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目录scikit-learn库之AdaBoost算法一、AdaBoostClassifier1.1 使用场景1.2 参数1.3 属性1.4 方法二、AdaBoostRegressorscikit-learn库之AdaBoost算法当我们对Adaboost调参时,主要要对两部分内容调参,第一部分是对Adaboost的框架进行调参,第二部..
目录scikit-learn库之梯度提升树一、GradietBoostingClassifier1.1 使用场景1.2 参数1.3 属性1.4 方法二、GradietBoostingClassifierscikit-learn库之梯度提升树本文主要介绍梯度提升树的两个模型GradientBoostingClassifier和GradientBoostingRegr..
目录scikit-learn库之逻辑回归一、LogisticRegression1.1 使用场景1.2 代码1.3 参数详解1.4 属性1.5 方法二、LogisticRegressionCV三、logistic_regression_pathscikit-learn库之逻辑回归相比较线性回归,由于逻辑回归的变种较少,因此scikit-learn..
目录scikit-learn库之随机森林一、RandomForestClassifier1.1 使用场景1.2 代码1.3 参数1.4 属性1.5 方法二、RandomForestRegressorscikit-learn库之随机森林本文主要介绍随机森林的两个模型RandomForestClassifier和RandomForestRegressor,这两个..
目录scikit-learn库之支持向量机一、SVC1.1 使用场景1.2 代码1.3 参数详解1.4 属性1.5 方法二、LinearSVC三、NuSVC四、LinearSVR五、SVR六、NuSVRscikit-learn库之支持向量机在scikit-learn库中针对数据是否线性可分,主要将支持向量机分为以下三种..
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