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多数決アンサンブル分類器sklearn.ensemble.Votingclassifier()の変数やメソッドまとめ - Qiita
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多数決アンサンブル分類器sklearn.ensemble.Votingclassifier()の変数やメソッドまとめ - Qiita
作業環境 Jupyter Notebook(6.1.4)を用いて作業を進めました。 各versionはpandas(1.1.3), scikit-learn... 作業環境 Jupyter Notebook(6.1.4)を用いて作業を進めました。 各versionはpandas(1.1.3), scikit-learn(0.23.2)です。 多数決アンサンブル分類器Votingclassifier()とは いくつかの分類器を使って1つのメタ分類器を作る方法をアンサンブル法といいます。 学習方法や予測値の出し方に工夫を与えたブースティングやスタッキング、バギングなどが有名ですが、ここでは単純に、個々の分類器がそれぞれ全データに対して学習をして、その結果を多数決で決める単純なアンサンブル分類器を考えていきます。 下は単純多数決アンサンブルのイメージ図です。 このような単純多数決はsklearn.ensembleライブラリの中のVotingClassifierクラスで実装することができます。下のリンクは公式ガイドです。 この公式ガイドを見ながら実際に実装を