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了解怎么樣掌握python中的AdaBoost算法？這個問題可能是我們日常學習或工作經常見到的。希望通過這個問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家帶來的參考內容，讓我們一起來看看吧！
Python實現AdaBoost算法
計算弱分類器誤差
pred_train = models[m].predict(x_train) miss = [int(x) for x in (pred_train != y_train)] error = np.dot(w, miss)
計算弱分類器的權重
theta[m] = 0.5 * np.log((1-error)/error)
更新數據權重
for i in n_train: w[i] = w[i]*np.exp(-theta[m]*y_train[i]*pred_train[i])
正規化權重
for i in n_train: w[i] /= np.sum(w[i])
最終的預測
predict = np.dot(theta, [model[m].predict(x_test) for m in range(M)])
感謝各位的閱讀！看完上述內容，你們對怎么樣掌握python中的AdaBoost算法大概了解了嗎？希望文章內容對大家有所幫助。如果想了解更多相關文章內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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