EL之Bagging(DTR)：利用DIY数据集(预留30%数据+两种树深)训练Bagging算法(DTR)

输出结果

设计思路

核心代码

输出结果

1、treeDepth=1

2、treeDepth=5

设计思路

核心代码

for iTrees in range(numTreesMax):idxBag = []for i in range(nBagSamples):idxBag.append(random.choice(range(len(xTrain))))xTrainBag = [xTrain[i] for i in idxBag]yTrainBag = [yTrain[i] for i in idxBag]modelList.append(DecisionTreeRegressor(max_depth=treeDepth))modelList[-1].fit(xTrainBag, yTrainBag)latestPrediction = modelList[-1].predict(xTest)predList.append(list(latestPrediction))

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