# 决策树 输出结果: ...
DisCrete Versus Real AdaBoost 关于Discrete 和Real AdaBoost 可以参考博客:http: www.cnblogs.com jcchen p .html 本例是Sklearn网站上的关于决策树桩 决策树 和分别使用AdaBoost SAMME和AdaBoost SAMME.R的AdaBoost算法在分类上的错误率。这个例子基于Sklearn.datas ...
2016-09-01 15:10 1 6516 推荐指数:
# 决策树 输出结果: ...
Lasso回归: #-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score np.random.seed(42 ...
Sklearn上关于决策树算法使用的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1、关于决策树:决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。如下如所示 ...
线性回归:通过拟合线性模型的回归系数W =(w_1,…,w_p)来减少数据中观察到的结果和实际结果之间的残差平方和,并通过线性逼近进行预测。 从数学上讲,它解决了下面这个形式的问题: LinearRegression()模型在Sklearn.linear_model下,他主要 ...
和Line_Model一样,用fit(x,y)来训练模型,回归系数保存在coef_成员中 例子: 在这个例子使 ...
sklearn中实现了adaboost分类和回归,即AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor, AdaBoostClassifier 实现了两种方法,即 SAMME 和 SAMME.R AdaBoostRegressor 用的 Adaboost ...
机器学习库sklearn 官方documentation(资料)中分为不同的部分: 其中我们主要讲User Guide(机器学习算法理论介绍)、API(程序实现方法): 一、User Guide https://scikit-learn.org/stable ...