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...
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,表示梯度收敛速度,默认为1,如果过大,容易...
AdaBoost是自适应提升算法(adaptive boosting)。 函数 daBoostClassifier() 参数 base_estimator: 基评估器,默认为DecisionTreeClassifier。 algorithm:分类算法,SAMME和SAMME.R(默认),SAMME使用对样本集分类效果作为弱学习器权重,而SAMME.R使用了对样本集分类的预测概率大小来作为弱学习器权重。 n_estimators: 默认为50...
learning_rate 和n_estimators 參數之間存在折衷。 algorithm:{‘SAMME’,‘SAMME.R’},默認=‘SAMME.R’ 如果是“SAMME.R”,則使用 SAMME.R 實數提升算法。 base_estimator 必須支持類概率的計算。如果是“SAMME”,則使用 SAMME 離散增強算法。 SAMME.R 算法通常比 SAMME 收斂得更快,以更少的提升迭代實現更...
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...
在下文中一共展示了AdaBoostClassifier.n_estimators方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: evaluate ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier [as 别名]# 或者:...
n_estimators=50 5 base_estimator=svc 6 learning_rate=1 7 random_state=0 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 模型名称 指标名称 指标值 测试集 Adaboost分类模型(默认基分类器)
n_estimators= 500 16 max_depth= 5 17 min_samples_leaf= 2 18 verbose= 0 19 SVC kernel= 'linear', 20 C= 0.025 关键代码如下: 6.2第一层模型特征重要性 通过上图可以看出,随机森林模型特征重要性排名为Title、Sex等。 通过上图可以看出,极端随机树模型特征重要性排名为Sex、Title等。 通过上图可以...
ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50) # n_estimators设定分类器的迭代次数 训练模型:ada_clf.fit(X_train, y_train)最后，进行预测并评估性能:y_pred = ada_clf.predict(X_test)accuracy = ada_clf.score(X_test, y_test)print("Accuracy:", accuracy)通过以上步骤，我们就能在...
>>> clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100)#迭代100次 >>> scores =cross_val_score(clf, iris.data, iris.target)#分类器的精确度 >>> scores.mean() 0.9...#得分比较理想 # Methods 首先我们载入需要的类库: importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt ...