【Python机器学习】零基础掌握BaggingRegressor集成学习
如何提升回归模型的稳定性和准确性？
在实际生活中，比如房价预测，经常会遇到一种情况：有大量的特征和样本数据，但模型的预测准确度仍然不尽人意。这时候，单一的模型（如支持向量机回归）可能表现得并不够好。
考虑到这个问题，解决方案可能是使用集成方法，特别是Bagging算法，来提升模型的性能。例如，在房价预测的场景下，不仅仅使用一个支持向量机模型（SVR），而是利用Bagging算法集成多个SVR模型。
下面是一个模拟的房价预测数据：
| 房屋面积（平方米） | 房间数 | 地段评分 | 近商场距离（米） | 房价（万元） |
|---|---|---|---|---|
| 100 | 3 | 9 | 200 | 300 |
| 80 | 2 | 8 | 300 | 240 |
| 120 | 4 | 10 | 150 | 360 |
| … | … | … | … | … |
文章目录
- Bagging Regressor
- sklearn 实现
- Sklearn AP
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