BaggingClassifier是一种装袋法集成分类模型,可以指定不同的基评估器,如knn、svm和决策树等。 函数 BaggingClassifier() BaggingClassifier参数 base_estimator:基评估器,如SVM,KNN等,缺省是决策树。 n_estimators:评估器个数。default=10。 max_samples:从X抽取的样本数,用于训练每个基估计器。如果为int,则抽取max_sa...
1) base_estimator:基分类器,默认是DecisionTreeClassifier;2) n_estimators:基分类器的个数,默认是10;3) max_samples:每个子模型所用的样本数量;4) max_features:每个子模型所用的特征数量;5) bootstrap:是否使用bootsrap样本,默认是True;6)bootstrap_features:是否使用bootsrap特征,默认是False;7) oob_score...
BaggingClassifier可以在Sklearn中手动定义多个base_estimator吗? 、 我正在尝试使用Sklearn中的BaggingClassifier来定义多个base_estimator。据我所知,会有类似这样的东西。clf =BaggingClassifier(base_estimator=[SVC(), DecisionTreeClassifier()], n_estimators=3, random_state=0) 但是这里的BaggingClassifier不接受列表作...
init() got an unexpected keyword argument 'base_estimator' Lapsis-glitch commented Jul 11, 2024 I ran into the same issue, it seems to stem from sklearn modifying the function parameters. This can be fixed if you go into the code and change "base_estimator" to "estimator". on linux ...
# 需要導入模塊: from sklearn.ensemble import BaggingClassifier [as 別名]# 或者: from sklearn.ensemble.BaggingClassifier importpredict[as 別名]defbagging_with_base_estimator(base_estimator, x_train, x_test, y_train, y_test, rands = None):""" ...
base_estimator:Object or None。None代表默认是DecisionTree,Object可以指定基估计器(base estimator) n_estimators:int, optional (default=10) 。 要集成的基估计器的个数 max_samples: int or float, optional (default=1.0)。决定从x_train抽取去训练基估计器的样本数量。int 代表抽取数量,float代表抽取比例 ...
clfb = BaggingClassifier(base_estimator= DecisionTreeClassifier() ,max_samples=0.5,max_features=0.5).fit(X1_scaled,y1) predict = clf.predict(X1t_scaled) predictb = clfb.predict(X1t_scaled) print clf.score(X1t_scaled,y1t) print clfb.score(X1t_scaled,y1t)# print Series(predict).value_...
我正在尝试使用Sklearn中的BaggingClassifier来定义多个base_estimator。据我所知,会有类似这样的东西。clf = BaggingClassifier(base_estimator=[SVC(), DecisionTreeClassifier()], n_estimators=3, random_state=0) 但是这里的BaggingClassifier不接受列表作为它的base_estimator。但列出100个估 浏览0提问于2021-04-30...
clfb = BaggingClassifier(base_estimator= DecisionTreeClassifier() ,max_samples=0.5,max_features=0.5).fit(X1_scaled,y1) predict = clf.predict(X1t_scaled) predictb = clfb.predict(X1t_scaled) print clf.score(X1t_scaled,y1t) print clfb.score(X1t_scaled,y1t) ...
dt = RandomizedSearchCV(BaggingClassifier(base_estimator=DTC, #max_samples=1, n_estimators=100, #max_features=1, bootstrap =False, bootstrap_features =True, random_state=seed), parameters, n_iter=n_iterations, n_jobs=14, cv=kfold, ...