【发布时间】：2015-05-11 18:44:39
【问题描述】：
我在 Python 中使用 AdaBoostClassifier（来自 sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier），我想知道 AdaBoost 选择的弱规则。
这是我的源代码：
x = np.array(p_values_learn) #Array of 10.000 * 100.000 values are float betweek 0 and 1
y = np.array(verite_learn) #Vector of 100.000 values are 0 or 1
bdt = AdaBoostClassifier(algorithm="SAMME.R", n_estimators=4)
bdt.fit(x, y)
每个估计器都是一个决策树分类器，但我无法找到我想要的信息。
我想知道决策函数 f(x) 的规则细节：
f(x) = 0.426 I(x37
也就是说，我想知道分类器使用了我的数据 X 的哪一列以及使用了哪个系数。
这是一个二元决定，类别是 0 或 1。
谢谢。
【问题讨论】：
-
AdaBoostClassifier 使用的是什么库？如果是 sklearn，bdt.get_params() 会提供你想要的吗？
-
是的，这是 sklearn，当我尝试使用 get_params() 时，它只给出：{'n_estimators': 4, 'base_estimator': None, 'random_state': None, 'learning_rate': 1.0, “算法”：“SAMME.R”}