sklearn.ensemble

基于集成的方法用于分类、回归和异常检测。

User guide. See the 集成方法：梯度提升、随机森林、装袋、投票、堆叠 section for further details.

AdaBoostClassifier	一个AdaBoost分类器。
AdaBoostRegressor	一个AdaBoost回归器。
BaggingClassifier	一个Bagging分类器。
BaggingRegressor	一个Bagging回归器。
ExtraTreesClassifier	一个极端随机树分类器。
ExtraTreesRegressor	一个极端随机树回归器。
GradientBoostingClassifier	梯度提升用于分类。
GradientBoostingRegressor	梯度提升用于回归。
HistGradientBoostingClassifier	直方图梯度提升分类树。
HistGradientBoostingRegressor	直方图梯度提升回归树。
IsolationForest	Isolation Forest Algorithm.
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合。
StackingClassifier	堆叠估计器与最终分类器。
StackingRegressor	堆叠估计器与最终回归器。
VotingClassifier	软投票/多数规则分类器，用于未拟合的估计器。
VotingRegressor	预测投票回归器，用于未拟合的估计器。