Scikit-Learn -集成学习:boosting(4万字详解)

发布网友发布时间：2024-10-07 23:07

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热心网友时间：2024-10-30 10:39

Scikit-Learn -集成学习：boosting（4万字详解）概览

Boosting，作为集成学习的一种策略，通过顺序训练简单但比随机猜测更优的模型，最终通过组合这些弱估计器来提高预测性能。不同于bagging和random forests，Boosting着重于顺序改进。Scikit-learn库为分类和回归问题提供了两种主要的Boosting算法：GradientBoostingRegressor和GradientBoostingClassifier，以及AdaBoostRegressor和AdaBoostClassifier。

我们首先通过导入所需库开始，然后加载sklearn提供的数据集，如波士顿住房数据和手写数字数据。接下来，我们将对数据进行处理，比如训练和微调GradientBoostingRegressor和AdaBoostRegressor，通过调整超参数以优化性能。这些模型将与Bagging、随机森林、额外树、决策树等其他机器学习模型进行性能比较。

每个模型的关键属性在训练后提供重要信息，如模型性能和参数设置。我们会通过3折交叉验证来寻找最佳的超参数组合。最后，我们还会展示前几个交叉验证结果，以直观地了解Boosting算法与其他模型的性能对比。