Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING,GBR回归训练和预测可视化
在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR拟合和预测多输出回归数据。对于给定的 x 输入数据，多输出数据包含多个目标标签。本教程涵盖： 准备数据 定义模型 预测和可视化结果 我们将从加载本教程所需的库开始。 ...
集成学习之随机森林、Adaboost、Gradient Boosting、XGBoost原理及使用
集成学习 什么是集成学习集成学习(ensemble learning)本身不是一个单独的机器学习算 法，而是通过构建并结 合多个机器学习模型来完成学习任务——博采众长。集成学习很好 的避免了单一学习模型带 来的过拟合问题。 集成学习的类型根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两 大类：Bagging(个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化 方法)Boosting(个体学....
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