我有一个工业数据集和测试分类性能使用决策树(DT),随机森林(RF)和集成分类器(EL),如套袋,提升等。
,,问题是,对于所有的分类器,我都得到了相当相似的准确性。RF和EL依赖DT吗?在学术论文中比较DT、RF和EL的性能是否公平?
我查看了现有的问题(),(),但目标与我的问题不同。Python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier % Decision Tree
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier % Random forest
from sklearn.ens