"弱"模型的力量

Python 中的集成方法

Román de las Heras

Data Scientist, Appodeal

"弱"模型

投票与平均:

  • 少量估计器
  • 精调的估计器
  • 各自独立训练

新概念:"弱" 估计器

Python 中的集成方法

弱 vs 强.jpeg

Python 中的集成方法

"弱"模型的特性

弱估计器

  • 表现优于随机猜测
  • 轻量模型
  • 训练与评估耗时低

示例:决策树

decision_tree_weak.bmp

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"弱"模型示例

一些"弱"模型:

  • 决策树:小深度

  • 逻辑回归

  • 线性回归

  • 其他受限模型

示例代码:

model = DecisionTreeClassifier(
    max_depth=3
)

model = LogisticRegression( max_iter=50, C=100.0 )
model = LinearRegression()
Python 中的集成方法

让我们练习!

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