【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...
5)learning_rate: AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor都有,即每个弱学习器的权重缩减系数\mathcal {V},加上正则化项,强学习器的迭代公式为f_k(x)=f_{k-1}(x) + \mathcal{V}\alpha_kG_k(x),\mathcal {V}的取值范围[0,1],。对于同样的训练集拟合效果,较小的\mathcal {V}意味着需要更多的弱...
参数n_estimators和learning_rate要一起调参。 random_state: 随机种子。 方法 feature_importances_ predict score(X, y) 示例 from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,n_informative=2, n_...
learning_rate参数表示每个弱分类器的权重缩减系数。在AdaboostClassifier中,如果learning_rate的值较小,意味着每个弱分类器的权重会减小,模型会更加稳定,但同时也会增加训练的迭代次数。在设置learning_rate参数时,需要考虑模型的稳定性和训练时间,并选择一个合适的值。 三、base_estimator参数 base_estimator参数表示要...
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...
5) learning_rate:AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor都有,表示每个弱学习器的权重缩减系数,意义等同于正则化项。 决策树与AdaBoost算法比较 AdaBoost算法结合多个弱分类器组成一个强分类器,为了形象化的表示这一含义。本节比较了决策树与AdaBoost算法结果,设置决策树的最大深度为1,相当于该决策树是一个弱分类器...
bdt = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=2, min_samples_split=20, min_samples_leaf=5), algorithm="SAMME", n_estimators=200, learning_rate=0.8) bdt.fit(X, y) 这里我们选择了SAMME算法,最多200个弱分类器,步长0.8,在实际运用中你可能需要通过交叉验证调参而选择最好的参数。拟合完了...
AdaBoostClassifier参数解释: 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 AdaBoost算法 提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯(Michael Kearns)提出的:一组“弱学习者”的集合能否生成一个“强学习者”?弱学习者一般是指一个分类器,它的结果...
一、AdaBoostClassifier 1.1 使用场景 AdaBoostClassifier模型主要解决分类问题,并且它在scikit-learn库中使用了两种分类算法的实现,分别是SAMME和SAMME.R。 1.2 参数 base_estimator:弱分类器类型,object类型。理论上可以选择任何一个弱分类器,不过需要支持样本权重,一般用决策树或神经网络。如果algorithm='SAMME.R',弱...
python adaboostclassifier 用法AdaBoostClassifier 是 scikit-learn 库中的一个强大的集成学习算法,它通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高分类性能。以下是如何使用 AdaBoostClassifier 的基本步骤: 首先,确保你已经安装了 scikit-learn。如果没有,你可以使用 pip 安装: sh pip install scikit-learn 接下来,...