy))由于gcForest代码运行时十分耗内存，博主16g的内存不够用，当把kaggle上四万数据全部用上时，扫描窗口window不能设为合适值，window大约14左右合适，但目前内存限制只能设到23以上，并不能完全发挥gcForest的能力，kaggle上提交准确率有98.2%
每次得到的结果可能不同，这是因为其中随机森林有一定随机性，但总体差别不大。
后期调参工作应该可以再提升识别率。