python用digits库进行adaboosting多分类，adaboosting不用sklearn库里的函数，并算出测试后的准确率

在手动实现`AdaBoost`算法之后，我们可以使用`accuracy_score`函数计算测试集的准确率：

from sklearn.metrics import accuracy_score

digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

adaboost = AdaBoost(n_estimators=50, learning_rate=1)
adaboost.fit(X_train, y_train)
predictions = adaboost.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy:", accuracy)

这里我们导入了`accuracy_score`函数，通过传入真实标签和预测标签来计算准确率。最后输出测试集的准确率。

相关问题

python用digits库进行adaboosting多分类，adaboosting不用sklearn库里的函数

如果你不想使用`sklearn`库里的函数，可以手动实现`AdaBoost`算法，以下是一个简单的实现：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

class AdaBoost:
    def __init__(self, n_estimators=50, learning_rate=1):
        self.n_estimators = n_estimators
        self.learning_rate = learning_rate
        self.classifiers = []
        self.alphas = []

    def fit(self, X, y):
        m = X.shape[0]
        weights = np.full(m, 1/m)
        for i in range(self.n_estimators):
            clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)
            clf.fit(X, y, sample_weight=weights)
            predictions = clf.predict(X)
            error_rate = np.sum(weights[predictions != y])
            alpha = 0.5 * np.log((1 - error_rate) / error_rate)
            self.classifiers.append(clf)
            self.alphas.append(alpha)
            weights *= np.exp(-alpha * y * predictions)
            weights /= np.sum(weights)

    def predict(self, X):
        predictions = np.zeros(X.shape[0])
        for clf, alpha in zip(self.classifiers, self.alphas):
            predictions += alpha * clf.predict(X)
        return np.sign(predictions).astype(int)

digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

adaboost = AdaBoost(n_estimators=50, learning_rate=1)
adaboost.fit(X_train, y_train)
predictions = adaboost.predict(X_test)

在这里，我们手动实现了`AdaBoost`算法的训练和预测过程。我们使用了`sklearn`库中的`load_digits`函数来加载数据集，并使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们实例化了一个`AdaBoost`类，传入了两个超参数：`n_estimators`和`learning_rate`。我们在`fit`方法中训练了多个`DecisionTreeClassifier`分类器，并更新了样本权重和分类器权重。最后，在`predict`方法中，我们将多个分类器的预测结果加权求和，并使用`sign`函数将结果转换为-1或1，然后再将其转换为0或1。

请注意，这只是一个简单的实现，可能需要更多的调整和优化才能获得更好的性能。

python用digits库adaboosting多分类

使用digits库的Adaboosting算法进行多分类可以通过以下步骤实现：

1. 导入digits库和Adaboosting算法：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 加载数据集并划分训练集和测试集：

digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

3. 创建Adaboosting分类器并进行训练：

ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, learning_rate=1)
ada_clf.fit(X_train, y_train)

4. 使用训练好的分类器进行预测：

predictions = ada_clf.predict(X_test)

完整代码如下：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, learning_rate=1)
ada_clf.fit(X_train, y_train)

predictions = ada_clf.predict(X_test)

这样就完成了使用digits库的Adaboosting算法进行多分类的任务。