bag_clf = BaggingClassifier(SVC(),n_estimators=500, max_samples=1.0, bootstrap=True, n_jobs=-1,oob_score=True)
时间: 2024-06-05 19:12:04 浏览: 25
这段代码使用了 BaggingClassifier 类来对 SVM 进行集成学习。BaggingClassifier 是一种基于集成学习的分类器,它通过对训练数据进行有放回抽样(bootstrap)来生成多个子集,然后在每个子集上训练一个基分类器,最终通过投票或平均等方式来集成多个基分类器的结果。在这段代码中,我们使用了 SVM 作为基分类器,n_estimators=500 表示我们要生成 500 个子集,max_samples=1.0 表示每个子集的样本数占原始样本数的比例为 1,bootstrap=True 表示采用有放回抽样,n_jobs=-1 表示使用所有的 CPU 核心来训练基分类器,oob_score=True 表示使用袋外样本来评估模型的泛化能力。
相关问题
熟悉sklearn中的集成方法的使用,使用mnist数据(访问方法见下面的cell),重复上述实验,实验中调节各模型的参数据应使得各模型的得分尽量高,这样集成后的得分才会高。import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_openml # Load data from https://www.openml.org/d/554 X, y = fetch_openml("mnist_784", version=1, return_X_y=True, as_frame=False) X = X / 255.0 #[0,1]范围内的浮点数 print(X.shape,y.shape) #(70000, 784) (70000,)
好的,你的问题是如何使用sklearn中的集成方法对mnist数据进行分类?
首先,我们需要将数据拆分为训练集和测试集:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
接下来,我们可以使用sklearn中的各种分类器来训练模型,例如决策树分类器、随机森林分类器、支持向量机分类器、K近邻分类器等等。我们需要使用交叉验证来调整每个模型的超参数,使其在训练集上的得分尽可能高。
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 决策树分类器
param_grid = {'max_depth': [10, 20, 30]}
dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
dtc_cv = GridSearchCV(dtc, param_grid, cv=5)
dtc_cv.fit(X_train, y_train)
print("Best parameters for DecisionTreeClassifier: ", dtc_cv.best_params_)
# 随机森林分类器
param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [10, 20, 30]}
rfc = RandomForestClassifier(random_state=42)
rfc_cv = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=5)
rfc_cv.fit(X_train, y_train)
print("Best parameters for RandomForestClassifier: ", rfc_cv.best_params_)
# 支持向量机分类器
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
svc = SVC(random_state=42)
svc_cv = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5)
svc_cv.fit(X_train[:10000], y_train[:10000]) # SVC 训练时间较长,我们只用前10000个数据
print("Best parameters for SVC: ", svc_cv.best_params_)
# K近邻分类器
param_grid = {'n_neighbors': [3, 5, 7], 'weights': ['uniform', 'distance']}
knn = KNeighborsClassifier()
knn_cv = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)
knn_cv.fit(X_train[:10000], y_train[:10000]) # KNN 训练时间较长,我们只用前10000个数据
print("Best parameters for KNeighborsClassifier: ", knn_cv.best_params_)
```
最后,我们可以使用voting classifier或bagging classifier来将各个模型集成起来,得到更加准确的结果。
```python
from sklearn.ensemble import VotingClassifier, BaggingClassifier
# 投票分类器
dtc = DecisionTreeClassifier(max_depth=20, random_state=42)
rfc = RandomForestClassifier(max_depth=30, n_estimators=200, random_state=42)
svc = SVC(C=10, kernel='rbf', random_state=42)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance')
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[('dtc', dtc), ('rfc', rfc), ('svc', svc), ('knn', knn)], voting='hard')
voting_clf.fit(X_train, y_train)
print("Voting classifier accuracy: ", voting_clf.score(X_test, y_test))
# Bagging分类器
dtc = DecisionTreeClassifier(max_depth=20, random_state=42)
bagging_clf = BaggingClassifier(dtc, n_estimators=500, max_samples=100, bootstrap=True, n_jobs=-1, random_state=42)
bagging_clf.fit(X_train, y_train)
print("Bagging classifier accuracy: ", bagging_clf.score(X_test, y_test))
```
希望这些代码可以帮助你使用sklearn中的集成方法对mnist数据进行分类。
熟悉sklearn中的集成方法的使用,使用mnist数据(访问方法见下面的cell),重复上述实验,实验中调节各模型的参数据应使得各模型的得分尽量高,
好的,针对您的问题,我可以给出以下步骤:
1. 导入所需库和数据集:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, BaggingClassifier, AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
2. 分别使用不同的集成方法构建模型:
```python
# 随机森林
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_clf.fit(X_train, y_train)
rf_pred = rf_clf.predict(X_test)
rf_score = accuracy_score(y_test, rf_pred)
print("Random Forest Accuracy: ", rf_score)
# Bagging
bag_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=5), n_estimators=100, max_samples=100, bootstrap=True, random_state=42)
bag_clf.fit(X_train, y_train)
bag_pred = bag_clf.predict(X_test)
bag_score = accuracy_score(y_test, bag_pred)
print("Bagging Accuracy: ", bag_score)
# AdaBoost
ada_clf = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=5), n_estimators=100, algorithm="SAMME.R", learning_rate=0.5, random_state=42)
ada_clf.fit(X_train, y_train)
ada_pred = ada_clf.predict(X_test)
ada_score = accuracy_score(y_test, ada_pred)
print("AdaBoost Accuracy: ", ada_score)
# Gradient Boosting
gb_clf = GradientBoostingClassifier(max_depth=5, n_estimators=100, learning_rate=0.5, random_state=42)
gb_clf.fit(X_train, y_train)
gb_pred = gb_clf.predict(X_test)
gb_score = accuracy_score(y_test, gb_pred)
print("Gradient Boosting Accuracy: ", gb_score)
```
3. 分别输出各个集成模型的准确率,调节各模型的参数,使得各模型的得分尽量高。
总体来说,这些集成方法可以提高模型的准确率,但是需要注意的是,随着集成模型的增多,训练时间也会相应增加,因此需要在准确率和训练时间之间做出权衡。同时,调参也是一个比较关键的过程,需要根据具体情况进行调整。
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