from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier def ada_classifier(train_data,train_label,test_data): ''' input:train_data(ndarray):训练数据 train_label(ndarray):训练标签 test_data(ndarray):测试标签 output:predict(ndarray):预测结果 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# return predict

AdaBoost分类器是一种集成学习的方法，通过使用多个弱学习器来提高分类的准确率。在这个函数中，我们需要使用Scikit-learn中的DecisionTreeClassifier和AdaBoostClassifier来实现分类器。

具体实现如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier  

def ada_classifier(train_data, train_label, test_data):     
    # 创建决策树分类器
    dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)
    # 创建AdaBoost分类器
    ada = AdaBoostClassifier(base_estimator=dt, n_estimators=100, learning_rate=0.1)
    # 训练分类器
    ada.fit(train_data, train_label)
    # 预测测试数据
    predict = ada.predict(test_data)
    # 返回预测结果
    return predict

在这个实现中，我们首先创建了一个深度为1的DecisionTree分类器，并将其作为AdaBoost分类器的基础分类器。然后，我们设置了分类器的迭代次数（n_estimators）和学习率（learning_rate），并使用训练数据对分类器进行训练。最后，我们使用训练好的分类器对测试数据进行预测，并返回预测结果。