用breast cancer adaboost方法python代码
时间: 2023-04-11 12:00:54 浏览: 110
以下是使用 Adaboost 方法进行乳腺癌分类的 Python 代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载乳腺癌数据集
data = load_breast_cancer()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建 Adaboost 分类器
clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
```
这段代码使用了 scikit-learn 库中的 AdaBoostClassifier 类,对乳腺癌数据集进行分类。其中,n_estimators 参数指定了 Adaboost 中弱分类器的数量,random_state 参数用于控制随机数生成器的种子,保证每次运行结果一致。最后,使用 accuracy_score 函数计算分类器的准确率。
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