#随机森林第17页

机械学习模型训练常用代码（随机森林、聚类、逻辑回归、svm、线性回归、lasso回归，岭回归）

南师大蒜阿熏呀·2023-04-18 00:49

大数据分析案例-基于多元线性回归算法构建用户信用评分模型

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

艾派森·2023-04-17 11:31

何时在机器学习中使用决策树与随机森林

本博客将介绍决策树和随机森林算法背后的思想，并比较两者。我们还将研究随机森林与选择树的好处。决策树和随机森林算法决策树是一种模型，它根据其特征的值递归划分数据，以使用树状结构预测目标变量。

琉底骅网络·2023-04-16 20:24

Sklearn——集成模型

sklearn——集成模型1.bagging2.决策树的bagging2.1随机森林2.2极端随机森林2.3参数2.4并行化3.Adaboost3.1用法4.GradientTreeBoosting4.1

是菜鸡小小陈啊·2023-04-16 16:10

【机器学习】三大树模型实战乳腺癌预测分类

本文从数据的探索分析出发，经过特征工程和样本均衡性处理，使用决策树、随机森林、梯度提升树对一份女性乳腺癌的数据集进行分析和预测建模。

风度78·2023-04-16 15:43

贝叶斯优化 | BO-RF贝叶斯优化随机森林多输入单输出回归预测（Matlab完整程序）

贝叶斯优化|BO-RF贝叶斯优化随机森林多输入单输出回归预测（Matlab完整程序）目录贝叶斯优化|BO-RF贝叶斯优化随机森林多输入单输出回归预测（Matlab完整程序）预测结果基本介绍评价指标程序设计参考资料预测结果基本介绍贝叶斯优化

前程算法屋·2023-04-16 05:46

大数据分析案例-基于决策树算法构建信用卡违约预测模型

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艾派森·2023-04-16 00:06

随机森林算法深入浅出

文章目录一随机森林算法的基本原理二随机森林算法的优点1.随机森林算法具有很高的准确性和鲁棒性2.随机森林算法可以有效地避免过拟合问题3.随机森林算法可以处理高维度数据4.随机森林算法可以评估特征的重要性三随机森林算法的缺点

夏沫の梦·2023-04-15 20:52

使用Stacking集成学习(逻辑回归、随机森林)对鸢尾花数据集进行分类

文章目录Stacking集成学习的步骤使用逻辑回归、随机森林对鸢尾花数据集进行分类Stacking集成学习的步骤Stacking（堆叠）是一种集成学习方法，它通常使用多个基础分类器和一个元分类器来提高模型的预测性能

WTIAW.TIAW·2023-04-15 18:09

机器学习笔记之集成学习(二)Bagging与随机森林

机器学习笔记之集成学习——Bagging与随机森林引言回顾：偏差、方差、噪声自助采样法(BootstrappingSampling\text{BootstrappingSampling}BootstrappingSampling

静静的喝酒·2023-04-15 06:47

机器学习（八）：集成学习

按照个体学习器的生成方式，集成学习可分为两类：序列集成方法，即个体学习器存在强依赖关系，必须串行生成，如Boosting；并行集成方法，即个体学习器不存在强依赖关系，可以并行生成，如Bagging，随机森林

fromeast·2023-04-14 10:51

利用python机器学习受试者声音数据早期发现帕金森病（全代码）

我们将在这里使用XGBoost、KNN算法、支持向量机(SVM)、随机森林算法，并利用著名的帕金森声音资料数据集进行全代码演示，数据集下载链接在代码开始之初给大家粘贴过去。

飞时过·2023-04-14 03:15

特征归因（Feature Attribution）

Kenny_SI·2023-04-13 19:36

20机器学习开放基础课程--集成学习和随机森林方法

集成学习和随机森林方法集成假设已经为某一特定问题选中了最佳的模型，想进一步提升其准确率，就需要应用一些更高级的机器学习技术：集成（Ensemble）。

Jachin111·2023-04-12 04:06

决策树随笔

最近在学习Pyspark的过程中，了解到了决策树算法（DecisionTree）和随机森林（RandomForest），在学习过程中，为了加深了解以及避免遗忘，做随笔记录如下。

风筝flying·2023-04-12 01:27

【机器学习】案例一：随机森林预测泰坦尼克号生还概率

目录前言：【一】数据清洗及可视化介绍知识点环境准备数据特征介绍检查数据相关系数缺失值偏态分布数值化和标准化离群点实验总结一【二】分类模型训练及评价介绍环境准备模型评估模型选择性能度量实验总结二【三】随机森林分类器及其参数调节介绍知识点实验原理决策树集成学习随机森林

让机器理解语言か·2023-04-11 23:49

机器学习之RandomForest、GBDT、XGBoost、lightGBM 原理与区别

目录随机森林--RandomForestGBDT(GradientBoostingDecisionTree)XGBoostlightGBMRF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（

文子轩·2023-04-11 18:26

数据分析：麦当劳食品营养数据探索并可视化

专栏案例：数据分析数据分析：某电商优惠卷数据分析数据分析：旅游景点销售门票和消费情况分析数据分析：消费者数据分析数据分析：餐厅订单数据分析数据分析：基于随机森林(RFC)对酒店预订分

i阿极·2023-04-11 17:48

集成学习方法之随机森林

scikit-learn随机森林调参1.scikit-learn随机森林类库概述在scikit-learn中，RF的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor

吃肉的小馒头·2023-04-11 14:37

CART分类树算法与随机森林

CART分类树算法与随机森林对于一个复杂的分类问题，训练一个复杂的分类模型通常比较耗时，同时为了能够提高对分类问题的预测准确性，通常可以选择训练多个分类模型，并将各自的预测结果结合起来，得到最终的预测。

ggwcr·2023-04-11 14:04

回归预测1：机器学习处理共享单车数据集

目录1介绍2导入工具箱3数据探索3.1分析数据相关系数3.2分析时间和数量的关系4数据预处理4.1日期拆分，将datetime拆分为年月日等4.2windspeed列有0值，使用随机森林对0值进行填充4.3

王小葱鸭·2023-04-11 03:41

python葡萄酒数据集_利用python分析红葡萄酒数据

在本次分析中，我使用了随机森林回归，并涉及数据标准化和超参数调优。在这里，我使用随机森林分类器，对好酒和不太好的酒进行二元分类。

遇虹ZHU·2023-04-11 02:08

Python利用线性回归、随机森林等对红酒数据进行分析与可视化实战（附源码和数据集超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面对天池项目中的红酒数据集进行分析与挖掘实现步骤1：导入模块2：颜色和打印精度设置3：获取数据并显示数据维度字段中英文对照表如下然后利用describe函数显示数值属性的统计描述值显示quality取值的相关信息显示各个变量的直方图如下显示各个变量的盒图酸性相关的特征分析该数据集与酸度相关的特征有’fixedacidity’,‘volatile

showswoller·2023-04-11 02:59

机器学习基础——数据集与估计器、k近邻算法

1、sklearn数据集与估计器2、分类算法-k近邻算法3、k-近邻算法实例4、分类模型的评估5、分类算法-朴素贝叶斯算法6、朴素贝叶斯算法实例7、模型的选择与调优8、决策树与随机森林1、sklearn

咸鱼2K·2023-04-11 01:19

数据挖掘-随机森林

随机森林（RandomForest）是一类专门为决策树分类器设计的组合方法，关于组合方法可以参考https://www.jianshu.com/p/9e4db2759866中提到的组合方法相关内容。

花讽院_和狆·2023-04-10 19:58

长江流域土地利用与土地覆盖数据（1985-2020）

长江流域土地利用与土地覆被数据（1985-2020）简介本文利用1985-2020年Landsat数据，获取了长江流域每年的LULC地图，利用改进的随机森林方法将LULC的总体平均准确率提高到91.75%

树谷-胡老师·2023-04-10 07:44

随机森林回归算法讲解

随机森林（RandomForest）是一种基于集成学习的机器学习算法，被广泛用于回归问题。它通过使用多个决策树对数据进行建模，并将它们的预测结果进行集成，从而提高了模型的性能和稳定性。

爱吃熊掌的鱼·2023-04-10 02:19

PyTorch深度学习实战 | 基于多层感知机模型和随机森林模型的某地房价预测

简介：在现实生活中，除了分类问题外，也存在很多需要预测出具体值的回归问题，例如年龄预测、房价预测、股价预测等。相比分类问题而言，回归问题输出类型为一个连续值，如下表所示为两者的区别。在本文中，将完成房价预测这一回归问题。■分类问题与回归问题区别对于一个回归问题，从简单到复杂，可以采取的模型有多层感知机、SVR、回归森林算法等，下面将介绍如何使用这些算法完成这一任务。01、使用MLP实现房价预测首先

TiAmo zhang·2023-04-09 20:11

各种机器学习算法的应用场景

随机森林平均来说最强，但也只在9.9%的数据集上拿到了第一，优点是鲜有短板。SVM的平均水平紧随其后，在10.7%的数据集上拿到第一。神经网络（13.2%）和boosting（~9%）表现不错。

郑佳露·2023-04-09 03:16

2020-05-19 第十章决策树与随机森林（python）

01决策树节点字段的选择模型介绍决策树属于经典的十大数据挖掘算法之一，是一种类似于流程图的树结构，其规则就是IF...THEN...的思想，可以用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类。该算法简单直观、通俗易懂，不需要研究者掌握任何领域知识或复杂的数学推理，而且算法的结果输出具有很强的解释性。image.png图中的决策树呈现自顶向下的生长过程，深色的椭圆表示树的根节点；浅色的椭圆表示树的中间节

程凉皮儿·2023-04-09 02:31

基于DEAP的脑电情绪识别（模型为SVM,KNN和决策树，随机森林）完整代码分析

源码见个人主页：https://download.csdn.net/download/qq_45874683/87667984基于DEAP的脑电情绪识别（模型为SVM,KNN和决策树，随机森林）完整代码

脑电永不过时·2023-04-09 01:56

高级算法梳理之随机森林

本系列将重点续写集成算法，其中包括随机森林(RF)—>GBDT—>XGB—>LightGBM，本文将重点介绍随机森林算法(RF)。

阴天了·2023-04-09 00:00

C6_Decision Tree 决策树初探以及安装Graphviz可视化生成的决策树

决策树和svm一样是一种通用机器学习算法既可以做回归，也可以做分类同时也是RandomForest随机森林的基本组件iris数据集安德森鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。

DIO哒·2023-04-08 20:03

大数据分析案例-基于XGBoost算法构建二手车价格评估模型

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·2023-04-08 11:07

2、机器学习中的调参：随机搜索和网格搜索

机器学习中的调参前言1、随机搜索2、网格搜索前言超参数调优是机器学习中的重要一环，拿随机森林算法而言，树的个数，数的深度，剪枝参数等等需要找到最优的参数组合，超参数较少时，我们可以采用for循环遍历所有参数的可能组合

steelDK·2023-04-07 23:58

机器学习算法概述

非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器03SVM算法：04KNN05决策树：06随机森林

dengdengwb·2023-04-07 14:48

基于随机森林实现特征选择降维及回归预测（Matlab代码实现）

目录摘要：1.随机森林：2.随机森林的特征选取：3.基于Matlab自带的随机森林函数进行特征选取具体步骤（1）加载数据（2）首先建立随机森林并使用全部特征进行车辆经济性预测（3）使用随机森林进行特征选择

荔枝科研社·2023-04-06 19:07

简单的随机森林预测（Python）

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierimportmatplotlib.pyplotasplttrain=pd.read_excel('E:/project_6.18/train.xlsx')train_f=pd.read_excel('E:/project_6.18/train

Villanelle7mm·2023-04-06 19:23

【信用评分预测模型（四）】Python随机森林模型

文章目录前言一、随机森林介绍一、定义函数二、模型建立1.模型参数设置2.模型训练集和测试集拆分3.模型训练4.特征值总结前言在https://blog.csdn.net/m0_65157892/article

Christ1018·2023-04-06 18:45

【Python】ValueError: Input X contains NaN.

这个报错是在第一部分数据预处理的过程中出现的，发生在利用随机森林模型预测对空缺数据进行填充。

Christ1018·2023-04-06 18:14

分类预测 | Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测

分类预测|Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测分类效果基本介绍模型描述程序设计参考资料分类效果基本介绍

机器学习之心·2023-04-06 18:41

【Python】随机森林预测

随机森林构造了多个决策树，当需要对某个样本进行预测时，统计森林中的每棵树对该样本的预测结果，然后

Christ1018·2023-04-06 18:51

基于KNN的网络流量异常检测研究

算法基于属性加权与距离加权组合加权的方法进行异常检测，其中使用随机森林算法进行特征选择并为特征赋予权重，样本距离采用高斯函数加权。最后采用KNN算

宋罗世家技术屋·2023-04-05 13:51

GEE：随机森林分类教程（样本制作、训练、精度、参数优化、贡献度）

本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行随机森林分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量，运行随机森林分类器教程

_养乐多_·2023-04-05 04:39

组合预测模型 | MLP-RF多层感知机结合随机森林多输入单输出回归预测（Matlab程序）

组合预测模型|MLP-RF多层感知机结合随机森林多输入单输出回归预测（Matlab程序）目录组合预测模型|MLP-RF多层感知机结合随机森林多输入单输出回归预测（Matlab程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标

前程算法屋·2023-04-03 16:54

时间序列模型R语言实现-批量建模，预测（ARIMA, 随机森林）

时间序列预测首先要确定预测的内容。本文预测共享单车的日租借量使用的是每日数据预测的时间范围是需要提前一个月、半年还是一年？根据预测范围，会使用到不同的模型。首先安装加载本文所需要的包install.packages("modeltime")library(tidymodels)library(modeltime)library(timetk)library(lubridate)library(ti

RookieTrevor·2023-04-03 13:25

随机森林算法

n_estimators:数值型取值含义：森林中决策树的个数，默认是10criterion:字符型取值含义：采用何种方法度量分裂质量，信息熵或者基尼指数，默认是基尼指数max_features:取值为int型,float型,string类型,orNone()，默认"auto"含义：寻求最佳分割时的考虑的特征数量，即特征数达到多大时进行分割。int:max_features等于这个int值float

优化大师傅·2023-04-03 05:27

基于树模型的集成算法---Random Forest

一、模型介绍随机森林是一种由决策树构成的集成算法.随机森林属于集成学习中的Bagging.用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。

自由调优师_大废废·2023-04-03 03:25

Python数据分析案例22——财经新闻可信度分析(线性回归，主成分回归，随机森林回归)

本科生做线性回归和主成分回归就够了，研究生还可以加随机森林回归，其方法足够人文社科领域的硕士毕业论文了。

阡之尘埃·2023-04-03 01:05

LESSON 9.6 Bagging及随机森林6大面试热点问题

六Bagging方法6大面试热点问题本节，我们总结关于随机森林和bagging的几个重点面试问题，深入地探讨一下Bagging算法背后相关的原理，这对于我们理解后续模型融合中的Voting与Averaging

Grateful_Dead424·2023-04-02 20:27

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