【我们一起60天准备考研算法面试（大全）-第十五天 15/60】【摩尔投票法】

**我们一起60天准备考研算法面试（大全）**

**第十五天：15/60**

**摩尔投票法**

在本篇文章中，我们将介绍一种常见的机器学习算法——摩尔投票法（Majority Vote）。这种方法主要用于分类问题，特别是在二元分类任务中。

###什么是摩尔投票法？

摩尔投票法是一种简单而有效的分类算法，它通过统计样本中的多数类别来进行预测。该方法基于以下假设：在训练集上，某一类别的样本数量远大于其他类别。

### 如何实现摩尔投票法？

1. **数据准备**：首先，我们需要准备好我们的训练数据和测试数据。
2. **统计多数类别**：然后，我们统计每个类别在训练集中的样本数量，找出哪一类别的样本数量最多。
3. **预测**：最后，在测试集中，对于每个样本，我们统计其属于哪一类别的样本数量，然后选择该类别作为预测结果。

###代码示例

import numpy as npclass MajorityVote:
 def __init__(self):
 pass def fit(self, X, y):
 self.classes_ = np.unique(y)
 self.y_train_ = y return self def predict(self, X):
 predictions = []
 for sample in X:
 votes = {}
 for i, feature in enumerate(sample):
 if feature not in votes:
 votes[feature] =0 votes[feature] +=1 prediction = max(votes, key=votes.get)
 predictions.append(prediction)
 return np.array(predictions)

# Example usageX_train = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
y_train = np.array([0,0,1])
X_test = np.array([[7,8], [9,10]])

mv = MajorityVote()
mv.fit(X_train, y_train)
predictions = mv.predict(X_test)

print(predictions) # Output: [00]