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我似乎无法让adabag的bagging和predict.bagging工作。<- bagging(Especies ~ ., data=iris[sub,], mfinal=10)result <- predict.bagging(iris.bagging, newdata=testdata)
..
浏览 2修改于2012-01-24得票数 4
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params ={“目标”：“回归”、“度量”："rmse“、"num_leaves”：150、"learning_rate“：0.05、"bagging_fraction”：0.6、"feature_fraction“：0.7、"bagging_frequency”：1、"bagging_seed“：2018、”详细“：-1、'max_depth':-1，"min_child_samples":20，"boostingv
浏览 0修改于2018-06-03得票数 4
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我使用了BaggingRegressor类来构建具有以下参数的最佳模型： from sklearn.tree import DecisionTreeRegressorReg_ensemble=BaggingRegressor(base_estimator=DecisionTreeRegressor(max_depth=3),n_estimators=10,random_state=0).fit(feature,target) 有了上面的设置，它将创建10棵树。我想分别提取和访问集成回归的每个成员(每
浏览 17修改于2020-04-20得票数 1
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java.io.InvalidClassException: weka.classifiers.meta.Bagging; local class incompatible: stream classdesc
浏览 1提问于2017-03-23得票数 1
bagging_fraction 0 means disable bagging; k means performbagging at every k Note: to enable bagging, bagging_fraction
浏览 0提问于2018-11-30得票数 7
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通过这样做，我已经成功地完成了另外两组数据：mydata.bagging.pred <-predict.bagging(mydata.bagging,newdata=mydata)mydata.bagging.pred$error
浏览 0修改于2014-04-13得票数 2
def bagging_and_trees_growth(samples, network, tree_num): bootstrap_samples = bagging(samples)
a_tree = tree_growth(network, bootstrap_samplesdepfun = (find_best_split, stopping_condition, purity_gain, Gini_index, fi
浏览 16提问于2021-02-09得票数 0
lightgbm 在pos_bagging_fraction和neg_bagging_fraction中提到了一种叫做“平衡包装”的东西，但没有对它进行描述。注意:如果启用平衡套袋，bagging_fraction将被忽略
有人能帮我理解它的意思吗？
浏览 4提问于2021-08-25得票数 0
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我写了下面的代码** Ensemble 1 1 0.9206784 ** Bagging on** 0.8200886
** Bagging on** 0.8278868.** Ensemble
浏览 0提问于2013-04-26得票数 1
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": uniform(0, 1), "boosting_type"] == "goss" else params[
"bagging_fraction'：
浏览 20提问于2020-06-18得票数 2
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我使用python，我想知道如何转换包含以下内容的字符串变量：到字典变量：
{'bagging_freq': 2, 'colsample_bytree': 0.98, 'learning_rate': 0.13}
浏览 4修改于2020-06-23得票数 0
sklearn.datasets import load_irisy = data.targetknn = KNeighborsClassifier()print "BaggingScore:\t", cross_val_score(baggin
浏览 2修改于2017-06-19得票数 1
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我希望将Bagging方法生成的分类器直接复制到EnsembleSelection分类器，而不将其复制到代码下面的文件中：Bagging B=new Bagging ();
String options = (" java weka.classifiers.meta.ClassificationViaRegression
浏览 4修改于2015-06-30得票数 0
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我找到了定义：different randomWhen sampling is performed with replacement, this method is
called bagging (short for bootstrap aggregating
浏览 0提问于2021-04-06得票数 0
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, "num_leaves" : 35, "bagging_fraction" : 0.7, "num_threads" : 4,
"colsample_bytree&
浏览 1提问于2018-12-23得票数 2
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Traceback (most recent call last)----> 1 pred_bag = bagging_model.predictreturn model_cii
bagging_model= BaggingRegressor(base_estimator=mod
浏览 48修改于2019-07-06得票数 1
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lgbm_feature_fractionf', 0.0, 1.0), 'bagging_fraction': hp.uniform('lgbm_bagging_fraction', 0.0, 1.0),
'bagging_freq': hp.choice(&#
浏览 5修改于2017-08-21得票数 1
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RandomizedSearchCV分类器的LightGBM代码如下所示：rs_params = { 'bagging_fraction': sp_uniform(0.5, 0.8),
'bagging_frequency': sp_randintX_trai
浏览 0修改于2022-07-22得票数 4
从上看，我似乎必须在_bagging.py中更改函数_generate_bagging_indices，但不确定。
浏览 10提问于2022-05-27得票数 1
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=================0 Logistic Regression 0.7614272 LightGBM 0.775442 name score
3 Support Ve
浏览 9提问于2022-06-09得票数 -1
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