Bagging Classifier+Regressor

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Bagging Classifier+Regressor

from sklearn.ensemble import BaggingRegressor Bagging通过引入随机化增大每个估计器之间的差异. 参数介绍: base_estimator:Object or None.None代表默认是DecisionTree,Object可以指定基估计器(base estimator). n_estimators:int, optional (default=10) . 要集成的基估计器的个数. max_samples: int or float, op…

sklearn中各种分类器回归器都适用于什么样的数据呢？

作者:匿名用户链接:https://www.zhihu.com/question/52992079/answer/156294774来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. (sklearn官方指南:Choosing the right estimator) 0)选择合适的机器学习算法 All models are wrong, but some models are useful. — George Box (Box and Draper 1987) 根据…

scikit-learn：class and function reference（看看你究竟掌握了多少。。）

http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.decomposition Reference This is the class and function reference of scikit-learn. Please refer to the full user guide for further details, as the class and function raw specifications…

我的第一个 Kaggle 比赛学习 - Titanic

背景 Titanic: Machine Learning from Disaster - Kaggle 2 年前就被推荐照着这个比赛做一下,结果我打开这个页面便蒙了,完全不知道该如何下手. 两年后,再次打开这个页面,看到清清楚楚的Titanic Tutorial - Kaggle,完全傻瓜式的照着做就能做下来.当年是什么蒙蔽了我的眼睛~ Target use machine learning to create a model that predicts which passengers sur…

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,…

Keras（三）backend 兼容 Regressor 回归 Classifier 分类原理及实例

backend 兼容 backend,即基于什么来做运算 Keras 可以基于两个Backend,一个是 Theano,一个是 Tensorflow 查看当前backend import keras 输出: Using Theano Backend. 或者 Using TensorFlow backend. 修改backend 找到~/.keras/keras.json文件,在文件内修改,每次import的时候,keras就会检查这个文件 { # 后端为theano "image_dim_ord…

集成学习---bagging and boosting

作为集成学习的二个方法,其实bagging和boosting的实现比较容易理解,但是理论证明比较费力.下面首先介绍这两种方法. 所谓的集成学习,就是用多重或多个弱分类器结合为一个强分类器,从而达到提升分类方法效果.严格来说,集成学习并不算是一种分类器,而是一种分类器结合的方法. 1.bagging bagging算是很基础的集成学习的方法,他的提出是为了增强分类器效果,但是在处理不平衡问题上却有很好的效果. 如上图,原始数据集通过T次随机采样,得到T个与原始数据集相同大小的子数据集,分别训练得到…