熟悉sklearn中的集成方法的使用,使用mnist数据采用随机森林、Adaboos、梯度提升树构建分类模型。 使用投票方法集成三个集成模型,并比较性能。鸢尾花
时间: 2024-02-20 16:56:36 浏览: 63
基于随机森林和bagging的鸢尾花分类(基于sklearn库)
好的,对于鸢尾花数据集的问题,我们可以使用与之前相同的代码框架,只需要将数据集的加载和划分进行修改即可。下面是针对鸢尾花数据集的示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier, VotingClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载鸢尾花数据集
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=0.2, random_state=42)
# 构建三个集成模型
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
gb_clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练三个集成模型
rf_clf.fit(X_train, y_train)
ada_clf.fit(X_train, y_train)
gb_clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集并计算准确率
rf_pred = rf_clf.predict(X_test)
ada_pred = ada_clf.predict(X_test)
gb_pred = gb_clf.predict(X_test)
rf_acc = accuracy_score(y_test, rf_pred)
ada_acc = accuracy_score(y_test, ada_pred)
gb_acc = accuracy_score(y_test, gb_pred)
print("Random Forest Accuracy: {:.2f}%".format(rf_acc*100))
print("AdaBoost Accuracy: {:.2f}%".format(ada_acc*100))
print("Gradient Boosting Accuracy: {:.2f}%".format(gb_acc*100))
# 集成三个模型并计算准确率
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[('rf', rf_clf), ('ada', ada_clf), ('gb', gb_clf)], voting='hard')
voting_clf.fit(X_train, y_train)
voting_pred = voting_clf.predict(X_test)
voting_acc = accuracy_score(y_test, voting_pred)
print("Voting Classifier Accuracy: {:.2f}%".format(voting_acc*100))
```
上述代码中,我们使用`load_iris`函数加载鸢尾花数据集,并使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后,我们使用`RandomForestClassifier`、`AdaBoostClassifier`、`GradientBoostingClassifier`三种集成方法构建分类模型,并在训练集上训练这三个模型。接下来,我们使用测试集对这三个模型进行评估,并计算它们的准确率。最后,我们使用`VotingClassifier`将三个模型集成到一个投票分类器中,并在测试集上对其进行评估,并计算集成模型的准确率。
希望这个代码对您有所帮助!
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