AdaBoost(Adaptive boosting)算法:刚开始训练时对每一个训练例赋相等的权重,然后用该算法对训练集训练t轮,每次训练后,对训练失败的训练例赋以较大的权重,也就是让学习算法在每次学习以后更注意学错的样本,从而得到多个预测函数。通过拟合残差的方式逐步减小残差,将每一步生成的模型叠加得到最终模型。 GBDT(Gradient ...
9个主要参数:n_estimators,Criterion,两个随机性相关的参数(random_state,splitter),五个剪枝参数(max_depth,min_samples_split,min_samples_leaf,max_feature,min_impurity_decrease) 1特殊参数(目标权重参数): class_weight & min_weight_fraction_leaf 一个属性:feature_importances_ 四个接口:fit,score,apply,p...
为了自定义算法运行时的参数,可以设置options。 比如想要观察再巡优的过程中各种参数时如何变化的,可以设置PlotFcn;使用help ga命令可以发现官方给的一个参数的设置方式: options = optimoptions('ga','PlotFcn',{@gaplotbestf,@gaplotbestindiv,@gaplotexpectation,@gaplotstopping}); 1. 最后运行时显示的图像...
将生成的多棵决策树组成随机森林。对于分类问题,按多棵树分类器投票决定最终分类结果;对于回归问题,由多棵树预测值的均值决定最终预测结果
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