sklearn.ensemble

Ансамблевые методы для классификации, регрессии и обнаружения аномалий.

Руководство пользователя. См. Ансамбли: градиентный бустинг, случайные леса, бэггинг, голосование, стэкинг раздел для дальнейших деталей.

AdaBoostClassifier	Классификатор AdaBoost.
AdaBoostRegressor	Регрессор AdaBoost.
BaggingClassifier	Классификатор Bagging.
BaggingRegressor	Бэггинг-регрессор.
ExtraTreesClassifier	Классификатор extra-trees.
ExtraTreesRegressor	Экстра-деревья регрессор.
GradientBoostingClassifier	Градиентный бустинг для классификации.
GradientBoostingRegressor	Градиентный бустинг для регрессии.
HistGradientBoostingClassifier	Гистограммный градиентный бустинг для классификационных деревьев.
HistGradientBoostingRegressor	Гистограммное градиентное бустинговое дерево регрессии.
IsolationForest	Алгоритм Isolation Forest.
RandomForestClassifier	Классификатор случайного леса.
RandomForestRegressor	Регрессор случайного леса.
RandomTreesEmbedding	Ансамбль полностью случайных деревьев.
StackingClassifier	Стек оценщиков с финальным классификатором.
StackingRegressor	Стек оценщиков с финальным регрессором.
VotingClassifier	Классификатор мягкого голосования/правила большинства для необученных оценщиков.
VotingRegressor	Регрессор голосования предсказаний для необученных оценщиков.