OpenCV机器学习（2）提升算法类cv::ml::Boost
操作系统：ubuntu22.04
- OpenCV版本：OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言：C++11
算法描述
cv::ml::Boost 是 OpenCV 机器学习模块中的一部分，用于实现提升算法（Boosting Algorithms）。Boosting 是一种集成学习方法，通过组合多个弱学习器来创建一个强学习器。OpenCV 提供了对几种不同类型的 Boosting 算法的支持，包括 Discrete AdaBoost、Real AdaBoost、LogitBoost 和 Gentle AdaBoost。
主要特点
- 多种 Boosting 方法：支持 Discrete AdaBoost、Real AdaBoost、LogitBoost 和 Gentle AdaBoost。
- 训练和预测：可以使用给定的数据集训练模型，并对新数据进行预测。
- 可配置参数：如弱学习器的类型、迭代次数等。
常用成员函数
以下是一些常用的 cv::ml::Boost 类成员函数：
创建和设置模型：
- create(): 创建一个新的 Boost 模型实例。
- setBoostType(int boostType): 设置 Boosting 的类型（例如 BOOST_DISCRETE, BOOST_REAL, BOOST_LOGIT, BOOST_GENTLE）。
- setWeakCount(int weakCount): 设置弱分类器的数量。
- setWeightTrimRate(double weightTrimRate): 设置权重修剪率，用于减少计算量。
训练模型：
- train(const Ptr& trainData, int flags=0): 使用提供的训练数据训练模型。
预测：
- predict(InputArray samples, OutputArray results=noArray(), int flags=0) const: 对新样本进行预测。
保存与加载模型：
- save(const String& filename): 将模型保存到文件。
- load(const String& filename): 从文件加载模型。
使用步骤
- 准备数据：首先需要准备好你的训练数据集，包括特征向量和对应的标签。
- 初始化 Boost 模型：使用 cv::ml::Boost::create() 创建一个新的 Boost 模型，并根据需求设置相应的参数。
- 训练模型：调用 train() 方法，传入你的训练数据来进行模型训练。
- 评估模型：可以通过交叉验证或者在独立的测试集上评估模型性能。
- 预测新数据：使用训练好的模型对新的未见过的数据进行预测。
代码示例
#include <iostream>
#include <opencv2/ml.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace cv::ml;
using namespace std;int main()
{// 准备训练数据// 这里我们创建一个简单的二分类问题的数据集// 特征向量和对应的标签Mat samples = ( Mat_< float >( 4, 2 ) << 0.5, 1.0, 1.0, 1.5, 2.0, 0.5, 1.5, 0.0 );Mat responses = ( Mat_< int >( 4, 1 ) << 0, 0, 1, 1 );// 创建并配置 Boost 模型Ptr< Boost > boost = Boost::create();boost->setBoostType( Boost::GENTLE ); // 设置为 Gentle AdaBoostboost->setWeakCount( 100 ); // 弱学习器的数量boost->setWeightTrimRate( 0.95 ); // 权重修剪率// 训练模型boost->train( TrainData::create( samples, ROW_SAMPLE, responses ) );// 保存模型boost->save( "boost_model.yml" );// 对新样本进行预测Mat sample = ( Mat_< float >( 1, 2 ) << 1.6, 0.7 );float response = boost->predict( sample );cout << "The predicted response for the sample is: " << response << endl;return 0;
}
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