问题说明了大部分。我创建了一个描述符矩阵，设置了响应向量，并输入了一组迭代次数。每次我使用相同的确切输入运行函数时，我都会得到相同的混淆表，但会得到不同的训练误差图和不同的变量重要性图。
为什么 R 中的 ada (adaboost) 在多次运行同一个函数时会返回不同的训练错误图和变量重要性图？
数据挖掘
r
2022-02-13 19:22:20
1个回答
Boosting 与 bagging 一起属于如此冷的集成模型领域：你从数据中随机抽取一个样本，拟合一个模型，调整你的预测，再次采样。除非您的样本是固定的，否则每次运行算法时，您都会得到略有不同的结果。