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 fit
estimator.alpha=0.5*np.log((1-min_error)/(min_error))
ZeroDivisionError: division by zero
Process 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！文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-627001.html
问题解决！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-627001.html
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