使用Python实现集成学习算法：Bagging与Boosting
集成学习是一种机器学习方法，它通过结合多个弱学习器来构建一个强大的模型，从而提高预测的准确性和稳定性。在本文中，我们将介绍两种常见的集成学习算法：Bagging（自举聚合）和Boosting（提升法），并使用Python来实现它们。 什么是Bagging和Boosting...
机器学习 - [集成学习]Bagging算法的编程实现
机器学习 - [集成学习]Bagging算法的编程实现【导读】本文主要介绍如何实现Bagging算法，作为一种集成算法我们假设其基分类器已经写好。本文代码中，直接使用sklearn中的决策树分类器等基分类器。1. 回顾知识点从训练集中均匀随机有放回地采样不同的子集且训练不同的基础模型给定集合 D通过...
集成学习算法策略 Boosting和Bagging
正文集成学习是机器学习中的一个重要分支。它主要包含两种策略：Boosting和Bagging。Boosting和Bagging都是基于多个弱学习器(弱分类器)(例如：一颗欠拟合的决策树)的基础之上的，且要满足，每一个弱学习器的分类准确性都要强于随机分类(即准确率大于50%)策略Boosting方法B...
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机器学习 - [集成学习] - Bagging算法的编程实现
机器学习 - [集成学习] Bagging算法的编程实现李俊才 （jcLee95）的个人博客已入驻阿里云博客邮箱 ：291148484@163.com本文地址：- https://developer.aliyun.com/article/- https://blog.csdn.net/qq_2855...
ML之LoR&Bagging&RF：依次利用Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测——模型融合（二）
核心代码clf=RandomForestClassifier(n_estimators=500, criterion='entropy', max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, max_features='auto',...
ML之LoR&Bagging&RF：依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测(最全)（二）
核心代码clf_LoR = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, penalty='l1', tol=1e-6)clf_LoR.fit(X, y)#LoR算法class LogisticRegression Found at: sklearn.linear_m...
ML之LoR&Bagging&RF：依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测(最全)（一）
输出结果1、数据集可视化以及统计分析2、优化baseline模型ML之LoR&Bagging&RF：依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测——优化baseline模型https://blog.csdn.net/qq_...
EL之Bagging(DTR)：利用DIY数据集(预留30%数据+两种树深)训练Bagging算法(DTR)
输出结果设计思路核心代码for iTrees in range(numTreesMax): idxBag = [] for i in range(nBagSamples): idxBag.app...
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