max_depth: int or None, optional (default=None)。 指定树的最大深度。 如果为None,表示树的深度不限。直到所有的叶子节点都是纯净的,即叶子节点 中所有的样本点都属于同一个类别。或者每个叶子节点包含的样本数小于min_samples_split。 splitter: string, optional (default="best")。 指定分裂节点时的策略。
AdaBoost 结合了来自短的一级决策树的预测,称为决策树桩,尽管也可以使用其他算法。决策树桩算法被用作 AdaBoost 算法,使用许多弱模型并通过添加额外的弱模型来纠正它们的预测。 训练算法涉及从一个决策树开始,在训练数据集中找到那些被错误分类的例子,并为这些例子增加更多的权重。另一棵树在相同的数据上训练,尽管...
AdaBoost 结合了来自短的一级决策树的预测,称为决策树桩,尽管也可以使用其他算法。决策树桩算法被用作 AdaBoost 算法,使用许多弱模型并通过添加额外的弱模型来纠正它们的预测。 训练算法涉及从一个决策树开始,在训练数据集中找到那些被错误分类的例子,并为这些例子增加更多的权重。另一棵树在相同的数据上训练,尽管...
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AdaBoost集成是一个由决策树依次添加到模型中而形成的合集。 如何使用 AdaBoost 集成通过 scikit-learn 进行分类和回归。 如何探索 AdaBoost 模型超参数对模型性能的影响。 添加了网格搜索模型超参数的示例。 教程概述 本教程分为四个部分;他们是: AdaBoost 集成算法 ...
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拓端tecdat:Python集成机器学习:用AdaBoost、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化,Boosting是一类集成机器学习算法,涉及结合许多弱学习器的预测。弱学习器是一个非常简单的模型,尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久,Boosting就是一