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有没有办法惩罚某个特征,使其不主导模型? (在 Salford Predictive Modeller 中,有一个名为“变量惩罚”的设置)
情况是,我有一个分类特征,我想将其包含在模型中,但我不想将其作为最重要的特征,因为这样模型就无法正确捕获另一个特征所解释的方差预测因子。
最佳答案
我认为你不能这样做。虽然我不太明白你为什么要这样做,但你可以尝试以下操作:在整个数据集上训练模型,删除此功能后在数据集上训练单独的模型。然后,结合两个模型的结果(可能是简单的平均或叠加等)
关于machine-learning - scikit-learn GradientBoostingClassifier 中变量的惩罚?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34781335/
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为什么会这样 GradientBoostingClassifier(loss='ls') 失败: raise ValueError("``n_classes`` must be 1 for regre
我正在尝试使用 GradientBoostingClassifier 训练模型使用分类变量。 以下是原始代码示例,仅用于尝试将分类变量输入到 GradientBoostingClassifier 中。
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您好,我正在尝试将 VotingClassifier 与我的 GradientBoostingClassifier 一起使用,我在 GradientBoostingClassifier 周围放置了一个
我是一名优秀的程序员,十分优秀!