Python 中的集成学习技术：从随机森林到梯度提升

2023-04-14 00:00:00 随机 提升 梯度

在 Python 中，有很多强大的集成学习技术可供使用。以下是其中一些技术及其代码演示：

  1. 随机森林(Random Forest)

随机森林是一种基于多个决策树的集成学习方法。每个决策树都是基于随机抽样的数据集和特征集来构建的。下面是一个简单的随机森林分类器的代码演示：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,
                            n_informative=2, n_redundant=0,
                            random_state=0, shuffle=False)

clf = RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0)
clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[0, 0, 0, 0]]))
  1. AdaBoost

AdaBoost是一种迭代的集成学习方法，它通过对错误分类的样本进行加权来提高分类器的准确性。下面是一个简单的AdaBoost分类器的代码演示：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_features=4, random_state=0)
clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[0, 0, 0, 0]]))
  1. 梯度提升(Gradient Boosting)

梯度提升是一种迭代的集成学习方法，它通过针对错误分类的样本来提高前一个分类器的准确性。下面是一个简单的梯度提升分类器的代码演示：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_features=4, random_state=0)
clf = GradientBoostingClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[0, 0, 0, 0]]))

通过这些代码演示，你可以开始使用这些强大的集成学习技术来构建更准确的分类器和预测模型。

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