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随机森林
随机森林
回归器的参数详解
整体参数分类类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion,max_depth,min_samples_split,min_samples_leaf,min_weight_fraction_leaf,max_leaf_nodes,min_i
恒c
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2024-02-04 23:01
随机森林
回归
从决策树到
随机森林
再到GBDT,模型是怎么优化的?
但是
随机森林
和GBDT的模型往往能能获得比决策树更优的模型结果,难道说信息增益理论并不能得到最大的信息量吗?首先我们来看为什么
随机森林
能够获得比单棵树更优的结果。
噶噶~
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2024-02-04 21:45
机器学习
XGboost常见特征处理及其他问题
(1)形式上Bagging:基本学习器之间不存在强依赖关系、必须并行生成的序列化方法;例如:
随机森林
bagging主要关注降低方差Boosting:基本学习器间存在强依赖关系、可
噶噶~
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2024-02-04 21:14
机器学习--数据处理
机器学习
机器学习
算法
人工智能
python
2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文
在此背景下,本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法,对给定数据进行了细致处理,并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、
随机森林
深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法
2024数学建模
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2024-02-04 11:22
数学建模
2024
代码
美赛
论文
B题
2024美赛选题建议+ABCDEF思路分享
需要去找到合适的数据对物种发展规律进行研究,结合生态学原理和动力学理论,建立描述种群、资源、环境之间相互作用的动态模型,比如说生存分析、Lotka-Volterra竞争模型,但如果使用常见的机器学习模型如神经网络、
随机森林
等可以用来预测种群数量和性比
建模忠哥小师妹
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2024-02-04 11:19
数学建模
GEE
随机森林
法报错user memory limit exceeded!
最近基于GEE平台进行
随机森林
法监督分类,但是总是报同一个错:ERROR:usermemorylimitexceeded!
国家一级保护咸鱼
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2024-02-04 09:18
JavaScript
GEE
机器学习
机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能?
目录初识集成学习Bagging与
随机森林
OttoGroupProduct(实操)Boosting集成原理初识集成学习集成学习(EnsembleLearning)是一种通过组合多个基本模型来提高预测准确性和泛化能力的机器学习方法
亦世凡华、
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2024-02-04 06:23
#
机器学习
机器学习
集成学习
Bagging
boosting
人工智能
人工智能深度学习发展历程-纪年录
时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络,序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001
随机森林
犟小孩
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2024-02-03 19:37
技术文档
计算机视觉
shap,一个神奇的 python 库
SHAP库特别适用于解释复杂的机器学习模型,如
随机森林
、梯度增强机和深度神经网络。为什么可解释性很重要?可解释性在机器学习中至关重要,主要是因为:模型透明度
Python_P叔
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2024-02-03 14:33
python
人工智能
深度学习
机器学习-线性回归【手撕】
决策树,
随机森林
,支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量,多以{0,1}来表示,而无监督学习算法比如PCA,KMeans的目标根本不是求解出标签,注意加以区别。
alstonlou
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2024-02-03 07:23
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
机器学习原理
神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声,提升鲁棒性决策树信息增益,熵/剪枝/
随机森林
随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg
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2024-02-03 07:51
机器学习算法
2019-12-04
那么可以把这个问题看做预测问题,也可以看做是分类问题,那么就引入了
随机森林
的概念,
随机森林
由多颗决策树组
Yanic
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2024-02-02 21:41
新书速览|Python数据科学应用从入门到精通
系统教授数据科学与Python实战,涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、
随机森林
、神经网本书内容随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展,数据科学在各行各业得到广泛的应用。
全栈开发圈
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2024-02-02 12:47
python
算法
基于RF算法的侧信道攻击方法研究
摘要目前,
随机森林
(RF)算法在侧信道分析领域的潜力还没有得到充分利用。
罗伯特之技术屋
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2024-02-01 21:18
综合技术探讨及方案专栏
计算机科学及电子科技技术专栏
人工智能
集成学习-
随机森林
总结
随机森林
集成学习的核心思想是将若干个个体学习器以一定的策略结合起来,最终形成一个强学习器,以达到博采众长的目的.集成学习有两个流派,一个是boosting,特点是各个弱学习器之间有依赖关系;一个是bagging
大鳄鱼小鳄鱼
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2024-02-01 19:19
故障诊断 | 一文解决,RF
随机森林
的故障诊断(Matlab)
效果一览文章概述故障诊断|一文解决,RF
随机森林
的故障诊断(Matlab)模型描述
随机森林
(RandomForest)是一种集成学习(EnsembleLearning)方法,常用于解决分类和回归问题。
机器学习之心
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2024-02-01 14:59
故障诊断
随机森林
故障诊断
2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题 求解!
极大极小值....数据相关性回归预测模型——XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集,80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化集成学习——
随机森林
HHHTTY-
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2024-02-01 10:08
数学建模
python
数据分析
数据挖掘
机器学习
程序人生
【免费分享】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、
随机森林
科研工作站
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2024-02-01 02:03
预测
故障诊断
神经网络
分类
人工智能
matlab
大数据分析案例-基于
随机森林
算法构建电影票房预测模型
如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴,希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于
随机森林
算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于
随机森林
算法的商品评价情感分析大数据分析案例
艾派森
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2024-01-31 15:32
大数据分析案例合集
python
机器学习
数据分析
随机森林
人工智能
[Python] 什么是集成算法,什么是
随机森林
?
随机森林
分类器(RandomForestClassifier)及其使用案例
什么是集成算法?集成算法是一种机器学习方法,它将多个基本的学习算法(也称为弱学习器)组合在一起,形成一个更强大的预测模型。集成算法通过对基本模型的预测进行加权平均或多数投票等方式,来产生最终的预测结果。集成算法的核心思想是通过结合多个弱学习器的预测结果,可以提高预测的准确性和鲁棒性。弱学习器通常是指单一的学习算法,它们可能在某些情况下预测准确率较低,但通过集成可以弥补其不足。集成算法主要分为两类:
老狼IT工作室
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2024-01-31 00:25
python
python
随机森林
scikit-learn
为什么使用一堆决策树(
随机森林
)
降低方差:通过集成多个决策树,
随机森林
可以降低模型的方差,提高模型的稳定性和泛化性能。减少过拟合风险:
随机森林
通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样,减少了每个决策树过拟合的风险。
Recursions
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2024-01-30 14:49
面经
决策树
随机森林
算法
两个五层决策树和一个十层决策树的区别
随机森林
的弹性:
随机森林
中的多个决策树是相互独立构建的,因此两个五层决策树和一个十层决策树之间的区别可能在于它们对训练数据的不同学习。这种弹性有助于模型更好地适应不同的数据模式。
Recursions
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2024-01-30 14:18
面经
决策树
算法
机器学习
随机森林
和决策树区别
随机森林
(RandomForest)和决策树(DecisionTree)是两种不同的机器学习算法,其中
随机森林
是基于决策树构建的一种集成学习方法。
Recursions
·
2024-01-30 06:13
面经
随机森林
决策树
算法
对于已交付(客户流失预警)模型的模型可解释LIME
目录介绍:数据:数据处理:
随机森林
建模:LIME例一:例二:介绍:LIME(LocalInterpretableModel-agnosticExplanations)是一种解释机器学习模型的方法。
取名真难.
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2024-01-30 06:04
机器学习
机器学习
python
机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)
文章目录Stacking算法Blending算法集成学习的确强大,从普通的决策树、树的聚合,到
随机森林
,再到各种Boosting算法,很长见识。
you_are_my_sunshine*
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2024-01-29 08:00
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
机器学习_集成学习之偏差和方差
这个思路导出的
随机森林
、梯度提升决策树,以及XGBoost等算法,都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛
you_are_my_sunshine*
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2024-01-29 08:29
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
机器学习_集成学习之Bagging(集成多个模型,以降低整体的方差)
文章目录Bagging算法——多个基模型的聚合决策树的聚合从树的聚合到
随机森林
从
随机森林
到极端
随机森林
Bagging算法——多个基模型的聚合Bagging是我们要讲的第一种集成学习算法,是BootstrapAggregating
you_are_my_sunshine*
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2024-01-28 10:56
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
【理论篇】Bagging 集成与
随机森林
集成算法:Bagging模型集成算法EnsembleLearning的思想通俗解释就是训练一个模型不可靠,那可以训练出一批独立的模型,多个模型一起说了算。通过这样的方式让机器学习的效果更好,这也是为什么我们在竞赛中看到集成算法被普遍使用的原因。集成算法的集成思想多种多样,今天小鱼和大家学习其中的一种集成思想-Bagging模型。Bagging全称为Bootstrapggregation,简单来说就
山药鱼儿
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2024-01-28 00:24
8 个Python库!提高数据科学工作效率
例如,对于
随机森林
分类器,可能想要测试几个不同的树的最大深度。GridSearchCV会提供每个超参数的所有可能值,并
人帝
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2024-01-27 11:39
python
开发语言
通过
随机森林
将弱分类器集成为强分类器
直观上,
随机森林
可以视为多颗决策树的集成。
小小杨树
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2024-01-27 04:09
Lesson 9.2
随机森林
回归器的参数
文章目录一、弱分类器的结构1.分枝标准与特征重要性2.调节树结构来控制过拟合二、弱分类器的数量三、弱分类器训练的数据1.样本的随机抽样2.特征的随机抽样3.随机抽样的模式四、弱分类器的其他参数在开始学习之前,先导入我们需要的库。importnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportmatplotlibasmlpimportseabornassnsimp
虚心求知的熊
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2024-01-26 17:25
机器学习
随机森林
回归
python
Python案例分析:使用LightGBM算法、
随机森林
、五折交叉验证进行分类预测
1、数据导入importpandasaspdimportnumpyasnpimportwarningsfromimblearnimportunder_sampling,over_samplingfromimblearn.over_samplingimportSMOTEwarnings.filterwarnings('ignore')pd.options.display.max_columns=No
rubyw
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2024-01-26 17:49
机器学习
算法
随机森林
分类
机器学习
python
机器学习——
随机森林
原理及Python实现
目录一、理论1.
随机森林
介绍1.1
随机森林
中“树”的生成2、RandomForest优缺点2.1.优点2.2.缺点3.
随机森林
分类效果(错误率)的影响因素:4袋外错误率(ooberror)二、实战1.代码实现流程
qq_27758151
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2024-01-26 17:17
机器学习
python
机器学习
python
随机森林
python:使用sklearn库的KFold模块进行
随机森林
十折交叉验证
作者:CSDN@_养乐多_本文记录了使用sklearn库的KFold模块进行
随机森林
十折交叉验证的代码。
_养乐多_
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2024-01-26 17:11
python
python
sklearn
随机森林
机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)
文章目录KNNSVM朴素贝叶斯决策树
随机森林
KNN“近朱者赤,近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。
you_are_my_sunshine*
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2024-01-26 06:25
机器学习
机器学习
算法
人工智能
【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic
文章目录前言案例背景数据集介绍加载数据集探索性数据分析(EDA)可视化特征和目标值之间关系缺失值分析数据预处理数据清洗缺失值处理去除噪声并且规范化文本内容数据转换数据划分建模逻辑回归模型决策分类树模型
随机森林
模型梯度提升树模型预测
撕得失败的标签
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2024-01-26 04:24
Kaggle
机器学习
Kaggle
泰塔尼克号
Titanic
逻辑回归
分类树
基于中文垃圾短信数据集的经典文本分类算法实现
本文基于中文垃圾短信数据集,分别对比了朴素贝叶斯、逻辑回归、
随机森林
、SVM、LSTM、BiLSTM、BERT七种文本分类算法的垃圾短信分类效果。
fufufunny
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2024-01-25 22:54
人工智能
分类
数据挖掘
人工智能
绝地求生游戏最终排名预测--数据分析实战
博客资源有该分析所用数据知识点数据读取与预览数据可视化构建
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预测模型绝地求生介绍相信很多都玩过绝地求生这款游戏,其游戏规则主要是将100名玩家空手被扔到一个岛上,这些玩家必须探索、寻找、消
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数据分析实战
游戏
scikit-learn
数据分析
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随机森林
(Random Forest)
随机森林
随机森林
是决策树的升级版随机指树的生长过程随机。构建决策树时,从训练数据中有放回地选取一部分样本,且随机选取部分特征进行训练。
Sanchez·J
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2024-01-24 18:12
python
美赛
随机森林
算法
机器学习
Scikit-Learn 中级教程——集成学习
在本篇博客中,我们将深入介绍Scikit-Learn中的集成学习方法,包括Bagging、Boosting和
随机森林
,并使用代码进行说明。
Echo_Wish
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2024-01-24 11:38
Python
笔记
Python算法
scikit-learn
集成学习
python
随机森林
中每个树模型分裂时的特征选取方式
随机森林
中每个树模型分裂时的特征选取方式
随机森林
中每个树模型的每次分裂都是基于随机选取的特征子集进行分裂的。
今天也要加油丫
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2024-01-23 07:31
机器学习
机器学习
机器学习-
随机森林
【手撕】
随机森林
集成学习算法概述集成学习不是一个单独的机器学习算法,而是通过在数据上构建多个模型,集成所有模型的建模结果,基本上现在的所有机器学习都能看到集成学习的身影目标综合考虑多个弱评估器的结果,综合得到最终的结果
alstonlou
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2024-01-23 00:24
机器学习
机器学习
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集成学习
《机器学习》客户流失判断-python实现
实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系:服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机(SVM)K近邻(KNN)XGBoost-贝叶斯搜索超参数调优
随机森林
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2024-01-22 09:44
机器学习
python
人工智能
分类
基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现
基于决策树/
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的预测和分类系统:这些算法直观且容易理解,具备良好的解释性,很多复杂的问题也可以用这类方法解决。例如,预测公司的员工流失、信贷风险评估等。基于k近邻(k
@斯里
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2024-01-22 06:38
分类
数据挖掘
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Kaggle之旅3
Kaggle之旅3文章目录Kaggle之旅3前言一、PredictsurvivalontheTitanicandgetfamiliarwithMLbasics二、开始1.基础知识构造
随机森林
的4个步骤2
旻璿gg
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认识二叉树
王有志,一个分享硬核Java技术的互金摸鱼侠加入Java人的提桶跑路群:共同富裕的Java人今天我们要学习的是你编程生涯中不可避免的话题–树,无论是二分搜索树,红黑树,B+树,还是机器学习中的决策树和
随机森林
技术范王有志
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2024-01-21 20:05
数据结构与算法
java
面试
数据结构
算法
后端
【python】数据挖掘分析清洗——特征选择(特征筛选)方法汇总
目录前言一、过滤法1.1基于方差1.2相关系数二、包裹式2.1
随机森林
2.2XGBoost重要性分析2.3SFS序列前向选择算法(SequentialForwardSelection)三、嵌入式3.1SVC
程序员老冉
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数据挖掘
动画
开发语言
数据分析
集成学习算法(Bagging 思想、Boosting思想)及具体案例
参与组合的模型称为弱学习器1、Bagging思想有放回的抽样(booststrap抽样)产生不同的训练集,从而训练不同的学习器;通过平权投票、多数表决的方式决定预测结果;弱学习器可以并行训练代表算法:
随机森林
概述
小林打怪中
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2024-01-20 02:52
机器学习
人工智能
集成学习
XGBoost
Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测
之前写过分位数
随机森林
,分位数XGboost,分位数Lightgbm的文章:Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)本次带来一个小案例,分位数神经网络,神经网络是最简单的
阡之尘埃
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2024-01-19 14:09
Python数据分析案例
python
神经网络
深度学习
概率密度估计
汇率预测
机器学习(一)—— 简介
参考书籍《机器学习和深度学习:原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树
随机森林
梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络
奶盖加芝士
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2024-01-19 10:15
机器学习
机器学习
人工智能
算法
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