adaboost回归预测时样本权重怎么体现呢？在分类问题上（一般弱学习器为决策树）迭代后更新样本权重继续训练，可以根据选取划定阈值计算误差率体现这个权重作用，但是如果弱学习器为ELM时（或者神经网络），没有划定阈值这个过程，每一次训练结果还是相同的。第一次权重更新后，如何用更新权重的样本进行训练？求描述详细些。
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- 2023-03-22 21:46回答 4 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写： 1.在训练阶段，把所有的训练图片调整为相同的大小可以确保在特征计算时输入图像的大小一致，这有助于简化特征计算过程和降低计算复杂度。建议将所有的训练图片调整为相同
- 2023-02-15 10:31回答 3 已采纳 这篇文章讲的很详细，请看：adaboost的计算步骤
- 2022-09-19 09:00回答 2 已采纳 权值的调整，你可以直接对原始数据比例大小进行调整，将样本整个调大或者调小这里有我写的一个例子你可以看一下https://blog.csdn.net/qq_18560985/article/detail
- 2021-10-25 21:47宁静_致远_的博客 以信用卡违约数据为例，该数据集来源于UCI网站，一共包30 000条记录和25...Python代码如下： （1）导入python自带包以及第三方包 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import model_
- 2022-10-10 22:00回答 6 已采纳 skelarn的permutation_importance不支持catboost等非sklearn原生模型。
- 2020-01-10 21:30回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/u014041346/article/details/83659937
- 2023-02-19 15:19回答 1 已采纳 对于集成多个PyTorch模型，可以使用以下步骤： 1.定义数据集并进行数据预处理。 2.分别定义和训练每个模型。可以使用不同的超参数和损失函数来训练每个模型以提高模型的多样性。 3.在每个模型上进行
- 2023-07-12 09:20胖哥真不错的博客 Python实现AdaBoost回归模型(AdaBoostRegressor算法)并应用网格搜索算法调优项目实战
- 2017-10-24 07:18回答 1 已采纳 http://www.acmerblog.com/hdu-3737-adaboost-6716.html?replytocom=33392
- 2021-09-09 16:37回答 3 已采纳 单独打印这里看一下形状? 报错是说你把一个单值llst化了,我记得numpy应该有自己的tolist函数
- 2019-07-18 16:54回答 2 已采纳 这个和你的数据的关联度有关。做了PCA降维以后，那些关联性比较小的被你剔除了，它们或多或少包含了一些信息也就丢失了。那么或多或少会影响精度。 但是从另外一个角度看，如果你的计算规模大幅缩小，那么你机
- 2022-04-25 16:19QYiRen的博客 针对分类问题，AdaBoost算法根据前一次的分类效果调整数据的权重，在上一个弱学习器中分类错误的样本的权重会在下一个弱学习器中增加，分类正确的样本的权重则相应减少，并且在每一轮迭代时会向模型加入一个新的弱...
- 2023-07-22 16:49你的梦想是？的博客 AdaBoost自适应提升算法是boosting提升算法的一种集成学习算法，主要是应用弱分类器来组合构造强分类器
- 2022-10-19 10:07侯小啾的博客 Boosting是机器学习的三大框架之一，其特点是，训练过程中的诸多弱模型，彼此之间有着强依赖关系。Boost也被称为增强学习或提升法。典型的代表算法是...AdaBoost算法的核心思想是：将关注点放在预测错误的样本上。
- 2022-12-04 20:16胖哥真不错的博客 Python实现Stacking回归模型(RandomForestRegressor、ExtraTreesRegressor、AdaBoostRegressor、GradientBoostingRegressor、DecisionTreeRegressor)项目实战
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