boosting算法Python代码实现

以下是一些Python代码例子实现了常见的boosting算法：

1. AdaBoost(自适应增强算法)：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 实例化一个决策树分类器
dt = DecisionTreeClassifier()

# AdaBoost分类器
ada = AdaBoostClassifier(base_estimator=dt, n_estimators=500, learning_rate=0.1)

# 拟合模型
ada.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = ada.predict(X_test)

2. Gradient Boosting(梯度增强算法)：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

#  Gradient Boosting分类器
gb = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3)

# 拟合模型
gb.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = gb.predict(X_test)

3. XGBoost(极端梯度增强算法)：

import xgboost as xgb

# 构建数据矩阵
dtrain = xgb.DMatrix(data=X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(data=X_test)

# 设置参数
params = {'max_depth': 3, 'eta': 0.1, 'gamma': 0.1, 'objective': 'binary:logistic'}

# 训练模型
bst = xgb.train(params=params, dtrain=dtrain, num_boost_round=100)

# 预测
y_pred = bst.predict(dtest)

这些例子只是展示了一些常见的boosting算法，实际应用中可能需要根据具体情况调整参数和模型构建。