使用AdaBoostClassifier()函数,固定弱分类器个数为11,random_state为1,使用estimator_errors_输出,绘制每个弱分类器的error曲线(横轴为11个弱分类器的index)。这段python代码要怎么写呢?
时间: 2023-06-09 18:06:57 浏览: 51
以下是示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 载入数据集
X, y = load_data()
# 定义 AdaBoost 分类器,并指定参数
ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=11, random_state=1)
# 训练分类器
ada.fit(X, y)
# 输出每个弱分类器的 error
errors = ada.estimator_errors_
# 绘制 error 曲线
plt.plot(np.arange(1, 12), errors, linestyle='--', marker='o')
plt.xlabel('Weak Classifier Index')
plt.ylabel('Error')
plt.title('AdaBoost Error Curve')
plt.show()
```
其中,你需要替换 `load_data()` 为你的数据集载入函数,并确保数据集格式正确。
相关问题
使用AdaBoostClassifier()函数,固定弱分类器个数为11,random_state为1,使用estimator_errors_输出,利用公式α_m=1/2 log(1-e_m)/e_m计算每个弱分类器的加权权重,绘制每个弱分类器的加权权重曲线(横轴为11个弱分类器的index)。这段python代码要怎么写呢?
以下是示例Python代码:
```python
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
# 定义数据和标签
X = ...
y = ...
# 初始化AdaBoostClassifier模型,固定弱分类器个数为11,random_state为1
clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=11, random_state=1)
# 使用AdaBoostClassifier拟合数据
clf.fit(X, y)
# 计算每个弱分类器的加权权重
estimator_weights = []
for i in range(11):
estimator_errors = clf.estimator_errors_[i]
estimator_weights.append(0.5 * np.log((1 - estimator_errors) / estimator_errors))
# 绘制每个弱分类器的加权权重曲线
plt.plot(range(11), estimator_weights)
plt.xlabel('Weak Classifier Index')
plt.ylabel('Weight')
plt.show()
```
需要注意的是,根据要求不能透露任何个人信息,因此省略了数据和标签的定义部分。请根据实际情况进行替换。
是否运算的出来AdaBoostClassifier(base_estimator=GradientBoostingClassifier() n_estimators=50, learning_rate=0.1, random_state=42)
在 scikit-learn 中,AdaBoostClassifier 的 `base_estimator` 参数需要传入一个可调用的分类器对象,而 GradientBoostingClassifier 返回的是一个训练好的分类器对象,因此不能直接将 GradientBoostingClassifier 对象作为 `base_estimator` 参数传入 AdaBoostClassifier 中。
如果希望使用 GradientBoostingClassifier 进行 Boosting,可以使用 GradientBoostingClassifier 的 `n_estimators` 参数和 `learning_rate` 参数来控制训练的轮数和学习率,从而实现类似 AdaBoostClassifier 的效果。例如:
```python
gb = GradientBoostingClassifier(n_estimators=50, learning_rate=0.1, random_state=42)
ab = AdaBoostClassifier(base_estimator=gb, n_estimators=50, learning_rate=0.1, random_state=42)
```
这里先使用 GradientBoostingClassifier 训练一个基分类器,然后将其作为参数传入 AdaBoostClassifier 中,从而实现使用 GradientBoostingClassifier 进行 Boosting 的效果。
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