ensemble.adaboostclassifier ： adaboost分類ensemble.adaboostregressor ：adaboost回歸
ensemble.baggingclassifier ：裝袋分類器
ensemble.baggingregressor ：裝袋回歸器
ensemble.extratreesclassifier ：extra-trees分類（超樹，極端隨機樹）
ensemble.extratreesregressor ： extra-trees回歸
ensemble.gradientboostingclassifier ： 梯度提公升分類
ensemble.gradientboostingregressor ：梯度提公升回歸
ensemble.isolationforest ：隔離森林
ensemble.randomforestclassifier ：隨機森林分類
ensemble.randomforestregressor ： 隨機森林回歸**ensemble.randomtreesembedding ：完全隨機樹的整合
ensemble.votingclassifier ：用於不合適估算器的軟投票/多數規則分類
其它內容：參見
sklearn中隨機森林的引數
1，criterion gini or entropy default gini 是計算屬性的gini 基尼不純度 還是entropy 資訊增益 來選擇最合適的節點。2，splitter best or random default best 隨機選擇屬性還是選擇不純度最大的屬性，建議用預設。3，m...
sklearn中隨機森林的引數
1，criterion gini or entropy default gini 是計算屬性的gini 基尼不純度 還是entropy 資訊增益 來選擇最合適的節點。2，splitter best or random default best 隨機選擇屬性還是選擇不純度最大的屬性，建議用預設。3，m...
隨機森林分類和決策樹的對比
matplotlib inline from sklearn.tree import decisiontreeclassifier from sklearn.ensemble import randomforestclassifier from sklearn.datasets import loa...