PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24231 Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法是该想法的第一个成功方法。 AdaBoost算法包括使用非常短的（一级）决...
基于Python的随机森林（RF）回归与多种模型超参数自动优化方法
本文详细介绍基于Python的随机森林（Random Forest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等）自动优化代码。 本文是在上一篇博客1：基于Python的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度分析（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/1....
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