【Python】在 Pandas 中使用 AdaBoost 进行分类
我们都找到天使了
说好了 心事不能偷藏着
什么都 一起做 幸福得 没话说
把坏脾气变成了好沟通
我们都找到天使了 约好了
负责对方的快乐
阳光下 的山坡 你素描 的以后
怎么抄袭我脑袋 想的
🎵 薛凯琪《找到天使了》
在数据科学和机器学习的工作流程中,Pandas 是一个非常强大的数据操作和分析工具库。结合 Pandas 和 AdaBoost 分类算法,可以高效地进行数据预处理和分类任务。本文将介绍如何在 Pandas 中使用 AdaBoost 进行分类。
什么是 AdaBoost?
AdaBoost(Adaptive Boosting)是一种集成学习算法,通过结合多个弱分类器来提升分类性能。每个弱分类器都专注于之前分类错误的样本,最终形成一个强分类器。AdaBoost 适用于各种分类任务,具有很高的准确性和适应性。
使用 AdaBoost 的步骤
数据准备:使用 Pandas 加载和预处理数据。
模型训练:使用 Scikit-Learn 实现 AdaBoost 算法进行模型训练。
模型评估:评估模型的性能。
安装必要的库
在开始之前,请确保你已经安装了 Pandas 和 Scikit-Learn。你可以使用以下命令进行安装:
pip install pandas scikit-learn
步骤一:数据准备
我们将使用一个示例数据集,并通过 Pandas 进行加载和预处理。假设我们使用的是著名的 Iris 数据集。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris# 加载 Iris 数据集
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target# 显示前几行数据
print(df.head())
步骤二:模型训练
在这一步中,我们将使用 Scikit-Learn 提供的 AdaBoostClassifier 进行模型训练。
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score# 分割数据集为训练集和测试集
X = df.drop(columns=['target'])
y = df['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 初始化弱分类器(决策树)
weak_classifier = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)# 初始化 AdaBoost 分类器
adaboost = AdaBoostClassifier(base_estimator=weak_classifier, n_estimators=50, learning_rate=1.0, random_state=42)# 训练模型
adaboost.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = adaboost.predict(X_test)# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
步骤三:模型评估
我们已经在上面的代码中计算了模型的准确性。除此之外,我们还可以绘制混淆矩阵和分类报告,以更详细地评估模型性能。
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()# 分类报告
report = classification_report(y_test, y_pred, target_names=iris.target_names)
print(report)
结论
通过上述步骤,我们展示了如何使用 Pandas 和 Scikit-Learn 实现 AdaBoost 分类。具体步骤包括数据准备、模型训练和模型评估。AdaBoost 是一种强大的集成学习算法,通过结合多个弱分类器来提高分类性能。结合 Pandas 的数据处理能力和 Scikit-Learn 的机器学习工具,可以高效地完成分类任务。
相关文章:
【Python】在 Pandas 中使用 AdaBoost 进行分类
我们都找到天使了 说好了 心事不能偷藏着 什么都 一起做 幸福得 没话说 把坏脾气变成了好沟通 我们都找到天使了 约好了 负责对方的快乐 阳光下 的山坡 你素描 的以后 怎么抄袭我脑袋 想的 🎵 薛凯琪《找到天使了》 在数据科学和机器学习的工作…...
持续总结中!2024年面试必问 20 道并发编程面试题(九)
上一篇地址:持续总结中!2024年面试必问 20 道并发编程面试题(八)-CSDN博客 十七、请解释什么是Callable和FutureTask。 Callable和FutureTask是Java并发API中的重要组成部分,它们用于处理可能产生结果的异步任务。 …...

Linux:线程池
Linux:线程池 线程池概念封装线程基本结构构造函数相关接口线程类总代码 封装线程池基本结构构造与析构初始化启动与回收主线程放任务其他线程读取任务终止线程池测试线程池总代码 线程池概念 线程池是一种线程使用模式。线程过多会带来调度开销,进而影…...

集成学习方法:Bagging与Boosting的应用与优势
个人名片 🎓作者简介:java领域优质创作者 🌐个人主页:码农阿豪 📞工作室:新空间代码工作室(提供各种软件服务) 💌个人邮箱:[2435024119qq.com] 📱…...
JEnv-for-Windows 2 java版本工具的安装使用踩坑
0.环境 windows11pro 1.工具下载 GitHub - Mu-L/JEnv-for-Windows: Change your current Java version with one line or JEnv-for-Windows:Change your current Java version with one line - GitCode 2.执行jenv 初始化 2.1 问题:PowerShell 未对文件\XXX.…...

linux中: IDEA 由于JVM 设置内存过小,导致打开项目闪退问题
1. 找到idea安装目录 由于无法打开idea,只能找到idea安装目录 在linux(debian/ubuntu)中idea的插件默认安装位置和配置文件在哪里? 默认路径: /home/当前用户名/.config/JetBrains/IntelliJIdea2020.具体版本号/options2. 找到jvm配置文件 IDEA安装…...
d3.js获取流程图不同的节点
在D3.js中,获取流程图中不同的节点通常是通过选择SVG元素并使用数据绑定来实现的。流程图的节点可以通过BPMN、JSON或其他数据格式定义,然后在D3.js中根据这些数据动态生成和选择节点。 以下是一个基本的示例,展示如何使用D3.js选择和操作流…...
MFC socket编程-服务端和客户端流程
MFC 提供了一套丰富的类库来简化 Windows 应用程序的网络编程。以下是使用 MFC 进行 socket 编程时服务端和客户端的基本流程: 服务端流程: 初始化 Winsock: 调用 AfxSocketInit 初始化 Winsock 库。 创建 CSocket 或 CAsyncSocket 对象&am…...
22.1 正则表达式-定义正则表达式、正则语法
1.定义正则表达式 正则表达式意在描述隐藏在数据中的某种模式或规则。 例如:下面的几个字符串看似各不相同: slimshady999roger1813Wagner但看似不同的数据却隐藏着相同的特征: 仅由英语字母和数字组成英语字母有小写也有大写总字符数介于 …...

网络数据包抓取与分析工具wireshark的安及使用
WireShark安装和使用 WireShark是非常流行的网络封包分析工具,可以截取各种网络数据包,并显示数据包详细信息。常用于开发测试过程中各种问题定位。 1 任务目标 1.1 知识目标 了解WireShark的过滤器使用,通过过滤器可以筛选出想要分析的内容 掌握Wir…...

Docker镜像技术剖析
目录 1、概述1.1 什么是镜像?1.2 联合文件系统UnionFS1.3 bootfs和rootfs1.4 镜像结构1.5 镜像的主要技术特点1.5.1 镜像分层技术1.5.2 写时复制(copy-on-write)策略1.5.3 内容寻址存储(content-addressable storage)机制1.5.4 联合挂载(union mount)技术 2.机制原理…...

log4j漏洞学习
log4j漏洞学习 总结基础知识属性占位符之Interpolator(插值器)模式布局日志级别 Jndi RCE CVE-2021-44228环境搭建漏洞复现代码分析日志记录/触发点消息格式化 Lookup 处理JNDI 查询触发条件敏感数据带外漏洞修复MessagePatternConverter类JndiManager#l…...

架构设计 - WEB项目的基础序列化配置
摘要:web项目中做好基础架构(redis,json)的序列化配置有重要意义 支持复杂数据结构:Redis 支持多种不同的数据结构,如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。在将这些数据结构存储到 Redis 中时,需要将其序列化为字节…...

java(JVM)
JVM Java的JVM(Java虚拟机)是运行Java程序的关键部件。它不直接理解或执行Java源代码,而是与Java编译器生成的字节码(Bytecode)进行交互。下面是对Java JVM更详尽的解释: 1.字节码: 当你使用J…...
【网络安全】【深度学习】【入侵检测】SDN模拟网络入侵攻击并检测,实时检测,深度学习【二】
文章目录 1. 习惯终端2. 启动攻击3. 接受攻击4. 宿主机查看h2机器 1. 习惯终端 上次把ubuntu 22自带的终端玩没了,治好用xterm: 以通过 AltF2 然后输入 xterm 尝试打开xterm 。 然后输入这个切换默认的终端: sudo update-alternatives --co…...

飞腾银河麒麟V10安装Todesk
下载安装包 下载地址 https://www.todesk.com/linux.html 安装 yum makecache yum install libappindicator-gtk3-devel.aarch64 rpm -ivh 下载的安装包文件后台启动 service todeskd start修改配置 编辑 /opt/todesk/config/config.ini 移除自动更新临时密码 passupda…...

JWT令牌、过滤器Filter、拦截器Interceptor
目录 JWT令牌 简介 JWT生成 解析JWT 登陆后下发令牌 过滤器(Filter) Filter快速入门 Filter拦截路径 过滤器链 登录校验Filter-流程 拦截器(Interceptor) Interceptor 快速入门 拦截路径 登录校验流程 JWT令牌 简介 全称:JSON Web Token(https://iwt.io/) …...

iText7画发票PDF——小tips
itext7教程: 1、https://blog.csdn.net/allway2/article/details/124295097 2、https://max.book118.com/html/2017/0720/123235195.shtm 3、https://www.cnblogs.com/fonks/p/15090635.html 4、https://www.cnblogs.com/sky-chen/p/13026203.html 5、官方ÿ…...

跟着刘二大人学pytorch(第---10---节课之卷积神经网络)
文章目录 0 前言0.1 课程链接:0.2 课件下载地址: 回忆卷积卷积过程(以输入为单通道、1个卷积核为例)卷积过程(以输入为3通道、1个卷积核为例)卷积过程(以输入为N通道、1个卷积核为例)…...
transformer实战
1.pipeline() 首先下载transformer,之后 from transformers import pipeline# 加载一个用于文本分类的pipeline # Use a pipeline as a high-level helperpipe pipeline("zero-shot-classification", model"https://hf-mirror.com/morit/chinese_…...
Java 语言特性(面试系列2)
一、SQL 基础 1. 复杂查询 (1)连接查询(JOIN) 内连接(INNER JOIN):返回两表匹配的记录。 SELECT e.name, d.dept_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.dept_id d.dept_id; 左…...

微信小程序之bind和catch
这两个呢,都是绑定事件用的,具体使用有些小区别。 官方文档: 事件冒泡处理不同 bind:绑定的事件会向上冒泡,即触发当前组件的事件后,还会继续触发父组件的相同事件。例如,有一个子视图绑定了b…...
1688商品列表API与其他数据源的对接思路
将1688商品列表API与其他数据源对接时,需结合业务场景设计数据流转链路,重点关注数据格式兼容性、接口调用频率控制及数据一致性维护。以下是具体对接思路及关键技术点: 一、核心对接场景与目标 商品数据同步 场景:将1688商品信息…...
【决胜公务员考试】求职OMG——见面课测验1
2025最新版!!!6.8截至答题,大家注意呀! 博主码字不易点个关注吧,祝期末顺利~~ 1.单选题(2分) 下列说法错误的是:( B ) A.选调生属于公务员系统 B.公务员属于事业编 C.选调生有基层锻炼的要求 D…...

UR 协作机器人「三剑客」:精密轻量担当(UR7e)、全能协作主力(UR12e)、重型任务专家(UR15)
UR协作机器人正以其卓越性能在现代制造业自动化中扮演重要角色。UR7e、UR12e和UR15通过创新技术和精准设计满足了不同行业的多样化需求。其中,UR15以其速度、精度及人工智能准备能力成为自动化领域的重要突破。UR7e和UR12e则在负载规格和市场定位上不断优化…...
大学生职业发展与就业创业指导教学评价
这里是引用 作为软工2203/2204班的学生,我们非常感谢您在《大学生职业发展与就业创业指导》课程中的悉心教导。这门课程对我们即将面临实习和就业的工科学生来说至关重要,而您认真负责的教学态度,让课程的每一部分都充满了实用价值。 尤其让我…...

Android 之 kotlin 语言学习笔记三(Kotlin-Java 互操作)
参考官方文档:https://developer.android.google.cn/kotlin/interop?hlzh-cn 一、Java(供 Kotlin 使用) 1、不得使用硬关键字 不要使用 Kotlin 的任何硬关键字作为方法的名称 或字段。允许使用 Kotlin 的软关键字、修饰符关键字和特殊标识…...

python执行测试用例,allure报乱码且未成功生成报告
allure执行测试用例时显示乱码:‘allure’ �����ڲ����ⲿ���Ҳ���ǿ�&am…...
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数 在软件开发中,单例模式(Singleton Pattern)是一种常见的设计模式,确保一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点。在多线程环境下,实现单例模式时需要注意线程安全问题,以防止多个线程同时创建实例,导致…...
PAN/FPN
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...