ADMM.ipynb

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    "# ADMM"
   ]
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   "source": [
    "# Importing the required libraries\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "import json\n",
    "import os"
   ]
  },
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    "pd.set_option(\"display.expand_frame_repr\", True)"
   ]
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   "source": [
    "# Importing the datasets\n",
    "X_train = pd.read_csv(\"dataset/X_train.csv\")\n",
    "t_train = pd.read_csv(\"dataset/t_train.csv\")"
   ]
  },
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   "source": [
    "# Converting the dataframes to numpy arrays\n",
    "X_train = X_train.values\n",
    "t_train = t_train.values"
   ]
  },
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   "source": [
    "# Reshaping the t_train array\n",
    "t_train = t_train.reshape((t_train.shape[0],))"
   ]
  },
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   "source": [
    "# Adding the bias term to the X_train array\n",
    "X_train = np.hstack((np.ones((X_train.shape[0], 1)), X_train))"
   ]
  },
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    {
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     "text": [
      "Shape of X_train: (3196, 10)\n",
      "Shape of t_train: (3196,)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Printing the shapes\n",
    "print(\"Shape of X_train: {}\".format(X_train.shape))\n",
    "print(\"Shape of t_train: {}\".format(t_train.shape))"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 8,
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   "source": [
    "# Defining the necessary variables\n",
    "n_agents = 3\n",
    "n_parameters = 10\n",
    "n_iterations = 700\n",
    "\n",
    "# Defining the epsilon value to avoid division by zero in cost function\n",
    "epsilon = 0.00001"
   ]
  },
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   "source": [
    "# Defining a function to save the results in a json file\n",
    "def create_empty_json_file(filename):\n",
    "    # Checking if the file exists\n",
    "    if not os.path.isfile(f\"results/{filename}\"):\n",
    "        # Creating the file\n",
    "        with open(f\"results/{filename}\", \"w\") as json_file:\n",
    "            json.dump([], json_file)\n",
    "\n",
    "def save_results(results, filename):\n",
    "    # Checking if the file exists\n",
    "    create_empty_json_file(filename)\n",
    "\n",
    "    # Opening the JSON file in read mode\n",
    "    with open(f\"results/{filename}\", \"r\") as json_file:\n",
    "        # Loading the content of the file\n",
    "        json_content = json.load(json_file)\n",
    "\n",
    "    # Adding the new results to the list\n",
    "    json_content.append(results)\n",
    "\n",
    "    # Opening the JSON file in write mode\n",
    "    with open(f\"results/{filename}\", \"w\") as json_file:\n",
    "        # Saving the results in the JSON file\n",
    "        json.dump(json_content, json_file)"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 10,
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   "source": [
    "# Defining the sigmoid function\n",
    "def sigmoid(z):\n",
    "    return 1 / (1 + np.exp(-z))"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 11,
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   "source": [
    "# Defining the cost function\n",
    "def cost_function(X, t, weight_parameters, n_agents=0):\n",
    "\n",
    "    if n_agents == 0:\n",
    "        h = sigmoid(np.matmul(X, weight_parameters))\n",
    "        N = X.shape[0]\n",
    "        cost = (np.dot(-t.T, np.log(h + epsilon)) - np.dot((1 - t.T), np.log(1 - h + epsilon))) / N\n",
    "        return cost\n",
    "\n",
    "    cost = np.zeros([n_agents, 1])\n",
    "    for i in range(0, n_agents):\n",
    "        data_for_agent = int(X.shape[0] / n_agents)\n",
    "        X_i = X[data_for_agent * i : data_for_agent * (i+1), :]\n",
    "        t_i = t[data_for_agent * i : data_for_agent * (i+1)]\n",
    "\n",
    "        cost[i, :] = cost_function(X_i, t_i, weight_parameters[:, i])\n",
    "    return cost.reshape(3)"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
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   "source": [
    "# Defining the function to update the local variable\n",
    "def update_local_variable(X_train, t_train, weight_parameters, z, u, rho):\n",
    "\n",
    "    data_for_agent = int(X_train.shape[0] / n_agents)\n",
    "    n_iterations = 700\n",
    "    for i in range(0, n_agents):\n",
    "\n",
    "        X_i = X_train[data_for_agent * i : data_for_agent * (i+1), :]\n",
    "        t_i = t_train[data_for_agent * i : data_for_agent * (i+1)]\n",
    "\n",
    "        n_samples = X_i.shape[0]\n",
    "\n",
    "        weight_parameters_gradient = np.zeros([n_parameters, n_iterations])\n",
    "        weight_parameters_gradient[:, 0] = weight_parameters[:, i]\n",
    "\n",
    "        cost_function_values = []\n",
    "        cost_function_values.append(cost_function(X_train, t_train, weight_parameters[:, i]))\n",
    "\n",
    "        for j in range(0, n_iterations-1):\n",
    "\n",
    "            s = sigmoid(np.dot(X_i, weight_parameters[:, i]))\n",
    "            lr = n_agents / data_for_agent\n",
    "\n",
    "            weight_parameters_gradient[:, j+1] = weight_parameters_gradient[:, j] - (lr) * (1 / n_samples) * (np.dot(X_i.T, (s - t_i))) + rho * (weight_parameters_gradient[:, j] - z + u[:, i])\n",
    "\n",
    "        weight_parameters[:, i] = weight_parameters_gradient[:, -1]\n",
    "    return weight_parameters"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
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   "source": [
    "# Defining the function to update the global variable\n",
    "def update_global_variable(weight, u):\n",
    "\n",
    "    average_weights = np.zeros(n_parameters)\n",
    "    average_u = np.zeros(n_parameters)\n",
    "\n",
    "    for i in range(0, n_agents):\n",
    "        average_weights += weight[:, i]\n",
    "        average_u += u[:, i]\n",
    "\n",
    "    return (average_weights + average_u) / n_agents"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "# Defining the function to update the dual variable\n",
    "def update_dual_variable(u, weight_parameters, z):\n",
    "\n",
    "    current_u = np.zeros([n_parameters, n_agents])\n",
    "\n",
    "    for i in range(n_agents):\n",
    "        current_u[:, i] = u[:, i] + weight_parameters[:, i] - z\n",
    "\n",
    "    return current_u"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Defining the ADMM function\n",
    "def ADMM(X_train, t_train):\n",
    "    # Initializing the weight parameters, z and u\n",
    "    weight_parameters = np.zeros([n_parameters, n_iterations, n_agents])\n",
    "    z = np.zeros([n_parameters, n_iterations])\n",
    "    u = np.zeros([n_parameters, n_iterations, n_agents]) - 1\n",
    "\n",
    "    # Assigning the initial values of the weight parameters and u randomly\n",
    "    weight_parameters[:, 0, :] = np.random.randn(n_parameters, n_agents)\n",
    "    u[:, 0, :] = np.random.randn(n_parameters, n_agents)\n",
    "\n",
    "    # Updating the value of z\n",
    "    z[:, 0] = update_global_variable(weight_parameters[:, 0, :], u[:, 0, :])\n",
    "\n",
    "    rho_list = [0, 0.00001, 0.0001]\n",
    "    for rho in rho_list:\n",
    "\n",
    "        print(f\"Rho: {rho}\")\n",
    "        \n",
    "        # Initializing the cost values matrix\n",
    "        logistic_cost_values = np.zeros([n_agents, n_iterations])\n",
    "        logistic_cost_values[:, 0] = cost_function(X_train, t_train, weight_parameters[:, 0, :], n_agents)\n",
    "\n",
    "        for i in range(0, n_iterations-1):\n",
    "\n",
    "            print(f\"Iterazione n: {i}\")\n",
    "\n",
    "            weight_parameters[:, i+1, :] = update_local_variable(X_train, t_train, weight_parameters[:, i, :], z[:, i], u[:, i, :], rho)\n",
    "\n",
    "            z[:, i+1] = update_global_variable(weight_parameters[:, i+1, :], u[:, i, :])\n",
    "\n",
    "            u[:, i+1, :] = update_dual_variable(u[:, i, :], weight_parameters[:, i+1, :], z[:, i+1])\n",
    "\n",
    "            logistic_cost_values[:, i+1] = cost_function(X_train, t_train, weight_parameters[:, i+1, :], n_agents)\n",
    "\n",
    "        cost = []\n",
    "        for j in range(0, n_iterations):\n",
    "            cost.append(logistic_cost_values[:, j].tolist())\n",
    "\n",
    "        # Saving the results in a json file\n",
    "        results = {\n",
    "            \"rho\": rho,\n",
    "            \"cost_function_values\": cost,\n",
    "            \"optimal_parameters_values\": [weight_parameters[:, n_iterations-1, j].tolist() for j in range(0, n_agents)],\n",
    "            \"z\": z[:, -1].tolist()\n",
    "        }\n",
    "        save_results(results, \"ADMM.json\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Rho: 0\n",
      "Iterazione n: 0\n",
      "Iterazione n: 1\n",
      "Iterazione n: 2\n",
      "Iterazione n: 3\n",
      "Iterazione n: 4\n",
      "Iterazione n: 5\n",
      "Iterazione n: 6\n",
      "Iterazione n: 7\n",
      "Iterazione n: 8\n",
      "Iterazione n: 9\n",
      "Iterazione n: 10\n",
      "Iterazione n: 11\n",
      "Iterazione n: 12\n",
      "Iterazione n: 13\n",
      "Iterazione n: 14\n",
      "Iterazione n: 15\n",
      "Iterazione n: 16\n",
      "Iterazione n: 17\n",
      "Iterazione n: 18\n",
      "Iterazione n: 19\n",
      "Iterazione n: 20\n",
      "Iterazione n: 21\n",
      "Iterazione n: 22\n",
      "Iterazione n: 23\n",
      "Iterazione n: 24\n",
      "Iterazione n: 25\n",
      "Iterazione n: 26\n",
      "Iterazione n: 27\n",
      "Iterazione n: 28\n",
      "Iterazione n: 29\n",
      "Iterazione n: 30\n",
      "Iterazione n: 31\n",
      "Iterazione n: 32\n",
      "Iterazione n: 33\n",
      "Iterazione n: 34\n",
      "Iterazione n: 35\n",
      "Iterazione n: 36\n",
      "Iterazione n: 37\n",
      "Iterazione n: 38\n",
      "Iterazione n: 39\n",
      "Iterazione n: 40\n",
      "Iterazione n: 41\n",
      "Iterazione n: 42\n",
      "Iterazione n: 43\n",
      "Iterazione n: 44\n",
      "Iterazione n: 45\n",
      "Iterazione n: 46\n",
      "Iterazione n: 47\n",
      "Iterazione n: 48\n",
      "Iterazione n: 49\n",
      "Iterazione n: 50\n",
      "Iterazione n: 51\n",
      "Iterazione n: 52\n",
      "Iterazione n: 53\n",
      "Iterazione n: 54\n",
      "Iterazione n: 55\n",
      "Iterazione n: 56\n",
      "Iterazione n: 57\n",
      "Iterazione n: 58\n",
      "Iterazione n: 59\n",
      "Iterazione n: 60\n",
      "Iterazione n: 61\n",
      "Iterazione n: 62\n",
      "Iterazione n: 63\n",
      "Iterazione n: 64\n",
      "Iterazione n: 65\n",
      "Iterazione n: 66\n",
      "Iterazione n: 67\n",
      "Iterazione n: 68\n",
      "Iterazione n: 69\n",
      "Iterazione n: 70\n",
      "Iterazione n: 71\n",
      "Iterazione n: 72\n",
      "Iterazione n: 73\n",
      "Iterazione n: 74\n",
      "Iterazione n: 75\n",
      "Iterazione n: 76\n",
      "Iterazione n: 77\n",
      "Iterazione n: 78\n",
      "Iterazione n: 79\n",
      "Iterazione n: 80\n",
      "Iterazione n: 81\n",
      "Iterazione n: 82\n",
      "Iterazione n: 83\n",
      "Iterazione n: 84\n",
      "Iterazione n: 85\n",
      "Iterazione n: 86\n",
      "Iterazione n: 87\n",
      "Iterazione n: 88\n",
      "Iterazione n: 89\n",
      "Iterazione n: 90\n",
      "Iterazione n: 91\n",
      "Iterazione n: 92\n",
      "Iterazione n: 93\n",
      "Iterazione n: 94\n",
      "Iterazione n: 95\n",
      "Iterazione n: 96\n",
      "Iterazione n: 97\n",
      "Iterazione n: 98\n",
      "Iterazione n: 99\n",
      "Iterazione n: 100\n",
      "Iterazione n: 101\n",
      "Iterazione n: 102\n",
      "Iterazione n: 103\n",
      "Iterazione n: 104\n",
      "Iterazione n: 105\n",
      "Iterazione n: 106\n",
      "Iterazione n: 107\n",
      "Iterazione n: 108\n",
      "Iterazione n: 109\n",
      "Iterazione n: 110\n",
      "Iterazione n: 111\n",
      "Iterazione n: 112\n",
      "Iterazione n: 113\n",
      "Iterazione n: 114\n",
      "Iterazione n: 115\n",
      "Iterazione n: 116\n",
      "Iterazione n: 117\n",
      "Iterazione n: 118\n",
      "Iterazione n: 119\n",
      "Iterazione n: 120\n",
      "Iterazione n: 121\n",
      "Iterazione n: 122\n",
      "Iterazione n: 123\n",
      "Iterazione n: 124\n",
      "Iterazione n: 125\n",
      "Iterazione n: 126\n",
      "Iterazione n: 127\n",
      "Iterazione n: 128\n",
      "Iterazione n: 129\n",
      "Iterazione n: 130\n",
      "Iterazione n: 131\n",
      "Iterazione n: 132\n",
      "Iterazione n: 133\n",
      "Iterazione n: 134\n",
      "Iterazione n: 135\n",
      "Iterazione n: 136\n",
      "Iterazione n: 137\n",
      "Iterazione n: 138\n",
      "Iterazione n: 139\n",
      "Iterazione n: 140\n",
      "Iterazione n: 141\n",
      "Iterazione n: 142\n",
      "Iterazione n: 143\n",
      "Iterazione n: 144\n",
      "Iterazione n: 145\n",
      "Iterazione n: 146\n",
      "Iterazione n: 147\n",
      "Iterazione n: 148\n",
      "Iterazione n: 149\n",
      "Iterazione n: 150\n",
      "Iterazione n: 151\n",
      "Iterazione n: 152\n",
      "Iterazione n: 153\n",
      "Iterazione n: 154\n",
      "Iterazione n: 155\n",
      "Iterazione n: 156\n",
      "Iterazione n: 157\n",
      "Iterazione n: 158\n",
      "Iterazione n: 159\n",
      "Iterazione n: 160\n",
      "Iterazione n: 161\n",
      "Iterazione n: 162\n",
      "Iterazione n: 163\n",
      "Iterazione n: 164\n",
      "Iterazione n: 165\n",
      "Iterazione n: 166\n",
      "Iterazione n: 167\n",
      "Iterazione n: 168\n",
      "Iterazione n: 169\n",
      "Iterazione n: 170\n",
      "Iterazione n: 171\n",
      "Iterazione n: 172\n",
      "Iterazione n: 173\n",
      "Iterazione n: 174\n",
      "Iterazione n: 175\n",
      "Iterazione n: 176\n",
      "Iterazione n: 177\n",
      "Iterazione n: 178\n",
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