sklearn 的 Adaboost predict_proba 如何在内部工作?

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【中文标题】sklearn 的 Adaboost predict_proba 如何在内部工作?【英文标题】:how does sklearn's Adaboost predict_proba works internally? 【发布时间】:2015-07-26 04:27:43 【问题描述】:

我正在使用 sklearn 的“predict_proba()”来预测样本属于 Adaboost 分类器中每个估计器的类别的概率。

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50)
for estimator in clf.estimators_:
    print estimator.predict_proba(X_test)

Adaboost 像这样实现它的 predict_proba():

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/bb39b49/sklearn/ensemble/weight_boosting.py#L733

DecisionTreeClassifier 是 sklearn 的 Adaboost 分类器的基础估计器。 DecisionTreeClassifier 像这样实现它的 predict_proba():

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/bb39b49/sklearn/tree/tree.py#L549

谁能告诉我 Adaboost 的 predict_proba() 如何在内部计算概率?有没有相同主题的参考资料可以帮助我?请通知我。提前致谢。

【问题讨论】:

【参考方案1】:

也许Adaboost 的“工作原理”部分有用吗?

【讨论】:

以上是关于sklearn 的 Adaboost predict_proba 如何在内部工作?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

sklearn 的 Adaboost predict_proba 如何在内部工作?

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集成学习实战——Boosting(GBDT,Adaboost,XGBoost)

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