数据挖掘中adaboost模型中绘制learning_rate从0到1的学习曲线时用for循环出现learning_rate must be greater than zero怎么解决代码实现
时间: 2024-02-13 12:04:34 浏览: 30
您可以通过将学习率从0到1进行迭代,并在每个学习率下训练模型,并绘制出学习曲线。以下是一个示例代码,您可以参考:
```
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)
learning_rates = []
accuracy_scores = []
for rate in range(1, 11):
learning_rate = rate / 10
model = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, learning_rate=learning_rate, random_state=42)
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
accuracy = scores.mean()
learning_rates.append(learning_rate)
accuracy_scores.append(accuracy)
plt.plot(learning_rates, accuracy_scores)
plt.xlabel('Learning Rate')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Learning Rate vs. Accuracy')
plt.show()
```
在这个示例中,我们将学习率从0.1到1.0进行迭代,并在每个学习率下训练模型并计算交叉验证准确率。然后,我们将学习率和准确率添加到列表中,并使用Matplotlib绘制学习曲线。请注意,我们将学习率除以10,以使其从0.1到1.0。
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