Adaboost介绍与使用（实战）

boosting

AdaBoost是英文“Adaptive Boosting”（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮迭代中，加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数才确定最终的强分类器。

例子

步骤


Adaboost训练过程1（二分类情况）

Adaboost判断过程

Adaboost算法流程2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import tree
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import make_gaussian_quantiles
from sklearn.metrics import classification_report

# 生成2维正态分布，生成的数据按分位数分为两类，500个样本,2个样本特征
x1, y1 = make_gaussian_quantiles(n_samples=500, n_features=2,n_classes=2)
# 生成2维正态分布，生成的数据按分位数分为两类，400个样本,2个样本特征均值都为3
x2, y2 = make_gaussian_quantiles(mean=(3, 3), n_samples=500, n_features=2, n_classes=2)
# 将两组数据合成一组数据
x_data = np.concatenate((x1, x2))
y_data = np.concatenate((y1, - y2 + 1))
#- y2 + 1作用，因为y2只有两种值0和1，这里将将0变1,1变成0
#目的是为了让数据集更加复杂一点

plt.scatter(x_data[:, 0], x_data[:, 1], c=y_data)
plt.show()

# 决策树模型
model = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=3)

# 输入数据建立模型
model.fit(x_data, y_data)

#画图

# 获取数据值所在的范围
x_min, x_max = x_data[:, 0].min() - 1, x_data[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = x_data[:, 1].min() - 1, x_data[:, 1].max() + 1

# 生成网格矩阵
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
                     np.arange(y_min, y_max, 0.02))

z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])# ravel与flatten类似，多维数据转一维。flatten不会改变原始数据，ravel会改变原始数据
z = z.reshape(xx.shape)
# 等高线图
cs = plt.contourf(xx, yy, z)
# 样本散点图
plt.scatter(x_data[:, 0], x_data[:, 1], c=y_data)
plt.show()

# 模型准确率
model.score(x_data,y_data)

# AdaBoost模型
#DecisionTreeClassifier(max_depth=3)引入模型，n_estimators=10设置迭代次数
model = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=3),n_estimators=10)
# 训练模型
model.fit(x_data, y_data)

#画图

# 获取数据值所在的范围
x_min, x_max = x_data[:, 0].min() - 1, x_data[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = x_data[:, 1].min() - 1, x_data[:, 1].max() + 1

# 生成网格矩阵
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
                     np.arange(y_min, y_max, 0.02))

# 获取预测值
z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
z = z.reshape(xx.shape)
# 等高线图
cs = plt.contourf(xx, yy, z)
# 样本散点图
plt.scatter(x_data[:, 0], x_data[:, 1], c=y_data)
plt.show()

# 模型准确率
model.score(x_data,y_data)