scikit-learnで異なる基礎推定量でadaboostを使用するには？

私はscikit-learningの回帰のためにいくつかの基底推定子でadaboostを使用したいと思いますが、それを行うことができるクラスはありません。ソースコードを変更する以外は何もできませんか？scikit-learnで異なる基礎推定量でadaboostを使用するには？

出典

2016-05-08 modkzs

sklearn：adaboostでこのページを読むことができます。私は個人的には、ベースモデルとしてXGboost、GBM、RandomForest、ExtraTreeを積み重ねてスタッキングしてより良いaucスコアを得るのが好きです。

出典

2016-05-08 02:52:15

複数のベースエスティメータをスタックまたはブレンドする場合は、github：[スタック全般]（https://github.com/andreashsieh/stacked_generalization）でこのモジュールをチェックアウトできます。このモジュールはdustinstansburyによって開発されたもので、コードをうまく機能させるためにパッチを作成しました。 –

私は回帰のためにadaboostを使用しているので、このモジュールは私を助けないかもしれません – modkzs

@AndreasHsieh：どのように異なるアルゴリズムを積み重ねますか？ – Alex

scikit-learnで異なる基礎推定量でadaboostを使用するには？

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