# 決策樹 輸出結果: ...
DisCrete Versus Real AdaBoost 關於Discrete 和Real AdaBoost 可以參考博客:http: www.cnblogs.com jcchen p .html 本例是Sklearn網站上的關於決策樹樁 決策樹 和分別使用AdaBoost SAMME和AdaBoost SAMME.R的AdaBoost算法在分類上的錯誤率。這個例子基於Sklearn.datas ...
2016-09-01 15:10 1 6516 推薦指數:
# 決策樹 輸出結果: ...
Lasso回歸: #-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score np.random.seed(42 ...
Sklearn上關於決策樹算法使用的介紹:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1、關於決策樹:決策樹是一個非參數的監督式學習方法,主要用於分類和回歸。算法的目標是通過推斷數據特征,學習決策規則從而創建一個預測目標變量的模型。如下如所示 ...
線性回歸:通過擬合線性模型的回歸系數W =(w_1,…,w_p)來減少數據中觀察到的結果和實際結果之間的殘差平方和,並通過線性逼近進行預測。 從數學上講,它解決了下面這個形式的問題: LinearRegression()模型在Sklearn.linear_model下,他主要 ...
和Line_Model一樣,用fit(x,y)來訓練模型,回歸系數保存在coef_成員中 例子: 在這個例子使 ...
sklearn中實現了adaboost分類和回歸,即AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor, AdaBoostClassifier 實現了兩種方法,即 SAMME 和 SAMME.R AdaBoostRegressor 用的 Adaboost ...
機器學習庫sklearn 官方documentation(資料)中分為不同的部分: 其中我們主要講User Guide(機器學習算法理論介紹)、API(程序實現方法): 一、User Guide https://scikit-learn.org/stable ...