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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# Load the Iris dataset
iris load_iris()
X iris.data
y iris.target# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.3, random_state42)# Create an AdaBoostClassifier
clf AdaBoostClassifier(n_estimators50, random_state42)# Fit the classifier to the training data
clf.fit(X_train, y_train)# Make predictions on the test data
y_pred clf.predict(X_test)# Plot the decision boundary using the first two features
feature1 0 # Choose the feature indices you want to plot
feature2 1# Extract the selected features from the dataset
X_subset X[:, [feature1, feature2]]# Create an AdaBoostClassifier
clf AdaBoostClassifier(n_estimators50, random_state42)# Fit the classifier to the training data
clf.fit(X_train[:, [feature1, feature2]], y_train)# Make predictions on the test data
y_pred clf.predict(X_test[:, [feature1, feature2]])# Calculate accuracy
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
print(fAccuracy: {accuracy:.2f})# Plot the decision boundary
x_min, x_max X_subset[:, 0].min() - 1, X_subset[:, 0].max() 1
y_min, y_max X_subset[:, 1].min() - 1, X_subset[:, 1].max() 1
xx, yy np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1))Z clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z Z.reshape(xx.shape)plt.contourf(xx, yy, Z, alpha0.4)
plt.scatter(X_subset[:, 0], X_subset[:, 1], cy, markero, s25)
plt.xlabel(fFeature {feature1 1})
plt.ylabel(fFeature {feature2 1})
plt.title(AdaBoost Classifier Decision Boundary)
plt.show() 在此代码中 我们导入必要的库包括 NumPy、Matplotlib、scikit-learn 的数据集、AdaBoostClassifier、train_test_split 和 accuracy_score。我们加载 Iris 数据集并将其拆分为训练集和测试集。我们创建一个具有 50 个基本估计器的 AdaBoostClassifier您可以根据需要调整此数字。我们将分类器拟合到训练数据中并对测试数据进行预测。我们计算分类器的准确性。我们创建一个网格网格来绘制决策边界并使用它来可视化分类器的决策区域。最后我们绘制决策边界和数据点。 Accuracy: 0.73 请确保在 Python 环境中安装了 scikit-learn 和其他必要的库以便成功运行此代码。您可以使用 安装 scikit-learn。pip install scikit-learn 六、结论 AdaBoost 是机器学习工具包中的一项出色算法展示了集成方法在提高模型准确性方面的强大功能。它能够将弱学习者转化为强分类器使其成为解决不同领域复杂分类问题的宝贵资产。随着技术的不断进步AdaBoost的适应性和有效性可能会确保其在不断发展的机器学习和人工智能领域中成为重要工具的地位。
