AdaBoost对数据集进行分类预测手写代码

以下是使用AdaBoost进行分类预测的Python代码示例：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)

# 将数据拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建AdaBoost分类器模型
clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, random_state=42)

# 使用训练集训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例中，我们使用`make_classification`函数生成一个包含1000个样本和10个特征的数据集，然后将其拆分为训练集和测试集。我们使用`AdaBoostClassifier`来创建一个AdaBoost分类器模型，并使用训练集训练模型。最后，我们使用测试集进行预测，并计算模型的准确率。