AdaBoostClassifier参数

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AdaBoostClassifier参数

[AdaBoostClassifier] Adaboost-参数: base_estimator:基分类器,默认是决策树,在该分类器基础上进行boosting,理论上可以是任意一个分类器,但是如果是其他分类器时需要指明样本权重. n_estimators:基分类器提升(循环)次数,默认是50次,这个值过大,模型容易过拟合:值过小,模型容易欠拟合. learning_rate:学习率,表示梯度收敛速度,默认为1,如果过大,容易错过最优值,如果过小,则收敛速度会很慢:该值需要和n_estimator…

代码实战之AdaBoost

尝试用sklearn进行adaboost实战 & SAMME.R算法流程,博客地址初试AdaBoost SAMME.R算法流程 sklearn之AdaBoostClassifier类完整实战demo 初试AdaBoost 理论篇戳这里一个简单的例子,来介绍AdaBoostClassifier. 例子放在Github上,可以直接fork. #coding=utf-8 #python 3.5 ''' Created on 2017年11月24日 @author: Scorpio.Lu '''…

AdaBoost Classifier和Regressor

Adaboost原理传送门 AdaBoost在我看理论课程的时候,以分类为例子来讲解的,谁知道sklearn里面基本上都有classifier和regressor两种.这个倒是我没想到的!!! from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor 参数介绍: base_estimator : object, optional (default=DecisionTreeRegressor).基估计器,理论上可以选择任何回归器,但是这个地方需要支持样本加权重,…

adaboost 参数选择

先看下ababoost和决策树效果对比 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import learning_curve def plot_learning_curve(estimator,title,X,y,ylim=None,cv=None, n_jobs=None,train_sizes=np.linspace(.1,1.0,10)): plt.figure() plt…

sklearn的常用函数以及参数

sklearn可实现的函数或者功能可分为如下几个方面 1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.模型优化6.文本预处理其中分类算法和回归算法又叫监督学习,聚类算法和降维算法又叫非监督学习分类算法 # knn算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier() ''' __init__函数 def __init__(self, n_neighbors=5, weights=…

AdaBoostClassifier实战

AdaBoostClassifier实战部分内容摘自:http://blog.csdn.net/sun_shengyun/article/details/54289955 这里我们用一个具体的例子来讲解AdaBoostClassifier的使用. #gnu >>> from sklearn.model_selection import cross_val_score >>> from sklearn.datasets import load_iris >>…

【.net 深呼吸】细说CodeDom（6）：方法参数

本文老周就给大伙伴们介绍一下方法参数代码的生成. 在开始之前,先补充一下上一篇烂文的内容.在上一篇文章中,老周检讨了 MemberAttributes 枚举的用法,老周此前误以为该枚举不能进行按位操作,后来发现是可以的.不过啊,MemberAttributes 枚举有些情况下不那么好弄,最典型的就是要生成抽象类的时候,反正老周试了很久,用MemberAttributes枚举不能顺利生成抽象类. 这时候,老周想到了 TypeAttributes,然后就试了一下. CodeTypeDeclarati…