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课程大纲
介绍
- AdaBoost 特性和优势概述
- 了解集成学习方法
开始
- 设置库(Numpy、Pandas、Matplotlib 等)
- 导入或载入数据集
使用 Python 构建 AdaBoost 模型
- 准备用于训练的数据集
- 使用 AdaBoostClassifier 创建实例
- 训练数据模型
- 计算和评估测试数据
使用超参数
- 探索 AdaBoost 中的超参数
- 设置值并训练模型
- 修改超参数以提高性能
最佳实践和故障排除提示
总结和后续步骤
要求
- 了解机器学习概念
- Python 程式设计经验
观众
- 数据科学家
- 软体工程师
14 小时