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将 Adaboost 用于 CNN 图像分类器模型时出现维度错误
当我使用 adaboost 分类器进行图像分类时,我在训练分类器时得到 <code>dimension error</code> 的形状为 <code>x_t -
Adaboost 回归器分类输入变量
对于 scikit-learn 中的 Adaboost 回归器,我是否必须将分类输入变量转换为一个热编码数字? -
在 python 中使用 Adaboost 选择重要功能
我正在尝试使用 Adaboost 从向量中选择重要特征 Adaboost 如何从数据中挑选最佳特征?我不能用蟒蛇做到这 -
在python中使用Adaboost选择重要功能
我想使用 adaboost 选择重要功能。我发现“yellowbrick.model_selection”对于这项工作非常好且快速。我使用了 -
如何提取做出分类器决策的 AdaBoosts 输出?
我在 scikit-learn 中使用 AdaBoost 来分离一些信号和背景数据。根据我在每次迭代结束时对 AdaBoost 的理解, -
为什么在使用 SVC 作为基础估计器的 n_estimators=1 的 AdaBoost 和仅使用 SVC 的 AdaBoost 之间的预测结果存在差异
我目前正在使用每日财务数据来拟合我的 SVM 和 AdaBoost。为了检查我的结果,我使用 n_estimators=1 尝试了 A -
提升模型的预测可以并行完成吗?
我有 2 个关于提升模型如何工作的问题。 <ol> <li>使用拟合的提升模型,您是否还必须对这些单个模 -
使用随机森林作为 adaboost 的基本分类器
我可以将 AdaBoost 与随机森林一起用作基本分类器吗?我在互联网上搜索,我没有找到任何人这样做。 -
AdaBoost 如何结合决策树来得出预测?
我试图通过以下示例了解如何对 sklearn 的默认 AdaBoostClassifier() 进行<strong>预测</strong>(我不关心训练, -
将 Adaboost 与随机森林基分类器一起使用?
有谁知道是否可以将 Adaboost 与随机森林基分类器一起使用?我在网上搜索了更多关于这方面的信息,但 -
Adaboost Sklearn 特征重要性 NaN
我正在使用 Sklearn 构建 Ada boost 模型。去年,我使用相同的数据制作了相同的模型,并且能够访问特征重 -
多类 Adaboost
我正在使用 Adaboost 使用决策树桩进行多类分类。我的数据集有 7 个类,教授明确告诉我要做 One Vs rest 分 -
为什么我的 AdaBoost 实现一遍又一遍地重复相同的两个拆分?
我尝试使用决策树桩和 Gini 指数自己编写 AdaBoost 算法进行拆分。代码如下: <pre><code>class AdaBoost: d -
超参数调优; ML 算法的参数空间是什么(rf、adaboost、xgboost)
我正在尝试调整几种 ML 算法(rf、adaboost 和 xgboost)的超参数,以训练一个以多类分类变量为目标的模型 -
AdaBoost 算法超参数调优 MLR
我正在尝试调整 AdaBoost 算法的超参数。目标是训练一个以多类分类变量为目标的模型。我在 R 中使用 MLR