base_estimator_属性是随机森林中使用的基本分类器,通常是DecisionTreeClassifier。我们可以通过以下代码获取并查看该属性: # 获取随机森林的基础估计器base_estimator=rf_classifier.base_estimator_# 输出基础估计器的类别print(base_estimator) 1. 2. 3. 4. 5. 第五步:可视化分类结果 最后,我们可以利用可视化来展示...
就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个，从名
266 if isinstance(self.max_depth, Iterable) else [self.max_depth] 268 for max_depth in self.max_depths: --> 269 bagging_clf = BaggingClassifier( 270 base_estimator=DecisionTreeClassifier( 271 max_depth=max_depth, 272 max_features=self.max_features, 273 min_samples_split=self.min_samples_...
在上面的示例中,我们创建了一个 DecisionTreeClassifier 实例并将其传递给 AdaBoostClassifier。 如果你在使用 AdaBoostClassifier 时遇到了 TypeError,可能是因为你的 scikit-learn 版本较旧,不支持 base_estimator 参数。请尝试更新 scikit-learn 到最新版本,或者检查你的代码以确保没有拼写错误或其他语法问题。
# have instantiated AdaBoostClassifier and back then it would set # "base_estimator". clf = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier()) with pytest.warns(FutureWarning, match="Parameter 'base_estimator' of"): clf.set_params(base_estimator__max_depth=2) 0 comments on commit 32ad4b7 Please...