机器学习 · 函数

投票集成

投票集成分类器。投票方式：'hard'/'soft'。

调用签名(模型列表, 投票方式: 'str' = 'soft', 权重=None)

投ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

# 完整案例：按字段调用 投票集成
设 结果 = 机器学习.投票集成(
    模型列表="数量",  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    投票方式='soft',  # 可选；字符串类型的 投票方式 参数,按函数业务含义传入...
    权重=None,  # 可选；按函数业务含义传入 权重;首次使用建议先 打印(...
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

3 个参数

参数类型 / 传入方式说明

模型列表可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

Pandas DataFrame 或类似表格对象。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '模型列表';检查调用是否漏了这行

投票方式可选 · 默认 'soft'

str位置参数或字段名=值

字符串类型的投票方式参数,按函数业务含义传入对应文本。

常见错误：传非字符串会报 TypeError;按字符串类型传值

权重可选 · 默认 None

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入权重;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：类型不匹配会报 TypeError;按字段类型列传值,首次使用建议先打印(结果) 确认结构

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

# 完整案例：按字段调用 投票集成
设 结果 = 机器学习.投票集成(
    模型列表="数量",  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    投票方式='soft',  # 可选；字符串类型的 投票方式 参数,按函数业务含义传入...
    权重=None,  # 可选；按函数业务含义传入 权重;首次使用建议先 打印(...
)
打印(结果)

# 进阶组合:投票集成 配合 机器学习 业务流使用
设 模型 = 机器学习.训练线性回归([[1], [2], [3]], [2, 4, 6])
设 结果 = 机器学习.投票集成(
    模型列表="数量",  # 必填
    投票方式='soft',  # 可选
    权重=None,  # 可选
)
设 结果 = 机器学习.预测(模型, [[4]])
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 1 个必填参数

## 参数 1: 模型列表
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器学习.投票集成()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器学习.投票集成(模型列表="数量")
打印(结果)