sklearn.ensemble

用於分類、迴歸和異常檢測的基於集成的方法。

使用者指南。 詳情請參閱集成：梯度提升、隨機森林、套袋法、投票法、堆疊法章節。

AdaBoostClassifier	AdaBoost 分類器。
AdaBoostRegressor	AdaBoost 迴歸器。
BaggingClassifier	套袋分類器。
BaggingRegressor	套袋迴歸器。
ExtraTreesClassifier	額外樹分類器。
ExtraTreesRegressor	額外樹迴歸器。
GradientBoostingClassifier	用於分類的梯度提升。
GradientBoostingRegressor	用於迴歸的梯度提升。
HistGradientBoostingClassifier	基於直方圖的梯度提升分類樹。
HistGradientBoostingRegressor	基於直方圖的梯度提升迴歸樹。
IsolationForest	孤立森林演算法。
RandomForestClassifier	一個隨機森林分類器。
RandomForestRegressor	一個隨機森林迴歸器。
RandomTreesEmbedding	完全隨機樹的集成。
StackingClassifier	堆疊的估計器，帶有最終分類器。
StackingRegressor	堆疊的估計器，帶有最終迴歸器。
VotingClassifier	未擬合估計器的軟投票/多數規則分類器。
VotingRegressor	未擬合估計器的預測投票迴歸器。