用bagging的最优超参数10份的交叉验证python
时间: 2024-05-15 10:15:20 浏览: 19
以下是使用bagging的最优超参数10份交叉验证的Python代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
# 生成一个样本数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_classes=2, random_state=42)
# 定义要使用的基分类器
base_classifier = DecisionTreeClassifier()
# 定义要进行bagging的分类器
bagging_classifier = BaggingClassifier(base_estimator=base_classifier)
# 定义10折交叉验证
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
# 定义要搜索的参数空间
n_estimators = [10, 50, 100, 500]
max_samples = [0.5, 0.7, 0.9, 1.0]
max_features = [0.5, 0.7, 0.9, 1.0]
# 初始化最优参数和最高准确率
best_params = {'n_estimators': None, 'max_samples': None, 'max_features': None}
best_accuracy = 0
# 进行网格搜索
for n in n_estimators:
for s in max_samples:
for f in max_features:
bagging_classifier.set_params(n_estimators=n, max_samples=s, max_features=f)
scores = cross_val_score(bagging_classifier, X, y, cv=kfold)
accuracy = np.mean(scores)
if accuracy > best_accuracy:
best_accuracy = accuracy
best_params['n_estimators'] = n
best_params['max_samples'] = s
best_params['max_features'] = f
# 输出最优参数和最高准确率
print('Best parameters:', best_params)
print('Best accuracy:', best_accuracy)
```
在这个示例中,我们使用了一个基分类器为决策树的bagging分类器,并使用10折交叉验证进行评估。我们搜索了n_estimators、max_samples和max_features这三个参数的不同取值,并计算了每组参数下的平均准确率。最后输出了最优参数和最高准确率。
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