Веса, выбранные функции в классификаторах adaboost
Есть ли ключевое слово в scikit-learn для AdaBoostClassifier, чтобы возвращать веса слабых классификаторов на каждом шаге?
IDK, если функции выбираются случайным образом (для слабых деревьев решений, которые эти классификаторы предоставляют для дальнейшего обучения), если это так, как мы можем наблюдать за выбранными функциями?
Ответы 1
clf.estimator_weights_ даст веса для каждой оценки в ансамбле.
В классификаторе Adaboost нет выборки случайных признаков. Будут только веса выборки, основанные на ошибке модели ансамбля.
Чтобы узнать больше о методе Adaboost, прочитайте здесь.
Может быть, вы можете посмотреть на важность функций отдельных деревьев решений. Вы можете начать с настройки функции это.
У меня есть еще один связанный с этим вопрос: если я реализую свой процесс обучения с помощью Random Forest, в этом случае выбор функций для случайных деревьев будет случайным? Если да, то как я могу увидеть выбранные функции?
Рад, что помогает!! Пожалуйста, просмотрите это