写一个Adaboost的代码
时间: 2023-02-12 19:38:59 浏览: 148
以下是一个使用 Python 实现 Adaboost 的简单代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
# 生成训练数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, n_classes=2,
n_informative=2, n_redundant=0,
random_state=0)
# 使用决策树作为弱分类器
dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=1, random_state=0)
# 使用 Adaboost 进行分类
clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=dt, n_estimators=100,
learning_rate=0.1, random_state=0)
clf.fit(X, y)
# 输出准确率
print("Accuracy: ", clf.score(X, y))
```
代码中,使用了 scikit-learn 库中的 AdaBoostClassifier 和 DecisionTreeClassifier,其中 AdaBoostClassifier 类是 Adaboost 的实现,DecisionTreeClassifier 类是决策树的实现。
在这个示例中,我们使用了 make_classification 函数生成随机数据,然后使用 Adaboost 和决策树进行分类。
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