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来理解这个过程。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); 

它是这么写只是为了“编译”，但我不知道是什么的输入精髓DecisionStump参数和整个第二的AdaBoost参数。有人可以解释，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，您将其称为set.X和set.Y. 通常通过给出double [] []输入和int []输出作为参数：

Algo.Run(inputs, outputs);