**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.

Ensemble-Lernen ist eine fortgeschrittene Technik des maschinellen Lernens, die mehrere Modelle kombiniert, um die Gesamtleistung der Vorhersage und Entscheidungsfindung bei der Lösung von realen Aufgaben zu verbessern.

Was ist ein Ensemble? Wie unterscheiden sich Ensembles von Standard-Maschinenlernmodellen? Welche Arten von Ensembles gibt es? Lassen Sie uns die Antworten auf diese Fragen betrachten.

Lassen Sie uns einige häufig verwendete Bagging-Ensemble-Modelle betrachten, die Merkmale ihrer Verwendung und auch einige von ihnen anwenden, um reale Aufgaben zu lösen.

Der Arbeitsmechanismus von Boosting-Modellen unterscheidet sich von Bagging-Modellen. Jetzt werden wir diese Unterschiede erkunden, Einblicke in die Nutzung von Modell-Boosting zur Problemlösung gewinnen und seine Funktionalität durch praktische Demonstrationen veranschaulichen.

Betrachten wir einige häufig verwendete Stacking-Ensemble-Modelle, die Merkmale ihrer Verwendung und wenden wir einige von ihnen an, um reale Aufgaben zu lösen.

Ensemble-Lernen

Herausforderung: Aufgabe mit AdaBoost Regressor Lösen

Lösung

Herausforderung: Aufgabe mit AdaBoost Regressor Lösen

Lösung