python大战机器学习——集成学习

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python大战机器学习——集成学习

集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务.其工作流程为: 1)先产生一组“个体学习器”.在分类问题中,个体学习器也称为基类分类器 2)再使用某种策略将它们结合起来. 通常使用一种或者多种已有的学习算法从训练数据中产生个体学习器.通常选取个体学习器的准则是: 1)个体学习器要有一定的准确性,预测能力不能太差 2)个体学习器之间要有多样性,即学习器之间要有差异根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大概可以分为以下两类: 1)Boosting算法:在Boosting算法中,个体学习器之…

吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestRegressor回归模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集 diabetes = datasets.load_di…

吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestClassifier分类模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

吴裕雄 python 机器学习——集成学习梯度提升决策树GradientBoostingRegressor回归模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集 diabetes = datasets.load_di…

吴裕雄 python 机器学习——集成学习AdaBoost算法回归模型

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吴裕雄 python 机器学习——集成学习AdaBoost算法分类模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

《机器学习Python实现_10_10_集成学习_xgboost_原理介绍及回归树的简单实现》

一.简介 xgboost在集成学习中占有重要的一席之位,通常在各大竞赛中作为杀器使用,同时它在工业落地上也很方便,目前针对大数据领域也有各种分布式实现版本,比如xgboost4j-spark,xgboost4j-flink等.xgboost的基础也是gbm,即梯度提升模型,它在此基础上做了进一步优化... 二.损失函数:引入二阶项 xgboost的损失函数构成如下,即一个经验损失项+正则损失项: \[Cost(y,F_{m-1},f_m)=\sum_{i=1}^n L(y_i,F_{m-1}(x…