手动实现AdaboostM1算法代码

当然可以！以下是一个手动实现AdaboostM1算法的示例代码：

import numpy as np

def adaboost_m1(X, y, num_classifiers):
    n = X.shape[0]
    weights = np.ones(n) / n
    classifiers = []
    alpha = []

    for _ in range(num_classifiers):
        classifier = YourClassifier()  # 这里用你自己的分类器替代
        error = 0.0

        for i in range(n):
            if classifier.predict(X[i]) != y[i]:
                error += weights[i]

        if error > 0.5:
            break

        beta = error / (1 - error)
        alpha.append(np.log(1 / beta))

        for i in range(n):
            if classifier.predict(X[i]) == y[i]:
                weights[i] *= beta

        weights /= np.sum(weights)

        classifiers.append(classifier)

    return classifiers, alpha

这段代码实现了一个简化的Adaboost.M1算法，其中`X`是训练样本特征，`y`是对应的标签，`num_classifiers`是要训练的弱分类器的数量。

你需要将`YourClassifier()`替换为你自己实现的分类器，确保它有一个`predict()`方法来进行预测。在每个迭代中，根据当前样本权重训练一个分类器，并更新样本权重。最后返回训练好的弱分类器和对应的权重。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你自己的问题和数据来进行适当的修改。希望对你有所帮助！