将adaboost修改权重算法应用于逻辑斯蒂回归 python实现

在逻辑斯蒂回归中，我们可以通过将Adaboost算法的加权算法应用于每个分类器的训练样本来提高模型的准确性。具体实现过程如下：

1. 导入必要的库

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

2. 准备数据

我们可以使用sklearn库内置的数据集作为例子：

from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_classes=2, random_state=1)

3. 定义模型

我们可以使用逻辑斯蒂回归模型作为基本分类器，并将其包装在AdaBoostClassifier中：

model = AdaBoostClassifier(LogisticRegression(), n_estimators=50)

4. 训练模型

model.fit(X, y)

5. 预测

y_pred = model.predict(X)

完整代码如下：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

# 准备数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_classes=2, random_state=1)

# 定义模型
model = AdaBoostClassifier(LogisticRegression(), n_estimators=50)

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)

需要注意的是，Adaboost算法的加权算法在每轮迭代中会根据上一轮的分类错误率来更新样本的权重，并不是通过修改逻辑斯蒂回归的权重参数来实现的。