adaBoostClassifier

语法

adaBoostClassifier(ds, yColName, xColNames, numClasses, [maxFeatures=0], [numTrees=10], [numBins=32], [maxDepth=10], [minImpurityDecrease=0.0], [learningRate=0.1], [algorithm='SAMME.R'], [randomSeed])

参数

ds 是数据源，通常用 sqlDS 函数生成。

yColName 是字符串，表示数据源中作为因变量（所属分类）的列名。

xColNames 是字符串标量或向量，表示数据源中作为自变量的列名。

numClasses 是正整数，表示分类数目。y 列的取值必须是[0, numClasses)之间的整数。

maxFeatures 是一个整数或浮点数，表示一次分裂节点选取的特征个数或比例。默认值是0。

如果 maxFeatures 为正整数，则在一次分裂时选取 maxFeatures 个特征。
如果 maxFeatures =0，则在一次分裂时选取全部特征。
如果 maxFeatures 是一个0和1之间的浮点数，则在一次分裂时选取 int(特征列数量 * maxFeatures)个特征。

numTrees 是正整数，表示产生树的最大个数，即停止提升时的最大迭代次数。如果能够完美训练，学习会提前中止。默认值为10。

numBins 是正整数，表示离散化连续特征时的桶数。默认值为32。增加 numBins 会使算法考虑更多的分裂节点的决策值，产生更好的分裂结果，但也会提高计算量和通讯量。

maxDepth 是正整数，表示树的最大深度。默认值为10。

minImpurityDecrease 是浮点数，如果分裂产生的基尼指数纯度减少值大于或等于这个值，节点会继续分裂。

learningRate 是正浮点数，表示迭代过程中的每个分类器对下一个分类器的样本权重的影响。

algorithm 是一个字符串，表示所使用的算法，可以取值 "SAMME.R" 或 "SAMME"。默认值为 "SAMME.R"。

randomSeed 是随机数生成器使用的种子。

详情

进行 AdaBoost 分类。返回结果是字典，包含以下 key：numClasses, minImpurityDecrease, maxDepth, numBins, numTrees, maxFeatures, model, modelName, xColNames, learningRate, algorithm。其中 model 是一个元组，保存了训练生成的树；modelName 为 "AdaBoost Classifier"

生成的模型可以作为 predict 函数的输入。

例子

用模拟数据训练一个 AdaBoost 分类模型

t = table(100:0, `cls`x0`x1, [INT,DOUBLE,DOUBLE])
n=5
cls = take(0, n)
x0 = norm(0, 10, n)
x1 = norm(0, 10, n)
insert into t values (cls, x0, x1)
cls = take(1, n)
x0 = norm(1, 10, n)
x1 = norm(1, 10, n)
insert into t values (cls, x0, x1)
model = adaBoostClassifier(sqlDS(<select * from t>), `cls, `x0`x1, 2);

把模型用于预测

t1 = table(-0.5 0 1 2 as x0, -2 0 1 3 as x1)
predict(model, t1);

保存模型到磁盘，以及加载保存的模型

saveModel(model, "C:/DolphinDB/data/classifierModel.bin");
loadModel("C:/DolphinDB/data/classifierModel.bin");