adaboost.m1算法python实现
时间: 2023-09-09 08:10:45 浏览: 97
Adaboost.M1算法是一种迭代算法,用于集成弱分类器以形成强分类器。下面是Python实现Adaboost.M1算法的示例代码:
```python
import numpy as np
class AdaboostM1:
def __init__(self, T=10):
self.T = T # 迭代次数
self.alpha = [] # 分类器权重
self.classifiers = [] # 弱分类器
def fit(self, X, y):
n_samples, n_features = X.shape
w = np.full(n_samples, (1 / n_samples)) # 初始化样本权重为 1/n
for t in range(self.T):
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=1) # 弱分类器(决策树桩)
clf.fit(X, y, sample_weight=w) # 根据样本权重训练弱分类器
y_pred = clf.predict(X) # 预测样本标签
err = np.sum(w[y_pred != y]) # 计算误差率
alpha = 0.5 * np.log((1 - err) / err) # 计算分类器权重
w = w * np.exp(-alpha * y_pred * y) # 更新样本权重
w /= np.sum(w) # 归一化样本权重
self.alpha.append(alpha) # 保存分类器权重
self.classifiers.append(clf) # 保存弱分类器
def predict(self, X):
y_pred = np.zeros(len(X))
for alpha, clf in zip(self.alpha, self.classifiers):
y_pred += alpha * clf.predict(X)
return np.sign(y_pred)
```
此示例代码使用决策树桩作为弱分类器,但你也可以使用其他类型的弱分类器。使用示例代码时,你需要先导入必要的库(例如numpy和sklearn.tree.DecisionTreeClassifier)。接下来,你可以初始化一个AdaboostM1对象,然后使用fit方法拟合训练数据。最后,使用predict方法对测试数据进行预测。