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）
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）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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）
目录
以上是关于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）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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
sklearn 中 BaggingClassifier 的默认配置与硬投票的区别
您将如何使用 Sklearn 的 VotingClassifier 进行 RandomizedSearchCV？
sklearn Pipeline：“ColumnTransformer”类型的参数不可迭代