bdt = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=2, min_samples_split=20, min_samples_leaf=5), algorithm="SAMME", n_estimators=200, learning_rate=0.8) bdt.fit(X, y) 这里我们选择了SAMME算法,最多200个弱分类器,步长0.8,在实际运用中你可能需要通过交叉验证调参而选择最好的参数。拟合完了...
random_state=0, shuffle=False) >>> clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0) >>> clf.fit(X, y) AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0) >>> clf.predict([[0, 0, 0, 0]]) array([1]) >>> clf.score(X, y) 0.983...相關...
# 需要导入模块: from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier [as 别名]# 或者: from sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier importpredict[as 别名]classEnsemble:def__init__(self, data):self.rf = RandomForestClassifier(n_estimators=80, n_jobs=-1, min_samples_split=45, criterion='entropy') self...
可以看到数据有些混杂,我们现在用基于决策树的Adaboost来做分类拟合。 bdt = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=2, min_samples_split=20, min_samples_leaf=5), algorithm="SAMME", n_estimators=200, learning_rate=0.8) bdt.fit(X, y) 这里我们选择了SAMME算法,最多200个弱分类器,步长0....
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,n_informative=2, n_redundant=2,random_state=0) m1 = AdaBoostClassifier(algorithm='SAMME.R',learning_rate=1.0, n_estimators=100, random_state...
n_estimators=50 5 base_estimator=svc 6 learning_rate=1 7 random_state=0 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 模型名称 指标名称 指标值 测试集 Adaboost分类模型(默认基分类器)
n_estimators=modelcount, learning_rate=0.8) model.fit(data[:, :-1], data[:,-1])# 給出訓練數據的預測值train_out = model.predict(data[:, :-1])# 計算MSEtrain_mse = fmse(data[:,-1], train_out)[0]# 給出驗證數據的預測值add_yan = model.predict(yanzhgdata[:, :-1])# 計算f1...
在下文中一共展示了AdaBoostClassifier.n_estimators方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: evaluate ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier [as 别名]# 或者:...
defrunAdaBoost(arr):#depth, n_est, lrn_rate=1.0): # removing filename for the scipy optimise thing '''filename,'''#ada =AdaBoostClassifier(n_estimators=100)globalfile_dir, nEvents, solutionFile, counterprint'iteration number '+ str(counter) ...
clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=300) clf.fit(X_train, Y_train) preds = clf.predict(X_cv) score = clf.score(X_cv,Y_cv) print("AdaBoost Classifier - {0:.2f}%".format(100* score)) Summary = pd.crosstab(label_enc.inverse_transform(Y_cv), label_enc.inverse_transform(p...