Adaboost分类模型调参代码
时间: 2023-11-12 07:00:30 浏览: 59
Adaboost算法的参数包括:
- base_estimator: 弱分类器,默认为决策树分类器。
- n_estimators: 弱分类器的数量,默认为50。
- learning_rate: 每个弱分类器的权重缩减系数,默认为1。
- algorithm: 训练弱分类器的算法,可以是SAMME和SAMME.R,默认为SAMME.R。
以下是Adaboost分类模型调参的代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定义基础决策树分类器
base_estimator = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)
# 定义Adaboost分类器
ada = AdaBoostClassifier(base_estimator=base_estimator)
# 定义调参范围
param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 150],
'learning_rate': [0.01, 0.1, 1],
'algorithm': ['SAMME', 'SAMME.R']}
# 使用网格搜索进行调参
grid_search = GridSearchCV(ada, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)
```
在这个示例中,我们首先定义了一个基础的决策树分类器,然后定义了一个Adaboost分类器,并设置了需要调参的参数范围。接着,使用GridSearchCV进行网格搜索,找到最优的参数组合,并输出最优参数和最优得分。