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python集成_从基础到实现:集成学习综合教程(附Python代 码) 介绍 当你想购买⼀辆新车时,你会⾛到第⼀家汽车商店就根据经销商的建议购买⼀辆车吗?这是不太可能的。 你可能会浏览⼀些⼈们发布评论并⽐较不同车型的门户⽹站,检查其功能和价格。你也可能会问你的朋友和同事们的意见。总之,你不会直 接得出结论,还会参考其他⼈的意见做出决定。 机器学习中的集成模型也是类似的思路。它们结合了多个模型的决策来提⾼整体性能。这可以通过各种⽅式实现,本⽂将会带你⼀起探索。 本⽂的⽬的是介绍集成学习的概念并理解使⽤这种技术的算法。为了巩固你对这个多元化主题的理解,我们将⽤真实问题的动⼿案例,配合 Python来解释其中的⾼级算法。 注意:本⽂假定你对机器学习算法有基本的了解。我建议阅读这篇⽂章以熟悉这些概念。 ⽬录 集成学习介绍 基础集成技术 最⼤投票(Max Voting)法 平均(Averaging)法 加权平均(Weighted Average)法 ⾼级集成技术 堆叠(Stacking) 混合(Blending) Bagging 提升(Boosting) 基于Bagging和Boosting的
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python集成_从基础到实现:集成学习综合教程(附Python代
码)
介绍
当你想购买⼀辆新车时,你会⾛到第⼀家汽车商店就根据经销商的建议购买⼀辆车吗?这是不太可能的。
你可能会浏览⼀些⼈们发布评论并⽐较不同车型的门户⽹站,检查其功能和价格。你也可能会问你的朋友和同事们的意见。总之,你不会直
接得出结论,还会参考其他⼈的意见做出决定。
机器学习中的集成模型也是类似的思路。它们结合了多个模型的决策来提⾼整体性能。这可以通过各种⽅式实现,本⽂将会带你⼀起探索。
本⽂的⽬的是介绍集成学习的概念并理解使⽤这种技术的算法。为了巩固你对这个多元化主题的理解,我们将⽤真实问题的动⼿案例,配合
Python来解释其中的⾼级算法。
注意:本⽂假定你对机器学习算法有基本的了解。我建议阅读这篇⽂章以熟悉这些概念。
⽬录
集成学习介绍
基础集成技术
最⼤投票(Max Voting)法
平均(Averaging)法
加权平均(Weighted Average)法
⾼级集成技术
堆叠(Stacking)
混合(Blending)
Bagging
提升(Boosting)
基于Bagging和Boosting的算法
Bagging meta-estimator
随机森林
AdaBoost
GBM
XGB
Light GBM
CatBoost
⼀、集成学习介绍
我们通过⼀个例⼦来理解集成学习的概念。假设你是⼀名电影导演,你依据⼀个⾮常重要且有趣的话题创作了⼀部短⽚。现在,你想在公开
发布前获得影⽚的初步反馈(评级)。有哪些可⾏的⽅法呢?
A:可以请⼀位朋友为电影打分。
于是完全有可能出现这种结果:你所选择的⼈由于⾮常爱你,并且不希望给你这部糟糕的影⽚打1星评级来伤害你脆弱的⼩⼼脏。
资源评论
- sunly0292023-10-01这就是个骗子。里面啥也没有。 #毫无价值
是空空呀
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