estimatorBoost = AdaBoostClassifier(base_estimator=estimatorCart,n_estimators=200) 下面是具体绘制学习曲线的代码: 生成训练和测试的学习曲线图函数 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimportlearning_curvedefplot_learning_curve(estimator,title,X,y,ylim=None,cv=None,n_jobs=No...
2. 迭代次数(n_estimators),Adaboost算法是一个迭代的过程,每一轮迭代都会训练一个新的弱分类器。迭代次数决定了最终的强分类器中包含多少个弱分类器,也可以理解为集成模型的复杂度。一般来说,迭代次数越多,模型的性能会越好,但也会增加计算时间。 3. 学习率(learning_rate),学习率控制每个弱分类器的权重在集成...
plt.plot(range(200,501,10),score) #画图 学习曲线-n_estimator #绘制学习曲线,确定最优步长(减少步长,拟合分数会下降) score = [] for i in range(0.5,0.8,0.05): bdt = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=2,min_samples_split=20, min_samples_leaf=5),algorithm="SAMME",n_estima...
self.n_estimators=n_estimators # AdaBoost拟合算法 deffit(self, X, y): m, n=X.shape # (1)初始化权重分布为均匀分布1/N w=np.full(m, (1/m)) # 初始化基分类器列表 self.estimators=[] # (2) for m in (1,2,...,M) for_inrange(self.n_estimators): # (2.a) 训练一个弱分类...
1、estimators_ : list of classifiers,拟合的基学习器的集合。 2、classes_ : array of shape = [n_classes],类的标签。 3、n_classes_ : int,类的数量。 4、estimator_weights_ : array of floats,在提升的总体效果中,每个估计器的权重。
AdaboostClassifier模型的参数包括n_estimators、learning_rate、base_estimator、algorithm和random_state等。合理设置这些参数可以帮助我们获得更好的分类性能,提高模型的稳定性和可重复性。在使用AdaboostClassifier模型时,需要根据实际情况和数据特点,灵活调整这些参数,以获得最佳的分类效果。Adaboost(适应性增强)是一种常用...
n_estimators: integer, optional (default=50)。基估计器的个数。 learning_rate: float, optional (default=1.)。即每个弱学习器的权重缩减系数νν,在原理篇的正则化章节我们也讲到了,加上了正则化项,我们的强学习器的迭代公式为 ν的取值范围为0<ν≤1。对于同样的训练集拟合效果,较小的ν意味着我们需要...
第4个参数:n_estimators 指基分类器的个数,默认为50. 回归 分类介绍完之后,再来看看回归模型的各项参数: 可以看到,回归模型与分类模型想比,只有1个参数不同,它就是loss参数。下面我们来介绍一下这个参数。 loss参数指模型的损失函数的类型,默认为linear,意为线性损失;你还可以...
- n_estimators:弱学习器的数量,影响模型的复杂度和性能。 - learning_rate:加权系数,控制每次迭代时样本权重更新的幅度。 - max_depth:决策树的深度,限制模型复杂度,防止过拟合。 - min_samples_split:决策树分裂所需的最小样本数,防止过拟合。 - min_samples_leaf:决策树叶节点所需的最小样本数,防止过拟合...
sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(base_estimator=None, n_estimators=50, learning_rate=1.0, algorithm=’SAMME.R’, random_state=None) 1. 下面参照文档对上述参数做说明,插一句,英文水平真的急需提高~ 1. 参数介绍 1.1 Boosting框架参数 上面代码中体现出的参数均可以看成框架参数,具体解释如下: ...