随机森林和Adaboost结合的分类算法实例

随机森林和Adaboost是两种常见的分类算法，它们可以结合使用来提高分类准确率。下面给出一个使用Python实现随机森林和Adaboost结合的分类算法的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 随机森林分类器
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=0)

# Adaboost分类器
ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, learning_rate=1)

# 结合使用随机森林和Adaboost
clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=rf_clf, n_estimators=50, learning_rate=1)

# 交叉验证
scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5)

# 输出准确率
print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))

这个示例代码中，我们先加载了一个经典的分类数据集——鸢尾花数据集。然后分别使用随机森林和Adaboost构建了两个分类器。接着，我们用Adaboost将随机森林分类器进行了包装，形成了一个新的分类器。最后，使用交叉验证评估了这个新的分类器的准确率。