集成學習之sklearn中的xgboost基本用法
【機器學習】 原創博文，轉載請註明出處！本文代碼的github地址 博客索引地址 1.數據集 數據集使用sklearn自帶的手寫數字識別數據集mnist，通過函數datasets導入。mnist共1797個樣本，8*8個特徵，標籤爲0~9十個數字。 1 ### 載入數據
2 from sklearn import datasets # 載入數據集
3 digit
相關文章
- 1. 集成學習之Boosting —— XGBoost
- 2. 集成學習之GBDT、XGBOOST、RF
- 3. 集成學習（4）--XGBoost
- 4. 機器學習：集成學習與XGBoost
- 5. 安裝Anaconda3.6版本\sklearn\Xgboost
- 6. 【機器學習】集成算法——Boosting中的AdaBoost算法原理及sklearn應用
- 7. Python3機器學習實踐：集成學習之XGBoost
- 8. 機器學習sklearn之集成學習（三）
- 9. 機器學習sklearn之集成學習（二）
- 10. 集成學習之boosting算法的基本原理
- 更多相關文章...
- • Lua 基本語法 - Lua 教程
- • C# 基本語法 - C#教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
