Python Boosting 集成算法代码示例 - scikit-learn AdaBoost

在Python中，可以使用scikit-learn库来实现Boosting集成算法，下面是一个简单的示例代码：\n\npython\nfrom sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier\nfrom sklearn.datasets import make_classification\nfrom sklearn.model_selection import train_test_split\nfrom sklearn.metrics import accuracy_score\n\n# 生成随机数据集\nX, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)\n\n# 划分训练集和测试集\nX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)\n\n# 初始化AdaBoost分类器\nclf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, random_state=42)\n\n# 训练模型\nclf.fit(X_train, y_train)\n\n# 预测测试集\ny_pred = clf.predict(X_test)\n\n# 计算准确率\naccuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)\nprint("Accuracy:", accuracy)\n\n\n在这个示例中，我们首先使用make_classification函数生成一个包含1000个样本和20个特征的随机数据集。然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。\n\n接下来，我们初始化一个AdaBoost分类器，设置n_estimators参数为50，表示我们将使用50个弱分类器进行集成。然后，使用fit函数训练模型。\n\n最后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并使用accuracy_score函数计算预测准确率。\n\n注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用Boosting集成算法时，可能需要根据具体问题进行参数调优等操作。