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将 H2O AutoML 模型转换为 Sklearn 模型
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如何使用 sklearn 的 GradientBoostingRegressor 实现 L2 正则化
我目前正在从 Sklearn 库中实现 GradientBoostingRegressor,并且目前遇到过拟合问题。所以我正在为模型寻找一 -
梯度提升分类器的排列重要性较低
我有一个准确度为 68% 的模型,但是在测试排列重要性时,它只给出了一个具有 0.014 排列重要性的重要 -
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