提示错误信息:ZeroDivisionError: division by zero的解决方法
在手写Adaboost算法时,基本分类器 G m ( x ) G_{m}(x) Gm(x)的系数为:
α m = 1 2 log 1 − e m e m \alpha_m=\frac{1}{2}\log\frac{1-e_m}{e_m} αm=21logem1−em
我们用代码实现为:(只展示部分代码)
estimator.alpha=0.5*np.log((1-min_error)/(min_error))
preds=np.ones(np.shape(y))
negative_idx=(estimator.lable*X[:,estimator.feature_index]<estimator.lable*estimator.threshold)
preds[negative_idx]=-1
w*=np.exp(-estimator.alpha*y*preds)
w/=np.sum(w)
self.estimators.append(estimator)
但是在运行后报错:
F:\anaconda\envs\sklearn-env\python.exe F:/PycharmProject/Adaboost_numpy_demo.py
Traceback (most recent call last):File "F:\PycharmProject\Adaboost_numpy_demo.py", line 116, in <module>clf.fit(X_train,y_train)File "F:\PycharmProject\Adaboost_numpy_demo.py", line 80, in fitestimator.alpha=0.5*np.log((1-min_error)/(min_error))
ZeroDivisionError: division by zeroProcess finished with exit code 1
这里的错误很明显,就是我们的公式计算中, e m e_m em可能是一个非常小的数字,在进行计算时就会变为0,出现错误,这样一来,改正的方法也很明确:
estimator.alpha=0.5*np.log((1-min_error)/(min_error+1e-9))
这样的运行结果就不会报错了!
问题解决!
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