Python机器学习库sklearn——集成算法

简介：
Scikit-learn（简称sklearn）是Python中强大的机器学习库，尤其擅长于提供多种集成学习算法，如随机森林和梯度提升机，助力数据科学家快速构建高效模型。 本段落将介绍如何在sklearn中使用集成学习，并且该模块支持树的并行构建以及预测结果的并行计算，希望对您的学习有所帮助。集成方法的目标是通过结合多个由给定学习算法构建的基本估计器的预测结果来提高泛化能力和鲁棒性。在scikit-learn中，bagging方法使用统一的BaggingClassifier元估计器（或 BaggingRegressor），输入参数和随机子集抽取策略可以由用户指定。max_samples 和 max_features 参数控制了子集大小（对于样本和特征）。bootstrap 和 bootstrap_features 控制着是否采用有放回的方式抽样样本和特征。