袋装分类器



在两类分类问题中,在使用Python中的标准bagging分类器时,是否有任何方法可以选择要选择的正和负训练实例的数量?

logreg = BaggingClassifier(linear_model.LogisticRegression(C=1e3),max_samples=1, max_features=1);

有时Bagging算法只选择正样本,代码会给出运行时错误。

查看源代码(https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/51a765a/sklearn/ensemble/bagging.py#L361)没有办法做到。

但是我注意到您使用1(一个整数值)作为max_samples和max_features。使用这个值,你就是说Bagging应该只使用每个估计器的一个特征。如果你想让它使用所有功能,你必须使用1.0。

也许这就是给你带来麻烦的原因。

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