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Python3入门机器学习之11.5 Ada Boosting 和 Gradient Boosting

来源:步旅网

Python3入门机器学习

11.5 Ada Boosting 和 Gradient Boosting

Boosting概述:
集成多个模型,每个模型都在尝试增强(Boosting)整体的效果。

1.Ada Boosting

2.Gradient Boosting
如:
训练一个模型m1,产生错误e1,针对e1训练第二个模型m2,产生错误e2。
换句话说m2的作用就是能够预测出我们的模型m1犯的错误是什么,也就是说对于m2来说它的样本相应的输出值是m1所犯的这些错误,这样我们训练出的m2拟合e1数据。
针对e2训练第二个模型m3,产生错误e3…

最终预测结果是:m1+m2+m3+…

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