自适应增强算法:基于选择出的特征子集,使用自适应增强算法进行遥感图像分类。自适应增强算法是一种基于决策树的分类方法,它通过不断调整决策树的阈值和节点权重,以提高分类精度。python如何实现
时间: 2023-07-20 18:13:29 浏览: 46
在Python中,可以使用scikit-learn库中的AdaBoostClassifier类实现自适应增强算法。具体实现步骤如下:
1. 导入需要的库和模块:
```python
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
```
2. 准备数据集:将遥感图像数据集分为训练集和测试集,并对数据进行预处理和特征提取。
3. 选择特征子集:从预处理和特征提取后的数据集中选择对分类任务最具有代表性的特征子集。
4. 构建自适应增强分类器:
```python
# 构建基分类器
base_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)
# 构建自适应增强分类器
clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=base_clf, n_estimators=50, learning_rate=1.0)
# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)
```
其中,base_estimator参数指定基分类器,n_estimators参数指定增强迭代次数,learning_rate参数指定每个分类器的权重缩减系数。
5. 评估分类器性能:
```python
# 在测试集上预测分类结果
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算分类器准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
```
其中,accuracy_score()函数用于计算分类器的准确率。
注意:在实现自适应增强算法时,需要根据具体的数据集和分类任务调整参数,以获得最佳的分类效果。
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