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Scikit-learn中怎么實現(xiàn)集成學(xué)習(xí)方法

小億
90
2024-05-10 18:33:01
欄目: 編程語言

在Scikit-learn中，可以很容易地實現(xiàn)集成學(xué)習(xí)方法。以下是一些常用的集成學(xué)習(xí)方法的實現(xiàn)方式：

  1. 隨機森林（Random Forest）：使用RandomForestClassifier或RandomForestRegressor類來構(gòu)建隨機森林模型。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)  # 創(chuàng)建一個包含100棵樹的隨機森林模型
rf.fit(X_train, y_train)  # 使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合模型
  1. 梯度提升樹（Gradient Boosting）：使用GradientBoostingClassifier或GradientBoostingRegressor類來構(gòu)建梯度提升樹模型。
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

gb = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100)  # 創(chuàng)建一個包含100棵樹的梯度提升樹模型
gb.fit(X_train, y_train)  # 使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合模型
  1. AdaBoost：使用AdaBoostClassifier或AdaBoostRegressor類來構(gòu)建AdaBoost模型。
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

ab = AdaBoostClassifier(n_estimators=100)  # 創(chuàng)建一個包含100個弱分類器的AdaBoost模型
ab.fit(X_train, y_train)  # 使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合模型

除了上述方法外，Scikit-learn還提供了其他集成學(xué)習(xí)方法的實現(xiàn)，如Bagging、ExtraTrees等。使用這些集成學(xué)習(xí)方法可以提高模型的性能和泛化能力。

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