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交叉验证——sklearn.model_selection.KFold
最近使用python进行数据集的划分。使用到了交叉验证(Cross-validation),需要整理sklearn.model_selection.KFold函数的参数设定和使用实例。整理如下:1、Cross-validation交叉验证附注:官方文档链接:https://scikit-learn.org/dev/modules/cross_validation...原创 2019-08-20 15:45:04 · 3988 阅读 · 0 评论 -
集成学习结合策略之——stacking
1.stacking思想基本思想:将各个弱学习器的学习成果,并行结合起来,形成以预测值(标签)为数据的训练集,用来训练下一层学习器。实例:假设我们整个training set包含10000行数据,testing set包含2500行数据,那么每一次交叉验证其实就是对training set进行划分,在每一次的交叉验证中training data将会是8000行,test...原创 2019-08-22 16:40:11 · 1732 阅读 · 3 评论 -
集成学习结合策略stacking——python csv/txt文件数据集导入
针对实际数据集,使用集成学习stacking方法,进行分类问题的预测。主要是数据集在python种的导入方法。数据集为泰坦尼克号数据集。1、导入csv文件:read_csv函数 、官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/index.htmlimport pandas as pd ...原创 2019-09-05 16:33:09 · 594 阅读 · 0 评论 -
随机森林-参数设置及调优
1、参数意义,参考网址:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.htmln_estimators:森林中数的个数。这个属性是典型的模型表现与模型效率成反比的影响因子,即便如此,你还是应该尽可能提高这个数字,以让你的模型更准确更稳定。...原创 2019-09-17 11:11:37 · 23725 阅读 · 4 评论 -
stacking-具体代码
1、问题描述:使用将5个弱学习器结合起来的强学习器,实现对DDos攻击的识别。# coding=utf8import pandas as pd #导入pandas包import numpy as npfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.ensemble import RandomFore...原创 2019-09-19 17:20:18 · 765 阅读 · 1 评论