(self, trains)
return sorted([(
            sum(
                [
                    bd.weight
                    for bd in trains
                    if cl(bd.data[:-1]) != bd.data[-1]
                ]
            ), cl)
            for cl in self.__boost_classifier
            if cl.weight == None
        ],
            key=lambda x: x[0], reverse=False)
trains , 训练的数据
trains , 训练的数据
trains 训练的数据
def __get_trainer(self, trains):
        '''
        trains , 训练的数据 
        '''
        # 循环每个分类器（除了已经添加为分类器的分类器）， 计算 （数据的权重 * 分类器错分） 
        # ， 找到上述值最小的一个 ， 作为下个分类器
        return sorted([(
            sum(
                [
                    bd.weight
                    for bd in trains
                    if cl(bd.data[:-1]) != bd.data[-1]
                ]
            ), cl)
            for cl in self.__boost_classifier
            if cl.weight == None
        ],
            key=lambda x: x[0], reverse=False)
def __get_trainer ( self , trains ) : # 循环每个分类器（除了已经添加为分类器的分类器）， 计算 （数据的权重 * 分类器错分）  # ， 找到上述值最小的一个 ， 作为下个分类器 return sorted ( [ ( sum ( [ bd . weight for bd in trains if cl ( bd . data [ : - 1 ] ) != bd . data [ - 1 ] ] ) , cl ) for cl in self . __boost_classifier if cl . weight == None ] , key = lambda x : x [ 0 ] , reverse = False )