adaboost算法,python对iris数据集进行分类

Adaboost算法是一种集成学习方法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现Adaboost算法对iris数据集进行分类。代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建决策树分类器作为基分类器
base_estimator = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)

# 构建Adaboost分类器
clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=base_estimator, n_estimators=50, learning_rate=1.0)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
score = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(score * 100))

这段代码使用决策树作为基分类器，构建了一个包含50个弱分类器的Adaboost分类器。最后在测试集上评估了模型的性能，并输出准确率。