GBDT是Gradient Boosting Decision Tree(梯度提升树)的缩写。GBDT分类又是建立在回归树的基础上的。 本项目应用GBDT算法实现多分类模型。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 编号 变量名称 描述 1 x1 2 x2 3 x3 4 x4 5 x5 6 x6 7 x7 8 x8 9 y 标签 数据详情...
Python实现Stacking分类模型(RandomForestClassifier、ExtraTreesClassifier、AdaBoostClassifier、GradientBoostingClassifier、SVC)项目实战
plt.show()#调用 test_GradientBoostingClassifier_subsampletest_GradientBoostingClassifier_subsample(X_train,X_test,y_train,y_test) deftest_GradientBoostingClassifier_max_features(*data):'''测试 GradientBoostingClassifier 的预测性能随 max_features 参数的影响'''X_train,X_test,y_train,y_test=data fig...
- Bagging(如 BaggingClassifier)和 Boosting(如 AdaBoostClassifier)模型通常支持 `predict_proba`。 7. **Neural Networks**: - 通过使用 softmax 输出层,可以训练神经网络模型来输出概率。 8. **Gradient Boosting Regressor**: - 这个回归模型也可以通过设置 `predict_proba=True` 来输出概率。 9. **AdaBoos...
朴素贝叶斯模型:Naive Bayes Classifier 决策树模型:Decision Tree Model 提升算法模型:AdaBoost、Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)、XGBoost 随机森林模型:Random Forest Model 支持向量机:Support Vector Machine 主成分分析法:Principal Component Analysis(PCA) ...
deftest_GradientBoostingClassifier_num(*data):'''测试 GradientBoostingClassifier 的预测性能随 n_estimators 参数的影响'''X_train,X_test,y_train,y_test=data nums=np.arange(1,100,step=2) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1) ...