python代码示例

以下是一个使用Python实现RusBoost算法的示例代码：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# 定义一个RusBoost分类器
class RusBoostClassifier:
    def __init__(self, n_estimators=50, base_estimator=None, sampling_strategy='auto', random_state=None):
        self.n_estimators = n_estimators
        self.base_estimator = base_estimator
        self.sampling_strategy = sampling_strategy
        self.random_state = random_state
        
    def fit(self, X, y):
        rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy=self.sampling_strategy, random_state=self.random_state)
        X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)
        self.classifiers = []
        for i in range(self.n_estimators):
            clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)
            clf.fit(X_resampled, y_resampled)
            y_pred = clf.predict(X)
            w = (y_pred != y).astype(int)
            w = w / w.sum()
            self.classifiers.append((clf, w))
            
    def predict(self, X):
        y_pred = []
        for clf, w in self.classifiers:
            y_pred.append(clf.predict(X))
        y_pred = np.array(y_pred)
        return (np.sign(np.dot(y_pred.T, w)) + 1) // 2

在这个示例中，我们使用了`sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier`作为基分类器，并使用`imblearn.under_sampling.RandomUnderSampler`对少数类样本进行重采样。具体来说，我们在`fit`方法中首先使用`RandomUnderSampler`对样本进行重采样，然后使用`DecisionTreeClassifier`作为基分类器对重采样后的数据集进行训练。在训练过程中，我们使用一种特殊的加权方法来提高少数类样本的权重，从而使得分类器更加关注少数类样本。最后，我们使用所有的基分类器的预测结果进行投票，得到最终的分类结果。