co-training处理已有的样本数据代码

以下是一个简单的 co-training 代码示例，用于处理已有的样本数据：

import random

# 假设我们有两个数据集，分别为 X1 和 X2
X1 = [...]  # 样本数据集 1
X2 = [...]  # 样本数据集 2

# 初始化两个分类器
clf1 = [...]  # 分类器 1
clf2 = [...]  # 分类器 2

# co-training 迭代次数
n_iterations = 10

for i in range(n_iterations):
    # 随机选择一部分样本用于训练分类器 1
    X1_train = random.sample(X1, k=100)
    y1_train = clf1.predict(X1_train)

    # 将分类器 1 的预测结果作为标签，训练分类器 2
    X2_train = []
    y2_train = []
    for x in X1_train:
        if clf1.predict([x]) == 1:
            X2_train.append(x)
            y2_train.append(1)
    for x in X2:
        if clf1.predict([x]) == -1:
            X2_train.append(x)
            y2_train.append(-1)
    clf2.fit(X2_train, y2_train)

    # 随机选择一部分样本用于训练分类器 2
    X2_train = random.sample(X2, k=100)
    y2_train = clf2.predict(X2_train)

    # 将分类器 2 的预测结果作为标签，训练分类器 1
    X1_train = []
    y1_train = []
    for x in X2_train:
        if clf2.predict([x]) == 1:
            X1_train.append(x)
            y1_train.append(1)
    for x in X1:
        if clf2.predict([x]) == -1:
            X1_train.append(x)
            y1_train.append(-1)
    clf1.fit(X1_train, y1_train)

# 使用训练好的分类器进行预测
X_test = [...]  # 测试数据集
y_pred = []
for x in X_test:
    if clf1.predict([x]) == 1 and clf2.predict([x]) == 1:
        y_pred.append(1)
    elif clf1.predict([x]) == -1 and clf2.predict([x]) == -1:
        y_pred.append(-1)
    else:
        y_pred.append(0)

注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。此外，co-training 算法的效果取决于数据集的性质和分类器的选择，需要进行充分的实验和评估。