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EL之AdaBoost:集成学习之AdaBoost算法的简介、应用、经典案例之详细攻略 目录 AdaBoost算法的简介 1、理解AdaBoost算法 1.1、从前向逐步递增角度来看理解AdaBoost:要找到最优的f很难→每次递增。 1.2、前向逐步递增的损失函数—L2Boosting 2、..
EL之GB(GBC):利用GB对二分类问题进行建模并评估 目录 输出结果 T1、纯GB算法 T2、以RF为基学习器的GB算法 设计思路 核心代码 输出结果 T1、纯GB算法T2、以RF为基学习器的GB算法 设计思路 核心代码 # nEst = 2000# dep..
EL之Bagging:kaggle比赛之利用泰坦尼克号数据集建立Bagging模型对每个人进行获救是否预测 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 bagging_clf = BaggingRegressor(clf_LoR, n_estimators=10, max_sample..
EL之RF(RFC):利用RF对多分类问题进行建模并评估(六分类+分层抽样) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 missCLassError = []nTreeList = range(50, 2000, 50)for iTrees in nTreeList:depth = NonemaxFeat=..
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