pyensemble:基于scikit learn的Caruana等人的Ensemble Selection算法的Python实现 源码

pyensemble v0.41 Python中[Caruana等人的合奏选择算法]( )的实现,基于 。 从摘要: 我们提出了一种从数千个模型的库中构建合奏的方法。 使用不同的学习算法和参数设置生成模型库。 正向逐步选择用于将整体模型最大化,以使其性能最大化。 集合选择允许将集合优化为性能指标,例如准确性,交叉熵,平均精度或ROC面积。 对七个测试问题和十个指标的实验证明了集成选择的好处。 这是一项正在进行的工作,因此事情可以/可能/会改变。 戴维·兰伯特dcl [at] panix [dot] com 版权所有:copyright:2013 许可证:简单BSD 档案 合奏 包含E