13-1什么是集成学习01-What-is-Ensemble-Learning

使用Voting Classifier

13-2 SoftVoting Classifier

使用 Hard Voting Classifier

使用 Soft Voting Classifier

13-3 Bagging和Pasting

Bagging和Pasting

使用 Bagging

13-1什么是集成学习01-What-is-Ensemble-Learning

使用Voting Classifier

from sklearn.ensemble import VotingClassifiervoting_clf = VotingClassifier(estimators=[('log_clf', LogisticRegression()), ('svm_clf', SVC()),('dt_clf', DecisionTreeClassifier(random_state=666))],voting='hard')

13-2 SoftVoting Classifier

模型1和4比较确定

有概率这个参数

使用 Hard Voting Classifier

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifiervoting_clf = VotingClassifier(estimators=[('log_clf', LogisticRegression()), ('svm_clf', SVC()),('dt_clf', DecisionTreeClassifier(random_state=666))],voting='hard')

使用 Soft Voting Classifier

voting_clf2 = VotingClassifier(estimators=[('log_clf', LogisticRegression()), ('svm_clf', SVC(probability=True)),('dt_clf', DecisionTreeClassifier(random_state=666))],voting='soft')

13-3 Bagging和Pasting

Bagging和Pasting

使用 Bagging

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import BaggingClassifierbagging_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(),n_estimators=500, max_samples=100,bootstrap=True)
bagging_clf.fit(X_train, y_train)
bagging_clf.score(X_test, y_test)

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