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Python AdaBoostClassifier.n_estimators方法代码示例

本文整理汇总了Python中sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.n_estimators方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python AdaBoostClassifier.n_estimators方法的具体用法?Python AdaBoostClassifier.n_estimators怎么用?Python AdaBoostClassifier.n_estimators使用的例子?那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier的用法示例。


在下文中一共展示了AdaBoostClassifier.n_estimators方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: evaluate

# 需要导入模块: from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier [as 别名]
# 或者: from sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier import n_estimators [as 别名]
def evaluate(category, clf, datamanager, data=(None, None)):
    """Run evaluation of a classifier, for one category.

    If data isn't set explicitly, the test set is
    used by default.
    """
    log_file = os.path.join(datamanager.PATHS["LOGS"], "evaluation", class_name(clf), category)
    log_file = os.path.join(log_file, str(datetime.now()) + ".log")

    vcd = VisualConceptDetection(None, datamanager, log_file=log_file)
    clf = vcd.load_object("Classifier", category, clf)
    vcd.classifier = clf
    if (data[0] is None) or (data[1] is None):
        return vcd.evaluate_test_set(category)
    else:
        return vcd.evaluate(X_test=data[0], y_test=data[1])


if __name__ == "__main__":
    # classifier = RandomForestClassifier()

    classifier = AdaBoostClassifier()
    classifier.n_estimators = 2000
    classifier.base_estimator.max_depth = 4

    # classifier = LinearSVC(C=100)

    category = "airplanes"
    datamanager = CaltechManager()
    evaluate(category, classifier, datamanager)
开发者ID:JasonZen,项目名称:visualize-bovw,代码行数:32,代码来源:runEvaluation.py


注:本文中的sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.n_estimators方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。