第二十一章 模板方法(Template Method)

第二十一章 模板方法(Template Method)

什么是模板方法呢?我们先回想以下SQL保存的例子,这个例子要求我们能够同时处理三种类型的SQL语句保存文件:XML格式的文件,Properties格式文件和普通的文本格式的文件。不论那种格式的文件都要求能够提供根据SQL语句名字获得SQL语句的方法。我们可以这样子设计:

public class AbstractSqlManager {

     private Map sqlMap ;

     public AbstractSqlManager(String filePath) {

         sqlMap = initSqlMap(filePath)

     }

     

     public String getSql(String key) {

         return (String)sqlMap.get(key);

     } 

     

     public abstract Map initSqlMap(String filePath);

 

public class XmlSqlManager extends AbstractSqlMamager {

     public Map initSqlMap(String filePath) {

         // 解析XML文件将SQL语句,以SQL语句的名字为Key,放在sqlMap中。

      }

}

 

public class PropertiesSqlManager extends AbstractSqlMamager {

     public Map initSqlMap(String filePath) {

         // 解析Properties文件将SQL语句,以SQL语句的名字为Key,放在sqlMap中。

      }

}

public class TextSqlManager extends AbstractSqlMamager {

     public Map initSqlMap(String filePath) {

         // 解析Text文件将SQL语句,以SQL语句的名字为Key,放在sqlMap中。

      }

}

 

参看上述的代码,在AbstractSqlManager中,因为可能处理的文件的内容不同,所以将解析不同代码的方法实现放在了具体的类(XmlSqlManager ,PropertiesSqlManager 和TextSqlManager )中,只在AbstractSqlManager中实现了getSql方法。

 

我们在来考虑三个具体的实现类,在这些类实现的时候,需要从AbstractSqlManager集成,所以必须实现initSqlMap这个方法,并且必须按照AbstractSqlManager中定义的格式(模板)来实现。

 

这样可以称initSqlMap为模板方法,也可以称上述的设计为模板方法。

 

模板方法设计的好处有那些呢?

第一,也是继承的好处,可以重用代码

     如上述的例子,使用了模板方法之后,可以将公共的方法和流程在基类中编写,这样可以重用这些代码。(关于继承和组合重用代码的问题参看另外的相关讨论)

第二,可以灵活的对应变更

     因为使用了模板方法,所以相同的操作可以在基类中完成,具体的不同实现可以在具体类中完成。所以首先有了变更修改的范围很容易确定,如果是通用的操作则需要在基类中完成,例如initSqlMap之前需要使用日志记录文件的信息。如果是特殊的操作则需要在具体类中完成,例如XML文件格式发生了变更。

     

第三,规范处理流程(例如有三个模板方法)

     使用模板方法可以规范处理流程,例如要对输入的数进行相关的操作,我们可以定义这样的几个过程,(1)数据格式校验(2)数据逻辑校验(3)预处理(4)处理(5)处理输出值(6)结束

     我们可以定义这样子一个基类,包含需要的模板方法:

public class BaseTarget{

     public void execute(InputVO vo) throw ExecuteException {

         try {

                 formatCheck(vo);

                 logicCheck(vo);

                 preProcess(vo);

                 OutputVO out = process(vo);

                 formatCheck(out);

 

         } catch(FormatException ex) {

             // 异常处理

         } catch(LogicException ex) {

             // 异常处理 

         } catch(PreProcessExceptionex) {

              // 异常处理

         } catch(ProcessExceptionex) {

              // 异常处理

         } catch(PostProcessExceptionex) {

              // 异常处理

         } 

     }

 

     public abstract void formatCheck(InputVO vo) throw FormatException ;

 

     public abstract void logicCheck(InputVO vo) throw LogicException ;

 

     public abstract void preProcess(InputVO vo) throw PreProcessException;

 

     public abstract OutputVO process(InputVO vo) throw ProcessException;

 

     public abstract void postProcess(OutputVO vo) throw PostProcessException;

}

 

通过上述基类的定义,我们规定了子类型的处理内容(五个需要实现的抽象方法)和处理的顺序(按照execute方法定义的处理顺序执行)。

 

 

 
<think>我们遇到了一个错误:无法使用()索引对classreg.learning.FitTemplate对象进行索引。这个错误通常发生在尝试对一个模板对象直接使用括号索引时,而MATLAB不允许这样做。回顾我们的代码,我们在构建Boosting分类器时使用了以下语句:boostModel=fitcensemble(XTrain,yTrain,'Method','AdaBoostM1','NumLearningCycles',200,'Learners',template,...);其中,`template`是通过`templateTree('MaxNumSplits',1)`创建的。错误信息提示我们不能对模板对象进行索引操作。这个错误可能出现在我们后续的代码中,而不是在fitcensemble调用时。但是,根据提供的代码,我们并没有对`template`对象进行索引,而是在fitcensemble中直接使用了它,这是正确的用法。那么,错误可能发生在我们代码的其他部分?或者可能是我们误解了错误信息。另一种可能性:错误可能在fitcensemble函数内部发生?但是,fitcensemble函数的文档明确说明可以将模板作为'Learners'参数。因此,我们需要检查整个代码中是否有地方对`template`变量进行了索引操作。例如,是否在创建模板后不小心写了`template(1)`或`template{1}`之类的?根据用户描述的错误信息,错误是“无法使用()索引对classreg.learning.FitTemplate对象进行索引”,这明确表明我们试图用圆括号()对一个模板对象进行索引。检查我们之前的代码:template=templateTree('MaxNumSplits',1);%这里创建的是一个模板对象...然后我们直接将template传递给fitcensemble,这是正确的。所以,问题可能出现在其他地方。可能是我们不小心在代码中写了类似下面的操作:template(1)%错误,因为模板对象不支持索引但是,在提供的代码片段中,我们没有看到这样的操作。另一种可能性:当我们调用`fitcensemble`时,如果我们的参数传递有误,比如将模板放在了错误的位置,那么MATLAB可能会尝试用其他方式解释这个参数,从而导致错误。但是,我们传递的参数顺序是正确的:先指定方法,然后循环次数,然后学习者。因此,我们需要考虑是否在创建模板后不小心修改了`template`变量,或者是否在调用fitcensemble之前对它进行了索引。为了确保正确,我们重新审视代码并按照以下步骤进行:1.创建模板:使用`templateTree`函数。2.将创建的模板对象直接作为'Learners'参数的值传递给fitcensemble。在MATLAB中,正确的调用方式是:boostModel=fitcensemble(XTrain,yTrain,'Method','AdaBoostM1','NumLearningCycles',200,'Learners',template);注意:这里的`template`是一个对象,不是元胞数组。如果我们想要使用多个学习者,我们会传递一个元胞数组,但这里我们只有一个。如果我们的意图是使用多个相同的弱学习器,我们也不需要这样做,因为`fitcensemble`会自动根据NumLearningCycles复制模板。因此,我们的调用应该是正确的。那么,错误可能在别处?比如在后续的预测或评估部分?但是错误信息明确指向classreg.learning.FitTemplate对象,而这个对象只在模板创建和传递中出现。考虑到用户没有提供完整的代码,我们无法看到全部,但根据错误信息,问题很可能是在我们处理模板对象时错误地使用了索引。因此,我们建议检查整个代码,确保没有对模板对象使用任何形式的索引(包括圆括号、花括号等)。如果我们在其他地方用到了`template`变量,尝试更改变量名以避免冲突。例如,在创建模板后,如果我们执行了以下操作:template=templateTree('MaxNumSplits',1);myTemplate=template(1);%这里就会出错,因为不能索引或者,如果我们在一个循环中使用了同一个模板,并试图索引它,比如:fori=1:10model=fitcensemble(...,'Learners',template(i));%错误,因为template不是数组end因此,我们应避免对模板对象进行索引。如果我们确实需要多个不同的模板(例如,不同的弱分类器类型),我们应该将它们放在一个元胞数组中,然后在fitcensemble中使用这个元胞数组。例如:t1=templateTree('MaxNumSplits',1);t2=templateKNN('NumNeighbors',3);learners={t1,t2};%创建一个包含两个模板的元胞数组%然后传递给fitcensembleboostModel=fitcensemble(...,'Learners',learners);但是,在我们的Boosting分类器中,通常使用同一种弱分类器,所以不需要多个不同的模板。总结:请检查整个代码中是否有地方对`template`变量使用了索引操作(特别是圆括号)。如果没有,那么请确保在创建模板和传递模板时没有进行索引操作。修正后的代码示例:```matlab%步骤1:加载数据loadfisheririsdata=meas;labels=species;%步骤2:留出法划分rng(42);%设置随机种子cv=cvpartition(labels,'HoldOut',0.3);trainIdx=training(cv);testIdx=test(cv);XTrain=data(trainIdx,:);yTrain=labels(trainIdx);XTest=data(testIdx,:);yTest=labels(testIdx);%步骤3:创建一个弱学习器模板%使用变量名t而不是template(避免与MATLAB内置函数/关键字冲突?)t=templateTree('MaxNumSplits',1);%步骤4:构建Boosting分类器%注意:直接传递t,不要加索引boostModel=fitcensemble(XTrain,yTrain,...'Method','AdaBoostM1',...'NumLearningCycles',200,...'Learners',t,...%这里直接放模板对象t'LearnRate',0.1);%步骤5:预测和评估yPred=predict(boostModel,XTest);accuracy=sum(strcmp(yPred,yTest))/numel(yTest);disp(['测试集准确率:',num2str(accuracy*100),'%']);```注意:我们更改了模板变量的名称为`t`,以避免可能的冲突或误解,并且确保在传递时没有索引操作。如果这样修改后仍然出现错误,那么可能是其他问题。但根据错误信息,这应该能够解决。最后,如果问题依然存在,我们需要检查MATLAB的版本,因为fitcensemble和templateTree函数需要统计和机器学习工具箱,并且某些旧版本可能有不同的语法。我们假设用户使用的是较新的版本(如R2016b及以上)。因此,解决方案的核心是避免对模板对象进行索引操作。</think> ### 错误分析与解决方案 您遇到的错误 **"无法使用()索引对classreg.learning.FitTemplate对象进行索引"** 通常是由于对模板对象`templateTree`的错误使用造成的。以下是具体原因和解决方案: #### 错误根本原因 `templateTree()`函数返回的是`classreg.learning.FitTemplate`对象,这是一个**模板容器**而非可索引的数组。当您尝试用`template(1)`等方式索引时,MATLAB会抛出此错误。 ```matlab:error % 错误示例 template = templateTree('MaxNumSplits', 1); incorrect_usage = template(1); % 触发错误 ``` #### 正确解决方案 需要将模板对象直接完整地传递给`fitcensemble`,**避免任何索引操作**: ```matlab % 1. 创建模板(无索引) treeTemplate = templateTree('MaxNumSplits', 1); % 决策树桩模板 % 2. 直接传递模板对象(不进行索引) boostModel = fitcensemble(... XTrain, yTrain, ... 'Method', 'AdaBoostM1', ... 'NumLearningCycles', 200, ... 'Learners', treeTemplate, ... % 关键:传递完整对象 'LearnRate', 0.1); ``` #### 完整修正代码 ```matlab % 留出法数据划分 load fisheriris rng(42); % 固定随机种子 cv = cvpartition(species, 'HoldOut', 0.3); XTrain = meas(training(cv), :); yTrain = species(training(cv)); XTest = meas(test(cv), :); yTest = species(test(cv)); % 创建模板(无索引操作!) weakLearner = templateTree('MaxNumSplits', 1); % 决策树桩 % 构建Boosting模型(直接传递模板对象) boostModel = fitcensemble(... XTrain, yTrain, ... 'Method', 'AdaBoostM1', ... 'NumLearningCycles', 200, ... 'Learners', weakLearner, ... % 正确传递模板 'LearnRate', 0.1); % 模型评估 yPred = predict(boostModel, XTest); accuracy = sum(strcmp(yPred, yTest)) / numel(yTest); disp(['测试集准确率: ', num2str(accuracy*100), '%']); ``` #### 补充说明 1. **模板复用技巧** 如需使用多个弱分类器,应创建**元胞数组模板**而非索引: ```matlab % 正确方式:多个弱分类器模板 learners = { templateTree('MaxNumSplits', 1), templateDiscriminant() }; ``` 2. **模板验证方法** 使用`whos`命令检查模板类型: ```matlab whos weakLearner % 应显示: classreg.learning.FitTemplate ``` 3. **替代方案** 可直接指定弱学习器类型简化操作: ```matlab boostModel = fitcensemble(XTrain, yTrain, ... 'Method', 'AdaBoostM1', ... 'Learners', 'tree', ... % 自动使用默认树模板 'MaxNumSplits', 1); ``` ### 相关问题 1. `templateTree`的参数设置如何影响Boosting模型的性能表现? 2. 除了AdaBoostM1,`fitcensemble`支持哪些其他Boosting算法?[^1] 3. 如何处理模板对象的序列化保存与加载? 4. 如何可视化Boosting模型的决策边界? 5. 当遇到 _"未定义函数或变量"_ 错误时如何诊断模板对象?[^2] [^1]: MathWorks Documentation. [Ensemble Methods](https://www.mathworks.com/help/stats/ensemble-methods.html). [^2]: MATLAB Answers. [Troubleshooting Classreg Errors](https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/).
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