LCE：Python中集成Bagging和Boosting的增强组合
摘要：lcensemble是一个高性能、可扩展和用户友好的Python包，用于通用的分类和回归任务。该包实现了局部级联集成（LCE），一种机器学习方法，进一步提高了当前最先进方法随机森林和XGBoost的预测性能。LCE结合了它们的优势，并采用了互补的多样化方法来获得更好的泛化预测器。该包与scikit-learn兼容，因此可以与scikit-learn的管道和模型选择工具进行交互。它在Apache 2.0许可下发布，并且其源代码可在https://github.com/LocalCascadeEnsemble/LCE上获得。
作者：Kevin Fauvel, ''Elisa Fromont, V''eronique Masson, Philippe Faverdin and Alexandre Termier
论文ID：2308.07250
分类：Machine Learning
分类简称：cs.LG
提交时间：2023-08-17