课程大纲

介绍

  • AdaBoost的特性和优势概述
  • 理解集成学习方法

入门

  • 设置库(Numpy、Pandas、Matplotlib等)
  • 导入或加载数据集

使用Python构建AdaBoost模型

  • 准备训练数据集
  • 使用AdaBoostClassifier创建实例
  • 训练数据模型
  • 计算和评估测试数据

处理超参数

  • 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技巧

总结与下一步

要求

  • 了解机器学习概念
  • 具备Python编程经验

受众

  • 数据科学家
  • 软件工程师
 14 小时

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