Adaboost-python手推源码不调用库-有手就会

本次实验分别使用了库和不使用库手推Adaboost进行对比，使用鸢尾花数据集。代码清晰，注释完整，有手就会。

分别有pycharm和jupuyter的代码。

1.1导入库

import numpy as np
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
import graphviz

1.2加载数据

x,y=datasets.load_iris(return_X_y=True)
train_x,test_x,train_y,test_y=train_test_split(x,y,test_size=0.2)

分别将数据集划分成训练集80%，测试集20%。

1.3调用库建立模型，主要是用于和手推对比

k=3#分类数
ada=AdaBoostClassifier(n_estimators=k,algorithm='SAMME',learning_rate=1.0)
ada.fit(train_x,train_y)
result_sim_y=ada.predict(test_x)
proba=ada.predict_proba(test_x)
print('分类准确率：',ada.score(test_x,test_y))
print('分类结果',result_sim_y)
print('          概率0        概率1       概率2')
print(proba)
data_tree1=tree.export_graphviz(ada[0],filled=True,rounded=True)#第一棵树
print(graphviz.Source(data_tree1))
data_tree2=tree.export_graphviz(ada[1],filled=True,rounded=True)#第二棵树
print(graphviz.Source(data_tree2))
data_tree3=tree.export_graphviz(ada[2],filled=True,rounded=True)#第三棵树
print(graphviz.Source(data_tree3))

本段代码结果： 

 

1.4构建第一棵树，手推Adaboost决策树开始

#1.4构建第一棵树
print('-'*15,'第一棵树','-'*15)
#1.4.1计算gini系数
w1=np.full(shape=120,fill_value=1/120)
gini=1
for i in range(k):#循环k类次，0/1/2
    #计算每个类别概率
    cond=train_y==i
    p=sum(w1[cond])
    gini=gini-p**2
print('gini系数：',round(gini,3))
#1.4.2拆分条件
best_split={}#放最佳的裂分条件
lower_gini=1#标志，用于判断最小的gini系数
#如何划分，分两部分
for col in range(train_x.shape[1]):#4个特征值，选哪个特征进行分裂？
    for i in range(len(train_x)-1):#具体特征，选哪个裂分点。-1是因为每2个切一下，120个数据只能分出119组
        x=train_x[:,col].copy()#取出某列特征
        x.sort()#排序，从小到大
        # 切片求，每次取2个数求平均值
        split=x[i:i+2].mean()#2个一组，求平均
        cond=(x<=split).ravel()#条件判断，展平
        left_train_y=train_y[cond]#train_y分成左右两部分
        right_train_y=train_y[~cond]

#由于篇幅有限，剩余代码未展出，请在本文底部自取

 本段代码结果：

 

1.4.3计算误差率

#1.4.3计算误差率
y1_=ada[0].predict(train_x)
e1=(train_y!=y1_).mean()
print('手算的误差率是：',e1)
print('算法的误差是：',ada.estimator_errors_)

本段代码结果：

1.4.4计算弱分类器权重

#1.4.4计算弱学习器权重
a1=lr*(np.log((1-e1)/e1)+...
print('手动计算权重：',np.round(a1,8))
print('算法计算权重：',ada.estimator_weights_)

本段代码结果：

1.4.5权重更新

#1.4.5更新权重
#由于篇幅有限，剩余代码未展出，请在本文底部自取

到此为止，第一棵决策树手推算子已完成，第二、第三课决策树类似，最终可以求出概率，结果为：

 

按行来看，哪个概率大，就属于哪个，如就属于分类1。

源码下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1Hzk0trmkdHr0GfmBjk2KGA 
提取码：6666

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