文件名称：集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost.rar
文件大小：522KB
文件格式：RAR
更新时间：2023-01-25 16:58:41
机器学习
机器学习中集成学习的相关案例代码，包含随机森林，GBDTXBoost等理论所所涉及的案例，包含房价预测，宫颈癌预测，分类回归算法,等案例代码。平常多练练，也用于记录一下，学习学习。
【文件预览】：
[20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost
----xgb.model(1KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------03_Adaboost案例二：Adaboost API algorithm参数取值比较-checkpoint.ipynb(73KB)
--------01_随机森林案例一：宫颈癌预测-checkpoint.ipynb(135KB)
--------04_使用XGBoost算法实现波士顿房价预测-checkpoint.ipynb(90KB)
---------1. Bagging&Boosting算法应用在回归模型中-checkpoint.ipynb(6KB)
--------02_Adaboost案例一：Adaboost分类算法-checkpoint.ipynb(55KB)
----04_使用XGBoost算法实现波士顿房价预测.ipynb(90KB)
----xgb.fmap(97B)
----datas()
--------boston_housing.data(48KB)
--------newdata.csv(176KB)
--------yinzi.csv(591B)
--------iris.data(4KB)
--------risk_factors_cervical_cancer.csv(100KB)
----02_Adaboost案例一：Adaboost分类算法.ipynb(55KB)
-----1. Bagging&Boosting算法应用在回归模型中.ipynb(7KB)
----01_随机森林案例一：宫颈癌预测.ipynb(135KB)
----03_Adaboost案例二：Adaboost API algorithm参数取值比较.ipynb(73KB)