python用digits库adaboosting多分类

使用digits库的Adaboosting算法进行多分类可以通过以下步骤实现：

1. 导入digits库和Adaboosting算法：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 加载数据集并划分训练集和测试集：

digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

3. 创建Adaboosting分类器并进行训练：

ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, learning_rate=1)
ada_clf.fit(X_train, y_train)

4. 使用训练好的分类器进行预测：

predictions = ada_clf.predict(X_test)

完整代码如下：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, learning_rate=1)
ada_clf.fit(X_train, y_train)

predictions = ada_clf.predict(X_test)

这样就完成了使用digits库的Adaboosting算法进行多分类的任务。