635
правок
Изменения
→Примеры использования (в scikit-learn)
*Для решения задач классификации и регрессии используют [https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier DecisionTreeClassifier], [https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeRegressor.html#sklearn.tree.DecisionTreeRegressor DecisionTreeRegressor]
*В '''sklearn.ensemble''' также представлены методы классификации, основанные на ансамблях, в том числе: [https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#bagging бэггинг] и [https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest случайный лес], которые были описаны выше. <br><br>Так, в этом примере создается бэггинг ансамбль из классификаторов '''KNeighborsClassifier''', каждый из которых обучен на рандомных подмножествах из 50% объектов из обучающей выборки, и 50% рандомно выбранных признаков.
'''from''' sklearn.ensemble '''import''' BaggingClassifier
