Python实现Adaboost算法及完整源码

Python实现Adaboost算法及完整源码

Adaboost算法是一种集成学习算法，它将多个弱分类器（分类效果略优于随机猜测）进行组合，构建一个强分类器。本篇文章将介绍如何用Python实现Adaboost算法，并提供完整源代码。

步骤1：准备数据

首先，在做机器学习之前，需要准备好数据集。本次使用的数据集是UCI Machine Learning Repository中的heart disease数据集。代码中我们使用了pandas库对数据进行处理和清洗。同时还使用了sklearn库中的train_test_split方法将数据分为训练集和测试集。

代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

data=pd.read_csv('./data/heart.csv'