给定数据集:iris_2_3.txt,用random.shuffle()函数随机排列数据集顺序,将前80个样本做训练集,后20个样本做测试集,用adaboost分类器,按照迭代次数分别是5、10、15、20、25、30分别训练样本并求出测试样本的准确率。
时间: 2024-03-04 18:49:22 浏览: 21
好的,我会根据你的要求来回答你的问题。
首先,我们需要导入需要用到的库和数据集。假设数据集iris_2_3.txt已经下载到本地,那么可以使用以下代码读取数据集:
```python
import numpy as np
# 读取数据集
data = np.loadtxt('iris_2_3.txt', delimiter=',')
```
接下来,我们可以使用random.shuffle()函数来随机排列数据集顺序,并将前80个样本作为训练集,后20个样本作为测试集。代码如下所示:
```python
import random
# 随机排列数据集顺序
random.shuffle(data)
# 将前80个样本作为训练集,后20个样本作为测试集
train_data = data[:80, :-1]
train_label = data[:80, -1]
test_data = data[80:, :-1]
test_label = data[80:, -1]
```
接下来,我们可以使用sklearn库中的AdaBoostClassifier来构建AdaBoost分类器,并分别对训练集和测试集进行预测。代码如下所示:
```python
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
# 定义模型
model = AdaBoostClassifier(n_estimators=5) # 迭代次数为5
# 训练模型
model.fit(train_data, train_label)
# 在训练集上进行预测
train_pred = model.predict(train_data)
# 在测试集上进行预测
test_pred = model.predict(test_data)
```
然后,我们可以使用accuracy_score函数来计算模型在训练集和测试集上的准确率。代码如下所示:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 计算训练集上的准确率
train_acc = accuracy_score(train_label, train_pred)
# 计算测试集上的准确率
test_acc = accuracy_score(test_label, test_pred)
```
最后,我们可以将上述代码整合到一个for循环中,分别计算迭代次数为5、10、15、20、25、30时的测试集准确率。代码如下所示:
```python
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import random
import numpy as np
# 读取数据集
data = np.loadtxt('iris_2_3.txt', delimiter=',')
# 随机排列数据集顺序
random.shuffle(data)
# 将前80个样本作为训练集,后20个样本作为测试集
train_data = data[:80, :-1]
train_label = data[:80, -1]
test_data = data[80:, :-1]
test_label = data[80:, -1]
# 定义迭代次数列表
n_estimators = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
# 循环计算不同迭代次数下的测试集准确率
for n in n_estimators:
# 定义模型
model = AdaBoostClassifier(n_estimators=n)
# 训练模型
model.fit(train_data, train_label)
# 在训练集上进行预测
train_pred = model.predict(train_data)
# 在测试集上进行预测
test_pred = model.predict(test_data)
# 计算训练集上的准确率
train_acc = accuracy_score(train_label, train_pred)
# 计算测试集上的准确率
test_acc = accuracy_score(test_label, test_pred)
# 输出结果
print('迭代次数为{}时,测试集准确率为{}'.format(n, test_acc))
```
希望我的回答能够帮助到你!