モデル選択：アンサンブル学習

Pythonで学ぶMachine Learning面接対策

Lisa Stuart

Data Scientist

ブートストラップ

¹ https://medium.com/@rrfd/boosting-bagging-and-stacking-ensemble-methods-with-sklearn-and-mlens-a455c0c982de

¹ https://www.sca.com/en/about-us/our-forest/

¹ https://blog.bigml.com/2017/03/14/introduction-to-boosted-trees/

¹ https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.ensemble

関数	戻り値
`sklearn.ensemble.RandomForestClassifier`	ランダムフォレスト
`sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier`	勾配ブースティングモデル
`sklearn.metrics.accuracy_score`	学習済みモデルの正解率
`sklearn.metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred)`	混同行列
`sklearn.metrics.precision_score(y_test,y_pred)`	適合率（precision）
`sklearn.metrics.recall_score(y_test,y_pred)`	再現率（recall）
`sklearn.metrics.f1_score(y_test,y_pred)`	F1 スコア

Pythonで学ぶMachine Learning面接対策