c# - Accord.NET:如何训练 Boost 分类器

Question

我正在尝试使用 Accord.NET 库进行对象分类，但我未能找到任何合适的示例，并且文档不足以理解该过程。我当前的代码是

Predictor = new Boost<DecisionStump>();
AdaBoost<DecisionStump> Algo = new AdaBoost<DecisionStump>(Predictor, new ModelConstructor<DecisionStump>((double[] weights) => new DecisionStump(10)));
Algo.Run(set.X, set.Y);

这样写只是为了“可编译”，但我不知道 DecisionStump 的 inputs 参数和整个第二个 AdaBoost 的本质是什么 参数。有人可以解释一下，如何正确创建和训练 Boost 分类器吗？

Answer 1

你必须给出训练的输入数据和输出标签，你提到的 set.X 和 set.Y。 通常是通过提供参数 double[][] 输入和 int[] 输出:

Algo.Run(inputs, outputs);