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y almonds[Type]处理缺失数据 接下来我们通过使用 KNN 插补器填充缺失值来清理数据集。这确保了我们的模型有一个完整的数据集。 from sklearn.impute import KNNImputer imputer KNNImputer(n_neighbors5) X_imputed imputer.fit_transform(X)拆分数据以进行训练和测试 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X_imputed, y, test_size0.2, random_state42)训练决策树分类器 我们在这里训练一个简单的决策树模型它为我们提供了基线准确性然后再继续提高其性能 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score tree DecisionTreeClassifier(max_depth1, random_state42) tree.fit(X_train, y_train) tree_accuracy accuracy_score(y_test, tree.predict(X_test))使用 AdaBoost 提高性能 然后我们使用 AdaBoost 通过关注其错误和提高准确性来提高决策树的性能。 from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier ada AdaBoostClassifier(base_estimatortree, n_estimators100, learning_rate1.0, random_state42) ada.fit(X_train, y_train) ada_accuracy accuracy_score(y_test, ada.predict(X_test))# Print the accuracies print(fAccuracy of the weak learner (Decision Tree): {tree_accuracy * 100:.2f}%) print(fAccuracy of AdaBoost model: {ada_accuracy * 100:.2f}%)最终输出 最后我们比较结果了解 AdaBoost 如何显著提高准确性。 Accuracy of the weak learner (Decision Tree): 43.14% Accuracy of AdaBoost model: 61.50%那么收获是什么结果说明了通过 AdaBoost 进行集成学习的力量。在这里弱学习器是一个最大深度仅为 1 的决策树其准确率约为 43%。鉴于只有三种杏仁43% 的准确率并不比猜测的平均值高多少。但是当这个弱学习器在具有 100 次迭代的 AdaBoost 模型中用作基本估计器时准确率提高到 62%。 退后一步需要注意的是虽然 AdaBoost 在我们的 Almonds 数据集上报告了更高的准确性但它可能并不总是最适合每种情况。存在过度拟合的风险尤其是对于像这样的较小数据集模型可能会变得过于复杂。实际上更简单的分类技术对于某些任务的性能可能同样好甚至更好。因此虽然我们在这里使用 AdaBoost 来说明这个概念但重要的是要退后一步考虑一下我们是否真的想要高级别的复杂性。 结论 Boosting 代表了机器学习领域的重大进步展示了集成方法在提高预测准确性方面的力量。正如我们所探索的AdaBoost、Gradient Boosting 和 XGBoost 等提升算法基于一个基本原理运行组合多个弱模型以创建单个更有效的预测器。 但是重要的是要记住提升只是机器学习工具包中的一种工具。它的有效性可能因具体问题而异。与任何机器学习技术一样了解何时以及如何应用提升是其充分发挥潜力的关键。