首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    基于sklearn的集成分类器理论代码实现

    理论 集成模型 集成分类器模型是综合考虑多种机器学习模型的训练结果,做出分类决策的分类器模型 投票式:平行训练多种机器学习模型,每个模型的输出进行投票做出分类决策 顺序式:按顺序搭建多个模型,模型之间存在依赖关系,最终整合模型 随机森林分类器 随机森林分类器是投票式的集成模型,核心思想是训练数个并行的决策树,对所有决策树的输出做投票处理,为了防止所有决策树生长成相同的样子,决策树的特征选取由最大熵增变为随机选取 梯度上升决策树 梯度上升决策树不常用于分类问题(可查找到的资料几乎全在讲回归树),其基本思想是每

    07
    领券