Herausforderung: Aufgabe mit AdaBoost Regressor Lösen
AdaBoost Regressor ist ein Ensemble-Learning-Algorithmus, der für Regressionsaufgaben verwendet wird.
Das Arbeitsprinzip eines solchen Regressors stimmt mit dem Arbeitsprinzip des AdaBoost-Klassifikators überein. Der einzige Unterschied besteht darin, dass wir einige Regressionsalgorithmen (lineare Regression, Entscheidungsbaumregressor, polynomiale Regression usw.) als Basismodell verwenden.
Die AdaBoostRegressor-Klasse in Python bietet Werkzeuge zum Trainieren des Modells und zum Erstellen von Vorhersagen.
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Ihre Aufgabe ist es, ein Modell zu erstellen, um die Regressionsaufgabe auf dem Diabetes-Datensatz zu lösen:
- Verwenden Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell als Basismodell eines Ensembles.
- Erstellen Sie ein AdaBoost Regressor-Modell mit 50 Basis-Schätzern.
- Drucken Sie MSE aus, um die Regressionsqualität zu schätzen.
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