AdaBoost对数据集进行分类预测代码

以下是一个使用AdaBoost算法对数据集进行分类预测的Python代码示例：

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

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建AdaBoost分类器
ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练分类器
ada.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = ada.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("预测结果：", y_pred)

在这个例子中，我们使用`make_classification`函数生成了一个包含1000个样本和10个特征的二分类数据集。然后我们将数据集分成了训练集和测试集，并创建了一个AdaBoost分类器并使用训练数据进行训练。最后，我们使用测试集进行预测并输出预测结果。