机器学习 |装袋分类器Bagging classifier ML | Bagging classifier Bagging 分类器是一种集成元估计器,它将每个基本分类器拟合到原始数据集的随机子集上,然后聚合它们各自的预测(通过投票或平均)以形成最终预测。这种元估计器通常可以用作减少黑盒估计器(例如,决策树)方差的方法,方法是将随机化引入其构建过程,然后从...
题目:利用装袋法提高分类器的效果:把n(n为奇数)个分类器并联,分类结果采取少数服从多数的方式。每个分类器的准确率都为p,当分类器个数n趋近于正无穷时,问:分类器的准确率能否达到1,或者是否有上限? 每个分类器独立分布,则设一次样本分类中分类正确的分类器有X个,则X满足二项分布。 由于每个分类器都准确率都...
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在集成学习中,袋装法(Bagging)常用的基分类器是: A. 决策树 B. 朴素贝叶斯 C. K近邻 D. 支持向量机 反馈 收藏 有用 解析 免费查看答案及解析 本题试卷 机器学习与数据挖掘考试试题及答案 8471人在本试卷校对答案 13 5页 Matlab实现Bagging(集成学习)算法 8471人在本试卷校对答案 7 1页 集成学习:(1)bag...
最终提升的复合分类器M*组合每个基分类器的投票,其中每个分类器投票的权重是其准确率的函数。 AdaBoost(Adaptive Boosting,自适应增强)算法是一种基于Boosting策略的集成学习算法,它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。 给定含有n个具有类标号的数据集合D={( X1,Y1),( X2,Y2),…, (Xn,Yn)}。起始时,...
Python 中的错误计算器是某些计算给出错误结果的计算器。在 Python 中，我们可以创建自己的计算器并使用...
在装袋法中,原始训练数据集中的数据点被选中到训练子集中的机会是均等的,但是在提升法中,除了初始训练子集以外,后续的每个训练子集中的数据点都会依赖前一个分类器在其训练子集上的分类结果,即在被前一个分类器误分类的数据点将会有更高的概率被选入当前分类器的的训练子集中,这样合成后的分类器的偏置就会小得...
下列关于随机森林的描述正确的是( )。A.与袋装法采用相同样本抽取方式B.每次从所有属性中随机抽取t个属性来训练分类器C.每次从所有样本中选取一定比例的样本来训练分类器D