怎么样掌握python中的AdaBoost算法

了解怎么样掌握python中的AdaBoost算法？这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容，让我们一起来看看吧！

Python实现AdaBoost算法

计算弱分类器误差

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

 计算弱分类器的权重

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

更新数据权重

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

正规化权重

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

最终的预测

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

感谢各位的阅读！看完上述内容，你们对怎么样掌握python中的AdaBoost算法大概了解了吗？希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道。