基学习器为支持向量机的boosting五分类代码
时间: 2023-10-07 18:07:44 浏览: 44
下面是使用Gradient Boosting算法,基学习器为支持向量机(SVM)进行五分类的Python代码示例:
```
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成随机分类数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_classes=5, random_state=42)
# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
# 定义SVM分类器作为基学习器
svm = SVC(kernel='linear', probability=True, random_state=42)
# 定义Gradient Boosting分类器模型,使用SVM作为基学习器
gb_clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, base_estimator=svm, random_state=42)
# 训练模型
gb_clf.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = gb_clf.predict(X_test)
# 计算预测准确率
accuracy = gb_clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在上面的代码中,我们首先使用make_classification函数生成了一个包含五个分类的随机数据集。然后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接着定义了一个SVM分类器作为基学习器,并定义了一个Gradient Boosting分类器模型,使用SVM作为基学习器。最后使用fit方法对训练集进行训练,并使用score方法计算预测准确率。
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