怎么用easyensamble中的estimators_samples_获得采样数据
时间: 2024-05-21 18:13:19 浏览: 19
可以通过以下方式获取采样数据:
1. 首先导入EasyEnsembleClassifier:
from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier
2. 创建一个EasyEnsembleClassifier对象,并将其拟合到您的数据上:
eec = EasyEnsembleClassifier()
eec.fit(X_train, y_train)
3. 然后,您可以使用以下代码来访问每个分类器的样本数据:
for est_idx, est in enumerate(eec.estimators_):
for samp_idx in est.estimators_samples_[0]:
print(X_train[samp_idx], y_train[samp_idx])
这将打印出每个分类器中的样本数据,其中est_idx是分类器的索引,samp_idx是样本的索引。
相关问题
for i in range(bagging.n_estimators): samples = X_train[bagging.estimators_samples_[i]]是什么意思
这段代码是在bagging算法中使用的,其中:
- bagging.n_estimators代表了集成学习中的基学习器数量
- X_train是训练集数据
- bagging.estimators_samples_是一个数组,其中包含了每个基学习器所使用的训练集的样本索引
因此,这段代码的作用是从训练集中根据基学习器所使用的样本索引,获取对应的样本数据,用于训练基学习器。具体来说,i代表了当前基学习器的索引,bagging.estimators_samples_[i]表示了当前基学习器所使用的训练样本的索引,而X_train[bagging.estimators_samples_[i]]则是从训练集中获取对应的样本数据。
weights = np.array(bagging.estimators_samples_)怎么计算每一列的加权平均值
可以使用numpy库的average函数来计算每一列的加权平均值,代码如下:
```
weights = np.array(bagging.estimators_samples_)
weighted_avg = np.average(weights, axis=0, weights=bagging.estimators_weights_)
```
其中,axis=0表示按列计算加权平均值,weights参数指定每个样本的权重,bagging.estimators_weights_存储了每个基模型的权重。计算结果为一个一维数组,每个元素对应每一列的加权平均值。
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