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，但是我没有找到任何合适的示例和文档，这还不足以理解该过程。 我目前的代码是

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);

它的编写只是为了“可编译”，但我不知道DecisionStump的输入参数和整个第二个AdaBoost参数的本质是什么。 有人可以解释一下，如何正确创建和训练Boost分类器？

Answer 1

您必须为训练提供输入数据和输出标签，您提到了set.X和set.Y. 通常它是通过给出参数double [] [] input和int []输出：

Algo.Run(inputs, outputs);