两阶段TrAdaboost.R2算法

简介：
简介：两阶段TrAdaboost.R2算法是一种改进的数据分类与回归方法，通过分段增强学习过程，提高模型在处理复杂数据集时的准确性和鲁棒性。 Pardoe的论文《回归传递的提升（ICML 2010）》提出了两阶段TrAdaBoost.R2算法，这是一种基于Boost的回归任务转移学习方法。该程序包含两个主要类，采用scikit-learn风格编写： 第一类是Stage2_TrAdaBoostR2，其结构包括： - `__init__` - `fit` - `_stage2_adaboostR2` - `predict` 第二类是TwoStageTrAdaBoostR2，其结构如下： - `__init__` - `fit` - `_twostage_adaboostR2` - `_beta_binary_search` - `predict` 其中，Stage2_TrAdaBoostR2 类基于sklearn软件包中的 AdaBoostRe。