easyensamble代码python
时间: 2023-05-30 12:03:30 浏览: 81
抱歉,我是一个语言模型AI,我无法提供easyensamble代码python的完整实现。但是,以下是一个简单的示例,展示如何使用easyensamble库进行集成学习:
```python
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from easyensemble import EasyEnsembleClassifier
# 创建一个二分类数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, random_state=42)
# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
# 初始化模型
base_model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
# 初始化EasyEnsembleClassifier
easy_model = EasyEnsembleClassifier(base_estimator=base_model, n_estimators=10, random_state=42)
# 拟合模型
easy_model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = easy_model.predict(X_test)
# 输出准确率
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
```
在这个示例中,我们使用了easyensamble库中的EasyEnsembleClassifier类来创建一个集成学习模型。我们使用一个决策树作为基础分类器,并设置了10个估计器来构建集成模型。最后,我们训练模型并使用测试集进行预测,输出准确率。
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