sklearn.ensemble

用于分类、回归和异常检测的集成方法。

用户指南。有关更多详细信息，请参阅集成：梯度提升、随机森林、装袋、投票、堆叠部分。

AdaBoostClassifier	一个 AdaBoost 分类器。
AdaBoostRegressor	一个 AdaBoost 回归器。
BaggingClassifier	一个装袋分类器。
BaggingRegressor	一个装袋回归器。
ExtraTreesClassifier	一个极限随机树分类器。
ExtraTreesRegressor	一个极限随机树回归器。
GradientBoostingClassifier	用于分类的梯度提升。
GradientBoostingRegressor	用于回归的梯度提升。
HistGradientBoostingClassifier	基于直方图的梯度提升分类树。
HistGradientBoostingRegressor	基于直方图的梯度提升回归树。
IsolationForest	孤立森林算法。
RandomForestClassifier	一个随机森林分类器。
RandomForestRegressor	一个随机森林回归器。
RandomTreesEmbedding	一个完全随机树的集成。
StackingClassifier	带最终分类器的估计器堆叠。
StackingRegressor	带最终回归器的估计器堆叠。
VotingClassifier	适用于未拟合估计器的软投票/多数规则分类器。
VotingRegressor	适用于未拟合估计器的预测投票回归器。