import pandas as pd
from sklearn.linear_model import logisticregression
from sklearn.ensemble import gradientboostingclassifier
from sklearn.preprocessing import onehotencoder
# 匯入資料
x = pd.read_table('vecs_new.txt',header=none,sep=',')
y = pd.read_table('labels_new.txt',header=none)
# 切分為測試集和訓練集，比例0.5
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.5)
# 將訓練集切分為兩部分，一部分用於訓練gbdt模型，另一部分輸入到訓練好的gbdt模型生成gbdt特徵，然後作為lr的特徵。這樣分成兩部分是為了防止過擬合。
x_train, x_train_lr, y_train, y_train_lr = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.5)
# 弱分類器的數目
n_estimator = 10
# 呼叫gbdt分類模型
grd = gradientboostingclassifier(n_estimators=n_estimator)
# 呼叫one-hot編碼。
grd_enc = onehotencoder()
# 呼叫lr分類模型。
grd_lm = logisticregression()
#使用x_train訓練gbdt模型，後面用此模型構造特徵
grd.fit(x_train, y_train)
#直接進行**，檢視auc得分
y_pred_grd = grd.predict_proba(x_test)[:, 1]
fpr_grd, tpr_grd, _ = metrics.roc_curve(y_test, y_pred_grd)
roc_auc = metrics.auc(fpr_grd, tpr_grd)
print 'predict',roc_auc
# fit one-hot編碼器
#使用訓練好的gbdt模型構建特徵，然後將特徵經過one-hot編碼作為新的特徵輸入到lr模型訓練。
# 用訓練好的lr模型多x_test做**
# 根據**結果輸出
fpr_grd_lm, tpr_grd_lm, _ = metrics.roc_curve(y_test, y_pred_grd_lm)
roc_auc = metrics.auc(fpr_grd_lm, tpr_grd_lm)
print 'predict',roc_auc
print("auc score :",(metrics.roc_auc_score(y_test, y_pred_grd_lm)))
參考：
特徵融合方法
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顏色特徵是利用ycbcr顏色空間，可以減少陰影對檢測結果的影響 顏色特徵的相似度計算 紋理特徵影象梯度值，可以利用sobel運算元計算得到 紋理特徵的相似度計算 choquet積分融合顏色特徵和紋理特徵 待學習了choque積分相關知識後，再新增 該方法的優點 文獻中提到可以減少光線突變和陰影對檢測...
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