在Python sklearn集成库中,我想使用某种boosting方法(比如Adaboost)来训练我的数据。因为我想知道估计器的最佳数量,所以我计划每次用不同数量的估计器做一次简历。AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=1),n_estimators=n) 因为在AdaBoost中,一旦我在# of estimator=50上训练分类器,当我继续训练# of es
我目前的代码是AdaBoost<DecisionStump> Algo = new AdaBoost<DecisionStumpweights) => new DecisionStump(10)));编写它只是为了“可编译”,但我不知道输入DecisionStump的参数和整个第二个AdaBoost有人能解释一下,如何正确地创建和训练Boost分类器?