如果是希望综合不同核函数的SVM算法的adaboost应该怎么写

如果希望综合不同核函数的SVM算法的AdaBoost，可以使用Scikit-learn库中的MultiKernelClassifier类。这个类可以让我们使用多个核函数来训练SVM模型，然后将这些模型组合起来形成一个强分类器，以用于AdaBoost算法。下面是一个示例代码：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier, MultiOutputClassifier
from sklearn.kernel_approximation import Nystroem
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# 定义多个核函数
kernel_list = ['linear', 'rbf', 'poly', 'sigmoid']

# 创建多个SVM模型
svm_models = [make_pipeline(Nystroem(kernel=k, n_components=100), SVC()) for k in kernel_list]

# 将多个SVM模型组合成一个多输出分类器，用于AdaBoost
multi_svm = MultiOutputClassifier(OneVsRestClassifier(AdaBoostClassifier(base_estimator=None, n_estimators=50)))

# 训练多输出分类器
multi_svm.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的分类器进行预测
y_pred = multi_svm.predict(X_test)

在上述代码中，我们使用make_pipeline函数创建了多个SVM模型，每个模型使用不同的核函数，并在每个模型的前面加上了一个Nystroem近似特征映射器。然后，我们将这些模型传递给MultiOutputClassifier类，这个类是用于多输出分类的。我们将MultiOutputClassifier包装在OneVsRestClassifier中，以实现多类分类。最后，我们使用这个多输出分类器来训练一个AdaBoost分类器，并对测试集进行预测。