在随机森林中,我们有现成的样本,这可以用于计算测试精度。是否需要显式交叉验证。在随机森林中显式使用CV有什么好处吗?基于下面的代码,我发现很难理解随机森林中的CV是如何工作的:
model = BaggingClassifier(base_estimator=cart, n_estimators=num_trees,
有没有办法一个接一个地partial_fit BaggingClassifier的每个estimator?如下所示: estim = BaggingClassifier(base_estimator=MLPClassifier(), n_estimators=33)
for model in estim:model.partial_fit(X, Y) 在我的实际代码中,每个estimator的每个partial_fit都是用不同的数据完成的。
我需要提取在sklearn.ensemble.BaggingClassifier中训练的每个模型的概率。这样做的原因是为了估计XGBoostClassifier模型周围的不确定性。为此,我创建了一个继承自sklearn.ensemble.BaggingClassifier的扩展类,并添加了一个允许获得这些概率的新方法。继承的子类 class EBaggingClassifier(BaggingClassifier): Extends the class