python adaboost 自适应数据加载函数

最新推荐文章于 2025-06-02 12:50:41 发布

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分类专栏：机器学习 python

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本文介绍了一个用于从文件中加载数据并将其转化为矩阵形式的方法。该方法适用于文本文件，特别是制表符分隔的文件。通过读取文件的第一行确定特征数量，并依次读取每一行的数据，将除最后一列外的所有数据作为特征向量存储，而将最后一列作为标签存储。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

def loadDataSet(filename):
    numFeat=len(open(filename).readline().split('\t'))
    dataMat=[];labelMat=[]
    fr=open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        lineArr=[]
        curLine=line.strip().split('\t')
        for i in range(numFeat-1): # i 遍历特征值
            lineArr.append(float(curLine[i]))
        dataMat.append(lineArr)
        labelMat.append(float(curLine[-1]))
    return dataMat,labelMat