adaboostpython代码

Adaboost（自适应增强）是一种集成学习方法，用于提高分类算法的准确性。下面是一个使用Python实现Adaboost算法的示例代码：

import numpy as np

class Adaboost:
    def __init__(self, n_estimators):
        self.n_estimators = n_estimators
        self.estimators = []
        self.estimator_weights = []

    def fit(self, X, y):
        # 初始化样本权重
        sample_weight = np.ones(X.shape[0]) / X.shape[0]

        for _ in range(self.n_estimators):
            # 使用权重为样本拟合一个基础分类器
            estimator = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)
            estimator.fit(X, y, sample_weight=sample_weight)

            # 计算分类误差率
            y_pred = estimator.predict(X)
            incorrect = y_pred != y
            error = np.sum(sample_weight[incorrect])

            # 计算基础分类器的权重
            estimator_weight = 0.5 * np.log((1 - error) / error)

            # 更新样本权重
            sample_weight *= np.exp(estimator_weight * incorrect)

            # 归一化样本权重
            sample_weight /= np.sum(sample_weight)

            # 将基础分类器和权重添加到列表中
            self.estimators.append(estimator)
            self.estimator_weights.append(estimator_weight)

    def predict(self, X):
        # 对输入数据进行预测
        y_pred = np.zeros(X.shape[0])

        for estimator, estimator_weight in zip(self.estimators, self.estimator_weights):
            y_pred += estimator_weight * estimator.predict(X)

        return np.sign(y_pred)

# 使用示例
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成一些示例数据
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, random_state=42)

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建Adaboost分类器实例并训练模型
adaboost = Adaboost(n_estimators=10)
adaboost.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = adaboost.predict(X_test)

# 计算准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

上述代码使用`sklearn`库的`DecisionTreeClassifier`作为基础分类器，并将其用于Adaboost算法。注意，这只是一个简单的示例，真实的Adaboost实现可能会有更多的优化和改进。