文章目录
- 前言
- 集成学习
- Bagging
- Boosting
- 超参数优化
- 随机搜索
- 贝叶斯优化
- 总结
前言
在前几篇博文中，我们已经介绍了一些机器学习的基础知识、Scikit-learn的核心工具与技巧，以及如何评估模型性能。本篇博文将重点讲解两个可以显著提升机器学习模型性能的高级策略：集成学习和超参数优化。
集成学习
集成学习是一种策略，通过组合多个学习算法来获得比单一模型更好的预测性能。以下是两种主要的集成学习方法。
Bagging
Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种广泛使用的集成技术，它通过结合多个模型减少方差，提升稳定性。随机森林就是一种基于决策树的Bagging算法。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 创建随机森林分类器实例
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)# 训练模型
rf_clf
