Python使用Scikit-learn的Boosting集成学习实战

准备工作： 1. 安装Python：首先确保已经安装了Python，推荐使用Python 3版本。 2. 安装Scikit-learn：Scikit-learn是一个机器学习库，用于构建、训练和评估各种机器学习模型。可以通过pip命令安装Scikit-learn： pip install scikit-learn 3. 数据集介绍：我们选取了经典的鸢尾花数据集（Iris dataset）作为样例数据。该数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征和1个目标变量，用于分类问题。 数据集下载链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris 依赖的类库： python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score 完整的样例代码如下所示： python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 data = load_iris() X = data.data y = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构建决策树分类器作为基分类器 base_classifier = DecisionTreeClassifier(max_depth=1) # 构建AdaBoost分类器 adaboost = AdaBoostClassifier(base_classifier, n_estimators=50, learning_rate=0.1) # 训练模型 adaboost.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = adaboost.predict(X_test) # 评估模型 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) 通过运行上述代码，可以实现一个基于AdaBoost算法的集成学习模型，使用决策树作为基分类器。首先将数据集划分为训练集和测试集，然后构建AdaBoost分类器并训练模型，最后用测试集评估模型的准确率。 总结： Boosting是集成学习中的一种常用方法，通过结合多个弱分类器来构建一个强分类器。Scikit-learn提供了强大的Boosting集成学习库，包括AdaBoost、Gradient Boosting和XGBoost等算法。本样例中，我们使用Scikit-learn中的AdaBoostClassifier类来构建AdaBoost分类器，并将决策树作为基分类器。准备好数据、构建模型、训练和评估模型是使用Scikit-learn实现Boosting集成学习的基本步骤。