sklearn的adaboost可以用多个estimator么？

按ada的原理，没法用两个啊,,,,,

为什么不能用多个啊？ 【 在 sdlslx 的大作中提到: 】 : 按ada的原理，没法用两个啊,,,,,

肯定可以用多个啊，sklearn的文档不是写的很清楚嘛 【 在 hyx2011 的大作中提到: 】 : RT，用adaboost做回归，看了adaboost的相关类的api，好像都只有对一个estimator来做的，没有多个estimator的。scikit有对多个estimator做adaboost的类么？或者python下面有什么相关的库么？不想自己造轮子= =

额，那个可以理解成estimator的迭代次数= =官方提供的只能用一个的。。。。 【 在 Vesauza 的大作中提到: 】 : 肯定可以用多个啊，sklearn的文档不是写的很清楚嘛 : [upload=1][/upload]

你的意思是每一次迭代都用不同的树模型，是吗？ 【 在 hyx2011 的大作中提到: 】 : 额，那个可以理解成estimator的迭代次数= =官方提供的只能用一个的。。。。

不一定是树，可以是SVM，LR啊什么的=。= 不过后来自己动手写了一个，也可以用了 【 在 Vesauza 的大作中提到: 】 : 你的意思是每一次迭代都用不同的树模型，是吗？

我遇到了一个问题，就是想把adaboost的基分类器换成LR，但报错，查了一下说是LR不支持sample_weight，不知道是什么鬼。。求问你的问题是怎么解决的呢？[ema1] 【 在 hyx2011 的大作中提到: 】 : 不一定是树，可以是SVM，LR啊什么的=。= 不过后来自己动手写了一个，也可以用了

什么叫多个？你是说换一个week learner还是指用几种week learner？ 发自「贵邮」

【 在 xxxyyy1133 的大作中提到: 】 : 我遇到了一个问题，就是想把adaboost的基分类器换成LR，但报错，查了一下说是LR不支持sample_weight，不知道是什么鬼。。求问你的问题是怎么解决的呢？ adaboost 每次迭代式，需要计算每个样本的权重，然后用新权重进行训练，这要求模型必须支持不同样本的权重不同。LR的假设是 P(x|y) 服从于指数族分布，所以感觉不太可能会支持样本的权重不同。。。。。我的模型都是可以做样本的权重的