Question

我无法将这种ptyhon转换为Rcpp

该脚本是分类和回归树逻辑的一部分：

# Calculate the Gini index for a split dataset
def gini_index(groups, classes):
    # count all samples at split point
    n_instances = float(sum([len(group) for group in groups]))
    # sum weighted Gini index for each group
    gini = 0.0
    for group in groups:
        size = float(len(group))
        # avoid divide by zero
        if size == 0:
            continue
        score = 0.0
        # score the group based on the score for each class
        for class_val in classes:
            p = [row[-1] for row in group].count(class_val) / size
            score += p * p
        # weight the group score by its relative size
        gini += (1.0 - score) * (size / n_instances)
    return gini

# test Gini values
print(gini_index([[[1, 1], [1, 0]], [[1, 1], [1, 0]]], [0, 1]))
>>0.5
print(gini_index([[[1, 0], [1, 0]], [[1, 1], [1, 1]]], [0, 1]))
>>0

我试图通过简单地提供两个向量并循环来加快速度。向量是实际组和建议组。实际组对应于上面每个嵌套列表中的最后一个元素：

1,0,1,0

提议的组与嵌套列表的分组方式相对应（前两个元素在一个组中；后两个元素在另一个组中）

1,1,2,2

我的C ++ / Rcpp不够强大，无法看到这里出了什么问题：

float gini_index(NumericVector y, NumericVector g){
  int n_records = y.size();
  float gini = 0.0;
  NumericVector groups = unique(y);
  int group_count = groups.size();
  for(int i_g=0; i_g<group_count; i_g++){
    float size = 0;
    for(int i;i<n_records;i++){
      if(g[i]==groups[i_g]){
        size++;
      }
    }
    float score = 0.0;
    for(int i_y=0; i_y<n_records; i_y++){
      float class_count=0;
      if(y[i_y]==groups[i_g]){
        class_count++;}
      float p=0;
      if(size==0){
        p=0;
      }
      else{
        p = class_count/size;
      }
      std::cout<<p<<std::endl;
      score = score + p*p;
    }
    gini = gini+(1.0-score)*(size/n_records);  
  }
return(gini);
}


y<-c(1,1,2,2)
g<-c(1,2,1,2)
gini_index(y,g)




 > gini_index(y,g)
    0
    0.5
    0
    0.5
    0
    0
    0
    0
    [1] 0.25

这应该返回0.5

Answer 1

您的一个循环中有错误：i未初始化。在我的情况下，导致根本不评估循环。正确修复后，结果看起来会更好：

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
float gini_index(NumericVector y, NumericVector g){
  int n_records = y.size();
  float gini = 0.0;
  NumericVector groups = unique(y);
  int group_count = groups.size();
  for(int i_g=0; i_g<group_count; i_g++){
    float size = 0;
    for(int i = 0;i<n_records;i++){ // !!!
      if(g[i]==groups[i_g]){
        size++;
      }
    }
    float score = 0.0;
    for(int i_y=0; i_y<n_records; i_y++){
      float class_count=0;
      if(y[i_y]==groups[i_g]){
        class_count++;}
      float p=0;
      if(size==0){
        p=0;
      }
      else{
        p = class_count/size;
      }
      Rcpp::Rcout<<p<<std::endl;
      score = score + p*p;
    }
    gini = gini+(1.0-score)*(size/n_records);  
  }
  return(gini);
}

/*** R
y<-c(1,1,2,2)
g<-c(1,2,1,2)
gini_index(y,g)
*/

结果：

> gini_index(y,g)
0 2
0
0
0.5
0.5
1 2
0.5
0.5
0
0
[1] 0.5

顺便说一句：

您为什么要返回float而不是double？
增量应写为++i等。
C ++具有+=。

Answer 2

这是我最终使用的，如果有人尝试重新创建。我最初接受的答案非常有帮助，但在其他情况下会打印出错误的答案。

float gini_index(NumericVector y, NumericVector g){
  float gini = 0.0;
  NumericVector classes = unique(y);
  int class_count = classes.size();
  int n_instances = y.size();

  float p;
  for(int group=0; group<class_count; group++){
    float size = 0;
    for(int i=0; i<g.size();i++){
      if(g[i]==classes[group]){
        size++;
      }
    }
    if(size==0){
      p=0;
    }
    float score =0.0;
    if(size!=0){
      for(int class_val=0; class_val<classes.size(); class_val++){
        float correctly_assigned = 0;
        for(int i=0; i<g.size();i++){
          if(g[i]==classes[group] && y[i]==classes[class_val])
            correctly_assigned++;
        }
        p = correctly_assigned/size;
        score = score +p*p;
      }
      gini = gini+ (1.0-score)*(size / n_instances);
    }
  }
  return gini;
}

将Python转换为Rcpp

2 个答案: