sklearn使用投票回归VotingRegressor算法构建多模型融合的投票回归模型并自定义子回归器的权重(weights)评估多模型融合的回归模型评估R2msermsemape

Posted Data+Science+Insight

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了sklearn使用投票回归VotingRegressor算法构建多模型融合的投票回归模型并自定义子回归器的权重(weights)评估多模型融合的回归模型评估R2msermsemape相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

sklearn使用投票回归VotingRegressor算法构建多模型融合的投票回归模型、并自定义子回归器的权重(weights)、评估多模型融合的回归模型、评估R2、mse、rmse、mape

目录

以上是关于sklearn使用投票回归VotingRegressor算法构建多模型融合的投票回归模型并自定义子回归器的权重(weights)评估多模型融合的回归模型评估R2msermsemape的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

sklearn集成学习之VotingClassifier

sklearn 中 BaggingClassifier 的默认配置与硬投票的区别

sklearn使用投票器VotingClassifier算法构建多模型融合的硬投票器分类器(hard voting)并计算融合模型的混淆矩阵可视化混淆矩阵(confusion matrix)

集成学习voting Classifier在sklearn中的实现

回归分类报告(sklearn)

使用 sklearn 线性回归,如何将计算出的回归系数约束为大于 0?