基学习器为knn的boosting五分类代码

以下使用KNN作为基学习器的五分类Boosting模型的代码示例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 生成数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=5, random_state=42)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化参数
n_estimators = 10  # 基学习器数量
learning_rate = 0.1  # 学习率

# 初始化弱分类器
base_estimator = KNeighborsClassifier()

# 初始化权重向量
sample_weight = np.ones(len(X_train)) / len(X_train)

# 初始化预测结果矩阵
pred_matrix = np.zeros((len(X_train), 5))

# 训练Boosting模型
for i in range(n_estimators):
    # 使用带权重的训练集训练基学习器
    base_estimator.fit(X_train, y_train, sample_weight=sample_weight)

    # 对训练集进行预测
    y_pred = base_estimator.predict(X_train)

    # 计算误差率
    err = np.sum(sample_weight * (y_train != y_pred)) / np.sum(sample_weight)

    # 计算基学习器的权重
    alpha = learning_rate * np.log((1 - err) / err)

    # 更新权重向量
    sample_weight = sample_weight * np.exp(-alpha * y_train * y_pred)
    sample_weight = sample_weight / np.sum(sample_weight)

    # 对训练集预测结果进行累加
    pred_matrix += alpha * base_estimator.predict_proba(X_train)

# 计算最终预测结果
y_pred = np.argmax(pred_matrix, axis=1)

# 在测试集上评估模型
acc = np.mean(y_pred == y_train)
print("Accuracy on train set:", acc)

# 使用训练好的模型在测试集上进行预测
pred_matrix_test = np.zeros((len(X_test), 5))
for i in range(n_estimators):
    pred_matrix_test += learning_rate * base_estimator.predict_proba(X_test)

y_pred_test = np.argmax(pred_matrix_test, axis=1)

# 在测试集上评估模型
acc_test = np.mean(y_pred_test == y_test)
print("Accuracy on test set:", acc_test)

在这个例子中，我们使用了KNN作为基学习器，训练了一个五分类的Boosting模型。我们首先生成了一个包含1000个样本和10个特征的数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接着，我们初始化了一些参数，包括基学习器的数量、学习率等等。我们使用KNN作为基学习器，并初始化了一个权重向量和一个预测结果矩阵。接下来，我们使用循环来训练Boosting模型。在每次迭代中，我们使用带权重的训练集训练基学习器，并对训练集进行预测。然后，我们计算误差率和基学习器的权重，并更新权重向量。最后，我们对训练集预测结果进行累加，并在测试集上评估模型的准确率。