adabn算法pytorch实现

下面是一个简单的基于PyTorch实现AdaBoost算法的示例代码：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class AdaBoost:
    def __init__(self, weak_classifier, n_estimators):
        self.weak_classifier = weak_classifier
        self.n_estimators = n_estimators
        self.alpha = []
        self.classifiers = []
    
    def fit(self, X, y):
        n_samples = len(X)
        w = torch.ones(n_samples) / n_samples
        
        for i in range(self.n_estimators):
            h = self.weak_classifier()
            h.fit(X, y, w)
            y_pred = h.predict(X)
            error = torch.dot(w, (y_pred != y).float())
            alpha = 0.5 * torch.log((1 - error) / error)
            w = w * torch.exp(-alpha * y * y_pred)
            w = w / torch.sum(w)
            self.alpha.append(alpha)
            self.classifiers.append(h)
    
    def predict(self, X):
        y_pred = torch.zeros(len(X))
        for alpha, h in zip(self.alpha, self.classifiers):
            y_pred += alpha * h.predict(X)
        return torch.sign(y_pred)

class DecisionStump:
    def __init__(self):
        self.polarity = 1
        self.threshold = None
        self.feature_index = None
    
    def fit(self, X, y, w):
        n_samples, n_features = X.shape
        best_error = float('inf')
        for feature_idx in range(n_features):
            feature_values = X[:, feature_idx]
            thresholds = torch.unique(feature_values)
            for threshold in thresholds:
                p = 1
                y_pred = torch.ones(n_samples)
                y_pred[feature_values < threshold] = -1
                error = torch.dot(w, (y_pred != y).float())
                if error > 0.5:
                    error = 1 - error
                    p = -1
                if error < best_error:
                    self.polarity = p
                    self.threshold = threshold
                    self.feature_index = feature_idx
                    best_error = error
    
    def predict(self, X):
        n_samples = X.shape[0]
        y_pred = torch.ones(n_samples)
        feature_values = X[:, self.feature_index]
        y_pred[self.polarity * feature_values < self.polarity * self.threshold] = -1
        return y_pred

class ToyDataset(Dataset):
    def __init__(self, X, y):
        self.X = X
        self.y = y
    
    def __len__(self):
        return len(self.X)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.X[idx], self.y[idx]

X = torch.tensor([[1, 2], [2, 1], [2, 3], [4, 5], [5, 4], [5, 6], [7, 8], [8, 7], [8, 9], [10, 11], [11, 10], [11, 12], [13, 14], [14, 13], [14, 15], [16, 17], [17, 16], [17, 18]])
y = torch.tensor([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
dataset = ToyDataset(X, y)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=len(X), shuffle=True)

ada = AdaBoost(weak_classifier=DecisionStump, n_estimators=10)
for X_batch, y_batch in dataloader:
    ada.fit(X_batch, y_batch)

print(ada.predict(X))

在这个示例中，我们首先定义了一个AdaBoost类，它包含了一些成员变量和方法：

- weak_classifier：弱分类器，这里我们使用了决策树桩（Decision Stump）；
- n_estimators：基分类器的数量；
- alpha：每个基分类器的权重；
- classifiers：基分类器的列表；
- fit：训练模型的方法；
- predict：使用训练好的模型进行预测的方法。

接下来，我们定义了一个DecisionStump类作为弱分类器，它包含了以下成员变量和方法：

- polarity：分类器的方向；
- threshold：分类器的阈值；
- feature_index：分类器选择的特征索引；
- fit：训练模型的方法；
- predict：使用训练好的模型进行预测的方法。

最后，我们定义了一个ToyDataset类作为数据集，它包含了以下方法：

- \_\_len\_\_：返回数据集的大小；
- \_\_getitem\_\_：根据索引返回对应的数据。

在实际使用中，我们可以根据需要修改这些类和方法，以适应不同的数据集和模型。