У меня есть реализация adaboost в python, которая способна правильно классифицировать мои очки в тренировочном наборе.
boost = AdaBoostClassifier( base_estimator = DecisionTreeClassifier(max_depth = 1, max_leaf_nodes=2),
algorithm = 'SAMME',n_estimators=3, learning_rate=1.0)
Когда я печатаю окончательную точность, я получаю 1,0
boost.score(X,y)
Когда я печатаю ошибки оценки
boost.estimator_errors_
, я получаю массив: [ 0,25, 0,16666667, 0,1]
Как рассчитать общую ошибку обучения моей реализации? Я подумал, что это может быть взвешенная сумма коэффициента ошибочной классификации для каждой из трех итераций, но я не могу найти окончательный ответ. Это был небольшой набор данных, и я думаю, что две точки были неправильно классифицированы на каждой итерации.