对adaboost模型进行5折交叉验证,并用GridSearchCV进行超参搜索,并打印输出每一折的精度
时间: 2024-01-06 16:04:57 浏览: 35
好的,这是一个比较简单的任务,我可以为您提供一个Python和scikit-learn的代码示例。以下是一个使用AdaBoost进行5折交叉验证和超参数搜索的示例代码:
首先,我们需要导入必要的库和数据集:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score, GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
```
接着,我们可以定义一个AdaBoost分类器,并使用GridSearchCV进行超参数搜索。在搜索时,我们可以指定要搜索的超参数范围,并且使用交叉验证进行评估。这里,我们搜索的超参数包括基分类器的数量和学习率:
```python
# 定义AdaBoost分类器
ada = AdaBoostClassifier()
# 定义要搜索的超参数范围
params = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
'learning_rate': [0.1, 0.5, 1.0]
}
# 使用GridSearchCV进行超参数搜索
grid = GridSearchCV(ada, params, cv=5)
grid.fit(X, y)
```
接下来,我们可以打印输出每一折交叉验证的精度,并输出最佳超参数组合:
```python
# 输出每一折交叉验证的精度
for i, score in enumerate(grid.cv_results_['mean_test_score']):
print(f"Fold {i+1}: {score:.3f}")
# 输出最佳超参数组合
print(f"Best params: {grid.best_params_}")
```
最后,我们可以使用最佳超参数组合训练一个新的模型,并进行模型评估:
```python
# 训练一个新的模型,使用最佳超参数组合
ada_best = AdaBoostClassifier(**grid.best_params_)
ada_best.fit(X, y)
# 进行模型评估
scores = cross_val_score(ada_best, X, y, cv=5)
print(f"Mean accuracy: {np.mean(scores):.3f}")
```
这样,我们就完成了使用AdaBoost进行5折交叉验证和超参数搜索的任务。需要注意的是,由于不同的数据集和任务可能会有不同的超参数范围和评估指标,您可能需要针对具体的任务进行一些调整。
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