{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "6IlTTEpA_CUX" }, "source": [ "# 2.3.7 그 외 다른 앙상블" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "Mgdar71V_CUe" }, "source": [ "*아래 링크를 통해 이 노트북을 주피터 노트북 뷰어(nbviewer.org)로 보거나 구글 코랩(colab.research.google.com)에서 실행할 수 있습니다.*\n", "\n", "
\n", " 주피터 노트북 뷰어로 보기\n", " | \n", "\n", " 구글 코랩(Colab)에서 실행하기\n", " | \n", "
BaggingClassifier(estimator=LogisticRegression(solver='liblinear'),\n", " n_estimators=100, n_jobs=-1, oob_score=True, random_state=42)In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
BaggingClassifier(estimator=LogisticRegression(solver='liblinear'),\n", " n_estimators=100, n_jobs=-1, oob_score=True, random_state=42)
LogisticRegression(solver='liblinear')
LogisticRegression(solver='liblinear')
BaggingClassifier(estimator=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=5, n_jobs=-1,\n", " random_state=42)In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
BaggingClassifier(estimator=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=5, n_jobs=-1,\n", " random_state=42)
DecisionTreeClassifier()
DecisionTreeClassifier()