64
правки
Изменения
→Пример кода на python для scikit-learn
===Пример кода на python для scikit-learn===
Классификатор sklearn.ensemble.'''AdaBoostClassifier''' имеет 5 параметров: '''base_estimator''', '''n_estimators''', '''learning_rate''', '''algorithm''', '''random_state'''.
Наиболее важными являются : # '''base_estimator''', {{---}} базовый алгоритм. По умолчанию используется DecisionTreeClassifier(max_depth=1)# '''n_estimators''' и {{---}} максимальное количество оценок, после которого бустинг прекращается. Если произойдет полное совпадение, то закончится раньше.# '''learning_rate'''{{---}} вклад каждой модели в весовые коэффициенты и значение по умолчанию равно $1$. Снижение этого параметра будет означать, что весовые коэффициенты буду увеличиваться или уменьшаться в небольшой степени, вынуждая модель дольше обучаться (но иногда повышается производительность).
'''from''' sklearn.ensemble '''import''' AdaBoostClassifier
Accuracy: 0.9555555555555556
===Пример на языке Scala===
SBT зависимость:
