问题标签 [ensembles]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
localhost - 无法从同一台机器中形成的集合中停止 Zookeeper 节点
我在同一台机器上运行 3 个节点的 zookeeper 集合。我将动物园管理员打包到三个不同的位置。我可以启动所有 3 个节点。当我查看节点的状态时，一个节点是领导者，另外两个处于跟随者状态。但是，当我尝试停止节点时，没有一个节点停止。
我有三个 Zookeeper 服务器，例如，
我的 zoo.cfg 文件是，
/opt/zookeeper/zookeeper1/conf/zoo.cfg
/opt/zookeeper/zookeeper2/conf/zoo.cfg
/opt/zookeeper/zookeeper3/conf/zoo.cfg
我已经启动了每个节点
我试图通过以下方式停止其中一个节点，
然后我检查节点的状态，
我正在寻求解释为什么我无法停止节点。任何帮助将不胜感激。
apache-zookeeper - Zookeeper：从 Follower 节点获取 Leader 节点
如果我有一组 Zookeeper 节点，其中我有一个 Zookeeper 节点的 IP，它是一个“追随者”节点，是否可以通过 zkCli 或 Curator 客户端连接从追随者节点找出“领导者”节点？
ios - Ensembles - 如何使用 Dropbox 支持 plist？
我们一直在测试 Ensembles，并根据我们当前的同步方法开发迁移策略。如果设备使用相同的 iCloud 帐户，我们广泛使用 plist 来管理适用于 iCloud 的应用程序设置。
问题：当使用 Dropbox 和其他非 iCloud 后端时，是否有推荐的策略来处理 plist 或者必须将它们简单地转换为 Core Data？
令人敬畏且有据可查的产品。很好！
谢谢，约翰
scikit-learn - 了解 RandomForestClassifier 中的 max_features 参数
我正在分析RandomForestClasifier并需要一些帮助。
max_features参数给出了随机森林中分裂的最大特征数，通常定义为sqrt(n_features). 如果 m 是 n 的 sqrt，则 DT 形成的组合没有 nCm。如果 nCm 小于 n_estimators（随机森林中的决策树数）怎么办？
示例：对于 n = 7，max_features为 3，因此 nCm 为 35，这意味着决策树的 35 个唯一特征组合。现在对于n_estimators= 100，剩下的 65 棵树会有重复的特征组合吗？如果是这样，树会不会在答案中引入偏见？
python - 多分类集成交叉验证函数太多值无法解包（预期 2）
[链接到 SampleFile][1] [1]：https://www.dropbox.com/s/vk0ht1bowdhz85n/StackoverFlow_Example.csv?dl=0
下面的代码分为两部分功能和调用功能的主要代码。一路上有一堆打印语句来帮助排除故障。我相信这个问题与“ mean_feature_importances ”变量有关。此过程有效，并且可以毫无问题地比较二元分类器。我试图改变它来评估多类分类器，所以我比较了那里的性能。为什么它只需要 2 个标签是有道理的，因为这就是它的用途，但这个模型有 5 个不同的标签可供选择。我已经更改了我认为应该更改的每一个值，以适应 5 个不同的标签而不是 2 个。如果我错过了什么，请告知打印后返回时发生的问题（19）
这是代码和附件应该可以帮助您重现错误。Dataframe 可以在上面下载并放在这里运行代码。我相信我包含了运行代码所需的每个包，如果没有请导入
错误输出
python - 错误：没有名为“sklearn.tree.tree”的模块
请帮助我使用 pycharam 解决这个问题
java - 提取基础模型预测 H2o 堆叠模型 mojo
给定最终的堆叠集成 mojo 模型，是否可以在生产中使用 java 进行评分来提取基本模型预测
xgboost - Feature selection using xgboost and SHAP algorithm, does the base model score matters?
so Im currently doing feature importance using xgboost and SHAP algorithm. The approach that Im currently doing right now is
- Split the data into training and testing
- Predict the model using testing dataset and evaluate
- Using SHAP to conduct feature selection
my question is, does the prediction score effect the result of the feature importance? also does better prediction score means more accurate in the feaute importance? Thank you
methods - 为什么不推荐集成模型？
在 Andrew Ng 博士的深度学习专业课程中，他提到像集成模型或 boosting 这样的东西，虽然在实践中效果很好并且有利于赢得比赛，但他坚决反对将它们用于开发现实世界的应用程序。这是为什么？他们怎么了？
pandas - 我可以在集成学习中为不同的机器学习模型使用不同的数据集吗？
我有一个非常大的数据集，我希望在数据集中使用不同的特征。我有 15 个功能并希望使用 VotingClassfier 方法。在投票分类器方法中，我想使用 LinearSVC 和 Logistic 回归。这就是我的目标：
数据集 = df1（9 个特征）
克隆数据集 = df2（6 个特征）
这意味着我想使用具有 9 个特征的数据集来首先训练两个模型，然后使用克隆的数据集来训练 VotingClassfier。
拜托，我是 python 和机器学习新手，我不知道这是否有意义。程序执行了，但我不知道它背后的逻辑。此外，它产生的结果与单独逻辑回归的结果相同。
我在这里犯了什么错误吗？
谢谢