获取权重 weights = bagging.estimators_samples_ # 计算权重加权平均值 weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T)什么意思
时间: 2024-05-22 18:12:05 浏览: 10
bagging.estimators_samples_是一个属性,可以获取到每个基础模型在训练时使用的样本集。因此,可以通过该属性获取权重weights。具体方法是,对于每个基础模型,计算它在训练时使用的样本数目,然后将该数目除以总样本数,即可得到每个模型的权重。这些权重可以用于各种模型集成方法,如加权平均和投票等。
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weights = bagging.estimators_samples_ # 计算权重加权平均值 weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T)是什么意思
weights = bagging.estimators_samples_ 的含义是:这是一个Bagging模型的属性,表示每个基模型在训练集中的权重。具体来说,这个属性是一个二维数组,其中第一维表示基模型的个数,第二维表示训练集中每个样本的权重,权重值为0或1,表示该样本是否被用于训练对应的基模型。这个属性可以用于分析Bagging模型的特征重要性等问题。
weights = bagging.estimators_samples_ list = np.array(list) # 计算权重加权平均值 weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T)是什么意思
这段代码的中文解释是:weights表示袋装法中每个基分类器的权重,bagging.estimators_samples_是指BaggingClassifier类中的一个属性,表示每个基分类器所使用的样本集合,list是一个Python内置函数,将其转换为numpy数组后赋值给变量np.array(list)。