补充以下代码:def adaBoostTrainDS(X, y, num_learner=10): # num_learner:弱分类器的数目 weakClassArr = [] m = np.shape(X)[0] # 获取样本数目 # (1) 初始化权重系数 W = np.mat(np.ones((m, 1)) / m) #权重=1/m aggClassEst = np.mat(np.zeros((m,1))) # 初始化每个样本的分类结果 for i in range(num_learner): # (2)构建单层决策树,并计算在权重下的训练器的误差 bestStump, error, classEst = buildStump(X, y, W) print("第 {0} 个 学习器 的W: {1}".format(i,W.T)) # (3) 实验一:计算弱学习器的权重alpha alpha = 1/2 * math.log10((1-error)/error) # 计算弱学习算法权重alpha,使error不等于0,因为分母不能为0 bestStump['alpha'] = alpha # 存储弱学习算法权重 weakClassArr.append(bestStump) # 存储单层决策树 print("第 {0} 个 学习器 的 classEst: {1}".format(i,classEst.T)) # (4) 实验二:更新训练数据集的权重 W *= np.exp(alpha*( )) W = W / W.sum(W) #根据样本权重公式,更新样本权重 #计算AdaBoost误差,当误差为0的时候,退出循环
时间: 2023-12-16 19:05:30 浏览: 39
以下是补充代码:
```python
def adaBoostTrainDS(X, y, num_learner=10):
weakClassArr = []
m = np.shape(X)[0]
W = np.mat(np.ones((m, 1)) / m)
aggClassEst = np.mat(np.zeros((m,1)))
for i in range(num_learner):
bestStump, error, classEst = buildStump(X, y, W)
print("第 {0} 个 学习器 的W: {1}".format(i,W.T))
# 实验一:计算弱学习器的权重alpha
alpha = 1/2 * math.log10((1-error)/error)
# 计算弱学习算法权重alpha,使error不等于0,因为分母不能为0
bestStump['alpha'] = alpha
weakClassArr.append(bestStump)
print("第 {0} 个 学习器 的 classEst: {1}".format(i,classEst.T))
# 实验二:更新训练数据集的权重
expon = np.multiply(-1*alpha*y, classEst)
W = np.multiply(W, np.exp(expon))
W = W / W.sum()
# 计算AdaBoost误差,当误差为0的时候,退出循环
aggClassEst += alpha*classEst
aggErrors = np.multiply(np.sign(aggClassEst) != y, np.ones((m,1)))
errorRate = aggErrors.sum() / m
print("total error: ", errorRate)
if errorRate == 0.0:
break
return weakClassArr
```
其中,补充的代码实现了adaboost算法中实验一和实验二的部分,包括计算弱学习器的权重alpha和更新训练数据集的权重。在实验二中,我们首先根据样本权重公式计算出样本的新权重,然后进行归一化处理,接着计算AdaBoost误差,当误差为0的时候,退出循环。最后返回弱分类器的列表。
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