红酒分类案例中使用分箱处理 解忧杂货铺 来自专栏 · 机器学习 红酒分类案例中使用分箱处理 描述 在建立分类模型时,通常需要对连续特征进行离散化(Discretization)处理 ,特征离散化后,模型更加稳定,降低了过拟合风险。离散化也叫分箱(binning),是指把连续的特征值划分为离散的特征值(划分为不同的箱子),比如把0-100分的
fit:训练模型的接口 predict_proba: 样本被预测为不同类别的概率(随机分类器) 3、集成算法都包含哪些算法呢? 二、随机森林分类器(红酒数据集案例) 随机森林是在多个决策树基分类器基础上构建的,自然模型效果要比决策树更好,当然模型越复杂意味着计算效率越低。决策树VS随机森林 #导包 import matplotlib.pyplot as...