投票法 voting 是集成学习里面针对分类问题的一种结合策略。基本思想是选择所有机器学习算法当中输出最多的那个类。 分类的机器学习算法输出有两种类型：一种是直接输出类标签，另外一种是输出类概率，使用前者进行投票叫做硬投票 Majority Hard voting ，使用后者进行分类叫做软投票 Soft voting 。 sklearn中的VotingClassifier是投票法的实现。 硬投票 ...
2020-01-29 01:04 0 1334 推荐指数：
集成学习入门之soft voting classifier和hard voting classifier 集成学习 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，一般是先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来，有很多种形式，像是投票，概率比较等等，像是投票就是少数服从多数 生活中经 ...
一、Hard Voting 与 Soft Voting 的对比 1）使用方式 voting = 'hard'：表示最终决策方式为 Hard Voting Classifier； voting = 'soft'：表示最终决策方式为 Soft Voting Classifier ...
认识 集成学习(Ensemble Methods), 首先是一种思想, 而非某种模型, 是一种 "群体决策" 的思想, 即对某一特定问题, 用多个模型来进行训练. 像常见的单个模型, KNN, LR, 逻辑回归, 贝叶斯, SVM, 决策树, LDA, PCA ... 这些都是单个模型来训练 ...
最终的综合的决策，这样得到的结果可能会更加的全面和准确。另外，sklearn中也提供了集成学习的接口v ...
sklearn.model_selection中train_test_split函数划分数据集，其中参数tes ...
1,集成 集成（Ensemble）分类模型是综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。一般分为两种方式：1）利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分类模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则做出最终的分类决策。如随即森林分类器的思想是在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树。随机森林 ...
# 常规参数 booster gbtree 树模型做为基分类器（默认） gbliner 线性模型做为基分类器 silent silent=0时，不输出中 ...
# 常规参数 booster gbtree 树模型做为基分类器（默认） gbliner 线性模型做为基分类器 silent silent=0时，不输出中间过程（默认） ...
