怎么樣掌握python中的AdaBoost算法

發(fā)布時間：2020-11-23 09:53:56 來源：億速云閱讀：141 作者：小新欄目：編程語言

了解怎么樣掌握python中的AdaBoost算法？這個問題可能是我們?nèi)粘W(xué)習(xí)或工作經(jīng)常見到的。希望通過這個問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家?guī)淼膮⒖純?nèi)容，讓我們一起來看看吧！

Python實(shí)現(xiàn)AdaBoost算法

計算弱分類器誤差

 pred_train = models[m].predict(x_train)
 miss = [int(x) for x in (pred_train != y_train)]
 error = np.dot(w, miss)

計算弱分類器的權(quán)重

 theta[m] = 0.5 * np.log((1-error)/error)

更新數(shù)據(jù)權(quán)重

 for i in n_train:
 w[i] = w[i]*np.exp(-theta[m]*y_train[i]*pred_train[i])

正規(guī)化權(quán)重

 for i in n_train:
 w[i] /= np.sum(w[i])

最終的預(yù)測

predict = np.dot(theta, [model[m].predict(x_test) for m in range(M)])

感謝各位的閱讀！看完上述內(nèi)容，你們對怎么樣掌握python中的AdaBoost算法大概了解了嗎？希望文章內(nèi)容對大家有所幫助。如果想了解更多相關(guān)文章內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。

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