如何使用sklearn的AdaBoostClassifier获得模型的系数(使用Logistic回归作为基础估计器)
使用sklearn的AdaBoostClassifier获得模型的系数，可以按照以下步骤进行：
- 导入必要的库和模块：
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression- 准备数据集，包括特征矩阵X和目标变量y。
- 创建基础估计器（基分类器），这里选择Logistic回归模型：
base_estimator = LogisticRegression()- 创建AdaBoost分类器，并指定基础估计器和其他参数：
adaboost = AdaBoostClassifier(base_estimator=base_estimator)- 使用训练数据拟合AdaBoost分类器：
adaboost.fit(X, y)- 获取模型的系数，即各个基分类器的权重：
coefficients = adaboost.estimator_weights_AdaBoostClassifier的系数表示了每个基分类器在最终模型中的重要性。系数越大，说明该基分类器在模型中的权重越大。
关于AdaBoostClassifier的更多信息，可以参考腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/ti）中的AdaBoostClassifier产品介绍。
相关·内容
1回答
如何使用sklearn的AdaBoostClassifier获得模型的系数(使用Logistic回归作为基础估计器)
python、scikit-learn、logistic-regression、adaboost
我已经使用scikit learn的构建了一个模型，并使用作为基础估计器。model = AdaBoostClassifier(base_estimator=linear_model.LogisticRegression()).fit(X_train, Y_train)
如何获得模型的系数我想看看每个特征对目标变量log(p/(1-p))的</e
浏览 24提问于2020-02-24得票数 2
回答已采纳
1回答
如何在sklearn.linear_model.LogisticRegression中确定某些系数
scikit-learn、logistic-regression
我正在运行logistic回归sklearn.linear_model.LogisticRegression。假设我在我的模型A，B和C中有三个特征，我想要固定A的系数，但是我想要学习估计B和C的系数，以最小化对数损失。我知道我可以在R中很容易地使用偏移量()来完成这个任务，但是我不知道如何在sklearn中做到这一点？
上下文:我正在做一个因果分析，我用一个独立
浏览 2提问于2021-01-10得票数 4
2回答
当有多个标签时，分类器很好
classification、methods
我在问自己，在尝试使用多个(>100)标签对数据进行分类时，是否还有比深度人工神经网络更好的方法。有什么建议吗？例如，逻辑回归似乎不合适，因为在它的基本形式中，它只支持两个标签，对吗？
浏览 0提问于2021-11-21得票数 4
1回答
Logit函数的目的是什么？在建模过程的哪个阶段使用这个logit函数？
logistic-regression
在logistic回归算法中，我们有两个显著的函数(或方程)：1. Logistic回归函数。2. Logit功能。
我想知道：( a )在逻辑回归模型的建立过程中，使用了哪些方程(S)？在建立logistic回归模型的基础上，得到模型系数。当我们将这些模型系数和相应的预测值
浏览 0提问于2019-06-05得票数 2
3回答
如何从拟合的管道中提取用于惩罚逻辑回归的系数？
machine-learning、scikit-learn、logistic-regression
我正在尝试使用以下管道使用逻辑回归来训练我的模型： ('logistic_regression', LogisticRegression(penalty = 'none', C = 10))我的目标是在线性模型(y = coeff_0 + coeff_1*x1 + ... + coeff_n*xn)<e
浏览 1提问于2019-10-30得票数 1
1回答
逻辑回归- numpy.float64
python、numpy、machine-learning、scikit-learn、regression
我正在尝试使用平方损失函数从头开始创建Logistic回归。然而，我有一个错误，我真的不能找出。错误是:不能将序列乘以‘numpy.float 64’类型的非整数。任何帮助都将不胜感激！(是的，我知道我对系数变得懒惰了。)
浏览 4提问于2021-09-16得票数 0
1回答
(特征选择)与基于L2和基于树的不同结果
scikit-learn、feature-selection
我正在使用Sklearn进行功能选择：基于L2的特征选择: LogisticRegression.coef培训集是标准化的。
当某一特征在随机森林估计中表现出显著的重要性，而在Logistic回归中表现为负系数时，该如何解释？
浏览 0提问于2019-09-19得票数 1
回答已采纳
3回答
scikit文档分类-学习:获取对分类影响更大的单词(令牌)的最有效方法
python、machine-learning、scikit-learn、logistic-regression、document-classification
我构建了一个文档二项式分类器，使用训练文档集的tf-以色列国防军表示，并将Logistic回归应用于它：我用泡菜格式保存了模型，并使用它对新文档进行分类，从而得到文档在A类的概率和<e
浏览 6提问于2018-01-23得票数 2
1回答
使用scikit的文本分类-学习:如何从泡菜模型中获取新文档的表示
machine-learning、scikit-learn、logistic-regression、tf-idf、document-classification
我有一个文档二项式分类器，它使用训练文档集的tf-国防军表示，并将Logistic回归应用于它：我将模型保存在泡菜中，并使用它对新文档进行分类：
text_model = pickle.load(ope
浏览 4提问于2018-02-02得票数 1
回答已采纳
1回答
将疾病患病率为50%的Logistic回归得到的p值调整为10%患病率的人群
logistic-regression
我有一个关于Logistic回归的问题:我的数据集包括一个病例控制数据集，包括100个生病病例和100个健康对照(都是虚构的高斯分布)。因此，流行率为0.5。为了简单起见，我只使用一个变量(x)及其系数B0和B1。使用这些系数和给定的x值，我生成患病的概率(p)，但只对流行率为50%的数据集。然而，我想计算出总体人口的p值，其患病率为9%，但我找不到办法。
浏览 0提问于2023-04-30得票数 0
1回答
AdaBoostClassifier与SAMME.R算法
scikit-learn、ensemble-learning、adaboost
说到实际的问题需要一段时间，所以请容忍我。指出，它“是一种元估计器，从在原始数据集上拟合分类器开始，然后在同一数据集上拟合分类器的额外副本，但在调整错误分类实例的权重的情况下”。为此，所需的参数之一是base_estimator。要使base_estimator与AdaBoostClassifer一起使用，“需要支持示例加权”。稍加更新，它就这样工作了:通过运行
from sklearn.utils
浏览 5提问于2019-02-27得票数 2
回答已采纳
1回答
Logit函数的目的是什么？在建模过程的哪个阶段使用这个logit函数？
logistic-regression
在logistic回归算法中，我们有两个显著的函数(或者说方程)：
Logit函数(即Logit方程LN(P&#
浏览 3提问于2019-06-03得票数 0
2回答
用R中的保存估计模拟logistic回归
r、regression、extract、simulation、logistic-regression
我正在尝试开发一些代码，使我可以这样做: 1)运行一个logistic回归分析，2)从logistic回归分析中提取估计，3)使用这些估计创建另一个logistic回归公式，我可以在以后的模拟中使用原始模型因为我是相对较新的R，我知道我可以通过索引来提取这些系数1×1，但很难将其“缩放”到具有不同系数数的<em
浏览 12提问于2022-10-21得票数 2
回答已采纳
1回答
logistic回归与系数
python、numpy、scikit-learn、logistic-regression
我试图确定从逻辑回归(来自sklearn库)中估计的beta是否与使用logistic函数(1/(1 +exp(-(b*x)创建结果的beta匹配或接近。这是我使用的代码from sklearn.linear_model import LogisticRegression
a = np.random.random_sampleregression model is
浏览 0提问于2018-07-01得票数 0
回答已采纳
1回答
Spark中Logistic回归系数标准差的计算
apache-spark、apache-spark-mllib、logistic-regression、coefficients、standard-error
但是我找不到正确的答案。前一篇文章中提供的答案建议使用Statistics.chiSqTest(data)，它提供了拟合优度检验(皮尔逊卡方检验)，而不是沃尔德卡方检验系数的显著性。我试图在Spark中建立logistic回归的参数估计表。我可以得到系数和截距，但我找不到spark API来获得系数的标准误差。我看到系数标准误差在线性模型
浏览 5提问于2018-01-28得票数 3
回答已采纳
2回答
在应用Lasso之前，应该省略高度相关的特征吗？
machine-learning、python、logistic-regression、regularization、collinearity
如果您能让我知道在使用Lasso logistic回归(L1)进行特征选择之前是否应该省略高度相关的特性，我将非常感激。正则化是处理共线性(特征间高度相关)的一种非常有用的方法
浏览 0提问于2018-08-20得票数 1
2回答
为什么连续特征在决策树模型中比分类特征更重要？
machine-learning、feature-selection、decision-trees、logistic-regression、explainable-ai
我的预测模型中既有分类特征，也有连续特征，我希望选择(和排序)最重要的特征。
我使用一个热编码将所有的分类变量转换为虚拟变量(为了更好地解释我的logistic回归模型)。一方面，我使用LogisticRegression (sklearn)，并通过使用它们的系数对最重要的特征进行排序。通过这种方式，我将分类变量和连续变量都视为最重要的<
浏览 0提问于2020-01-15得票数 9
回答已采纳
1回答
学习如何使用管道查看特性的重要性，以及如何进行逻辑+岭回归。
python、scikit-learn、gridsearchcv
两个问题：更具体地说，我试图运行一个逻辑回归，但应用岭惩罚(不确定这是否有意义)的模型.问题：
选择一个岭回归分类器是否就足够了？还是我需要选择逻辑回归分类器并在其后面加上一些脊惩罚的参数(即LogisticRegression(apply_penality=Ridge
浏览 8提问于2022-06-04得票数 1
2回答
TypeError：“__ensemble__”对象不可调用
python-3.x、scikit-learn、classification、typeerror
森林覆盖类型数据：Y=形状(581012，)from sklearn.ensembleimport BaggingClassifierfrom sklearn import model_selectionclassifier_names = ["logistic</
浏览 0提问于2019-01-05得票数 1
2回答
不同回归模型的比较系数
python、scikit-learn、regression、linear-regression、weight-initialization
在我的项目中，我使用浅层和深层次的学习模型，以观察哪一个在我的数据上有最好的性能。然而，在浅层机器学习模型中，我希望能够比较每个回归模型之间的系数。套索ElasticNetGradientBoostRegressor
我知道我可以从Lasso、Ridge和ElasticNet中得到model.coef_的系数，从<em
浏览 0提问于2020-01-26得票数 4
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
