本文主要是介绍基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
简介
在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。
1. 修复Alpha计算中的问题
在AdaBoost中，如果分类器的错误率 e 为0，则计算出的权重 α 将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。
2. 调整学习率
sklearn的AdaBoost实现中包含一个learning_rate参数，这实际上是1/2在α计算中的一部分。我们将这个参数重命名为eta，并尝试不同的eta值，以观察其对模型准确性的影响。sklearn的默认值为1。
3. 自定义决策桩
sklearn中的DecisionTreeClassifier使用加权基尼指数来评估分裂，而我们学到的是加权错误率。我们将实现一个自定义的DecisionStump类，它使用加权错误率来替代基尼指数。为了验证自定义桩的有效性，我们将检查其是否能够与sklearn的实现提供相似的准确性。需要注意的是，如果不将标签 y 更改为-1，准确性可能会非常差。
代码示例
以下是扩展AdaBoost实现的代码示例：
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
from sklearn.metrics import classification_report# 生成数据集
X, y = make_classification(n_samples=500, random_state=1)
y = np.where(y == 0, -1, 1) # 将标签0转换为-1X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 自定义决策桩类
class DecisionStump():def __init__(self):self.polarity = 1self.feature_index = Noneself.threshold = Noneself.alpha = Nonedef fit(self, X, y, weights):m, n = X.shapemin_error = float('inf')for feature_index in range(n):feature_values = np.unique(X[:, feature_index])for threshold in feature_values:for polarity in [-1, 1]:predictions = np.ones(m)predictions[X[:, feature_index] < threshold] = -1predictions *= polarityerror = np.dot(weights, predictions != y)if error < min_error:min_error = errorself.polarity = polarityself.threshold = thresholdself.feature_index = feature_indexdef predict(self, X):predictions = np.ones(X.shape[0])if self.polarity == -1:predictions[X[:, self.feature_index] < self.threshold] = -1else:predictions[X[:, self.feature_index] >= self.threshold] = -1return predictions# 自定义AdaBoost类
class AdaBoost():def __init__(self, S=5, eta=0.5):self.S = Sself.eta = etadef fit(self, X, y):m, n = X.shapeW = np.full(m, 1/m)self.clfs = []for _ in range(self.S):clf = DecisionStump()clf.fit(X, y, W)predictions = clf.predict(X)error = np.dot(W, predictions != y)if error == 0:error = 1e-10 # 避免除零错误alpha = self.eta * 0.5 * np.log((1 - error) / error)clf.alpha = alphaW *= np.exp(alpha * (predictions != y))W /= np.sum(W)self.clfs.append(clf)def predict(self, X):clf_preds = np.zeros((X.shape[0], len(self.clfs)))for i, clf in enumerate(self.clfs):clf_preds[:, i] = clf.predict(X)return np.sign(np.dot(clf_preds, [clf.alpha for clf in self.clfs]))# 训练和评估自定义AdaBoost模型
ada_clf = AdaBoost(S=50, eta=0.5)
ada_clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = ada_clf.predict(X_test)print("自定义AdaBoost模型的分类报告：")
print(classification_report(y_test, y_pred))
结语
在本篇中，我们扩展了AdaBoost的实现，解决了计算中的潜在问题，并尝试了不同的学习率以优化模型性能。与决策树、Bagging和随机森林相比，AdaBoost通过加权组合多个弱分类器，能够进一步提高分类性能。决策树为基础分类器提供了简单有效的分裂方式，而AdaBoost则通过提升算法强化了模型的准确性。与Bagging和随机森林不同，AdaBoost侧重于通过关注分类错误的样本来提升弱分类器的性能，从而在许多复杂任务中表现出色。
如果你觉得这篇博文对你有帮助，请点赞、收藏、关注我，并且可以打赏支持我！
欢迎关注我的后续博文，我将分享更多关于人工智能、自然语言处理和计算机视觉的精彩内容。
谢谢大家的支持！
这篇关于基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
