EL之Bagging(DTR)：利用DIY數(shù)據(jù)集(預(yù)留30%數(shù)據(jù)+兩種樹深)訓(xùn)練Bagging算法(DTR)

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目錄

輸出結(jié)果

設(shè)計思路

核心代碼

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輸出結(jié)果

1、treeDepth=1

2、treeDepth=5

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設(shè)計思路

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核心代碼

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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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的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)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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