adaboost.m1算法python实现
时间: 2023-09-09 13:10:45 浏览: 54
以下是adaboost.m1算法的Python实现:
```python
import numpy as np
class AdaBoostM1:
def __init__(self, n_estimators=50, learning_rate=1.0):
self.n_estimators = n_estimators
self.learning_rate = learning_rate
def fit(self, X, y):
self.estimators_ = []
self.estimator_weights_ = np.zeros(self.n_estimators, dtype=np.float64)
self.estimator_errors_ = np.zeros(self.n_estimators, dtype=np.float64)
n_samples = X.shape[0]
sample_weight = np.full(n_samples, 1/n_samples)
for i in range(self.n_estimators):
estimator = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)
estimator.fit(X, y, sample_weight=sample_weight)
y_pred = estimator.predict(X)
error = np.sum(sample_weight * (y_pred != y))
alpha = self.learning_rate * np.log((1 - error) / error)
sample_weight *= np.exp(alpha * (y_pred != y))
sample_weight /= np.sum(sample_weight)
self.estimators_.append(estimator)
self.estimator_weights_[i] = alpha
self.estimator_errors_[i] = error
def predict(self, X):
n_samples = X.shape[0]
y_pred = np.zeros(n_samples, dtype=np.int64)
for i in range(self.n_estimators):
y_pred += self.estimator_weights_[i] * self.estimators_[i].predict(X)
return np.sign(y_pred)
```
其中,`n_estimators`参数表示基分类器的数量,`learning_rate`参数表示学习率。在`fit`方法中,首先初始化一些变量,包括每个基分类器、每个基分类器的权重和每个基分类器的错误率。然后,对于每个基分类器,使用当前样本权重训练一个基分类器,并计算其错误率和权重。然后,更新样本权重,并将基分类器、权重和错误率保存在对应的变量中。在`predict`方法中,对于每个基分类器,将其预测结果乘以对应的权重,并对所有基分类器的结果求和,最终输出符号函数的结果。
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