#随机森林

逼真，特别逼真的决策树可视化

，没想到最近又发现了一个更惊艳的，而且更逼真，话不多说，先看效果图↓imageimage直接绘制随机森林也不在话下image下面就向大家介绍一下这个神器——pybaobabdt的极简入门用法安装GraphVizpybaobabdt
统计学家·2023-03-11 18:32

模型融合-集成学习-boosting-bagging-随机森林

模型融合1.个体学习器2.集成学习(ensemblelearning)3.boosting和bagging①boosting②bagging4.结合策略①平均法②投票法③学习法5.随机森林思想6.随机森林的推广
Guoliang Li·2023-03-11 07:13

数据分析：基于随机森林(RFC)对酒店预订分析预测

数据分析：基于随机森林(RFC)对酒店预订分析预测作者：AOAIYI作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：AOAIYI首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！
AOAIYII·2023-03-10 22:59

机器学习笔记3_Adaboost

随机森林就是DT的bagging。在相同的深度下，随机森林并不会比决策树好很多，但会让分类的结果更平滑3.2Boostingboos
cuiyr123·2023-03-10 15:35

JAMA Oncology 文献解读 | 使用随机森林预测肿瘤类型

众所周知，2020年的今天，纯数据库发文章已经越来越困难，不少杂志已经明确拒绝利用单一的纯数据库资源（如TCGA等）进行研究的稿件。在之前的推文里，大可已经给大家说过，机器学习结合生物信息学，也许是未来生物信息学发表的新出路。今天，大可给大家带来一篇19年年末发表在JAMAOncology（IF=22.4）的利用数据库资料的机器学习文章-“DevelopmentofGenome-DerivedTu
医科研·2023-03-10 08:18

大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建微博评论情感分类模型

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·2023-03-08 21:26

采用支持向量回归（SVR）和随机森林回归预测两种机器学习方法对房价进行预测（附完整代码）

本文分别采用支持向量回归（SVR）和随机森林回归预测两种机器学习方法对房价进行预测。随机将数据分为训练集和测试集，比例为8:2，数据和代码均在文末。
带我去滑雪·2023-03-08 21:52

大数据分析案例-基于决策树算法构建银行客户流失预测模型

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
艾派森·2023-03-08 21:21

基于Matlab实现人工神经网络(ANN)回归的示例详解

目录1分解代码1.1循环准备1.2神经网络构建1.3数据处理1.4模型训练参数配置1.5神经网络实现1.6精度衡量1.7保存模型2完整代码在之前的文章MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析中
·2023-02-27 18:21

体验华为云ModelArts的简单与不简单

光是看随机森林、贝叶斯网络等算法名字，就让人感到很是艰涩。
ciguiyan7820·2023-02-25 17:54

【阿旭机器学习实战】【35】员工离职率预测---决策树与随机森林预测

本文的主要任务是通过决策树与随机森林模型预测一个员工离职的可能性并帮助人事部门理解员工为何离职。
阿_旭·2023-02-25 08:54

【阿旭机器学习实战】【36】糖尿病预测---决策树建模及其可视化

糖尿病预测—决策树建模及其可视化目录【阿旭机器学习实战】【36】糖尿病预测---决策树建模及其可视化1.导入数据并查看数据2.训练决策树模型及其可视化2.1决策树模型2.2可视化训练好的决策树模型2.2使用随机森林模型
阿_旭·2023-02-25 08:54

选择最佳机器学习模型的10步指南

分类问题:逻辑回归、决策树分类器、随机森林分类器、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯分类器或神
·2023-02-24 11:23

网络程序设计

目录1：pullrequest情况1：使用caffe训练神经网络输入图片得到图片项目编号（接受合并）2：caffe的安装使用并运行一个demo（被拒绝）2：课程理论学习情况1：线性回归2：逻辑回归3：随机森林
lc123623·2023-02-23 13:28

FRE 和 随机森林 特征重要性

#使用ref进行特征选择fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,Ridgefromsklearnimportsvmfromsklearn.feature_selectionimportRFElr=LinearRegression()rfe=RFE(lr,n_features_to_select=5)rfe.fit(train_X,label_1
萌新待开发·2023-02-22 13:52

HTML怎么把文字分栏_算法模型怎么画？国内好用的模型图软件推荐

算法模型主要应用于人工智能和机器学习领域，目前较为流行的算法模型有线性回归，逻辑回归，线性判别分析，决策树，学习矢量量化，Bagging和随机森林，深度神经网络等等。
weixin_39639653·2023-02-22 13:20

297个机器学习彩图知识点（12）

.支持向量机分类器8.软间隔分类9.支持向量10.SVC的径向基函数核11.T统计量12.双曲正切激活函数13.张量14.数据集15.加权技术16.Dropout17.特征缩放18.模型的复杂度19.随机森林中的随机性
·2023-02-20 22:03

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：XingshengYang最近我们被客户要求撰写关于链家租房的研究报告，包括一些图形和统计输出。1利用python爬取链家网公开的租房数据；2对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。上海租赁数据此数据来自Lianjia.com.
·2023-02-20 22:03

R语言CART决策树、随机森林、chaid树预测母婴电商平台用户寿命、流失可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31644原文出处：拓端数据部落公众号借着二胎政策的开放与家庭消费升级的东风，母婴市场迎来了生机盎然的春天，尤其是母婴电商行业，近年来发展迅猛。用户获取和流失是一对相对概念，就好比一个水池，有进口，也有出口。我们不能只关心进口的进水速率，却忽略了出水口的出水速率。挽留一个老用户相比拉动一个新用户，在增加营业收入、产品周期维护方面都是有好处的。并且获
·2023-02-20 22:02

图神经网络06-基于Graph的传统机器学习方法

图的机器学习任务主要是以下三种：NodeLevel:节点级别LinkLevel：边级别GraphLevel：图级别å并且三部分难度依次是由浅入深的2传统ML流程定义和设计节点/边/图的特征对所有训练数据构造特征训练ML模型（1）随机森林
致Great·2023-02-18 13:37

Matlab利用随机森林(RF)算法实现回归预测详解

目录1分解代码1.1最优叶子节点数与树数确定1.2循环准备1.3数据划分1.4随机森林实现1.5精度衡量1.6变量重要程度排序1.7保存模型2完整代码本文分为两部分，首先是对代码进行分段、详细讲解，方便大家理解
·2023-02-18 01:08

R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep
·2023-02-18 00:55

随机森林RF模型超参数的优化：Python实现

本文介绍基于Python的随机森林（RandomForest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~
疯狂学习GIS·2023-02-17 11:00

6.集成算法boosting----AdaBoost算法

这里先介绍两种Bagging(代表算法随机森林），Boosting（代表算法AdaBoost-即本篇核心）Bagging思想：以随机森林为例假设样本集的总样本量为100个，每个样本有10个特征（也就是维度是
aizhua3368·2023-02-16 23:37

Python 数据分析实战案例：用户行为预测

文章目录案例介绍技术提升读取数据数据预处理数据探索与可视化数据分析用户流量和购买时间情况分析总访问量成交量时间变化分析(天)总访问量成交量时间变化分析(小时)特征工程行为类型点击次数加购次数收藏次数相关分析数据标签建立模型逻辑回归模型评估随机森林模型评估案例介绍背景
Python数据挖掘·2023-02-16 22:49

模式分类识别 | SSA-RF麻雀算法优化随机森林数据多特征分类预测（Matlab完整程序）

模式分类识别|SSA-RF麻雀算法优化随机森林数据多特征分类预测（Matlab完整程序）目录模式分类识别|SSA-RF麻雀算法优化随机森林数据多特征分类预测（Matlab完整程序）分类结果基本介绍程序设计参考资料分类结果基本介绍
小橘算法屋·2023-02-16 21:37

机器学习-随机森林

前言随机森林（RandomForest）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树来提高预测准确性和稳定性。在本文中，我们将介绍随机森林的原理、优点和缺点，以及它在机器学习中的应用。
·2023-02-16 20:15

00- 机器学习算法汇总 (算法)

数据对象是离散值；回归(regression)：有监督学习，学习结果将产生几个函数，通过函数产生连续的结果，数据对象是连续值；集成算法有三种（bagging，Boosting，Stacking）,常见集成算法:随机森林
处女座_三月·2023-02-16 20:43

Python实现随机森林RF并对比自变量的重要性

本文介绍在Python环境中，实现随机森林（RandomForest，RF）回归与各自变量重要性分析与排序的过程~
疯狂学习GIS·2023-02-16 13:00

理解贝叶斯优化

常见的非参数模型有高斯过程、随机森林等。本文介绍应用范围最广的高斯过程。采集函数：主要根据后验概率代理模型，选择下一个具有潜力的评估点。2.1高
闲华之谈·2023-02-07 12:04

集成学习、Bagging集成原理、随机森林构造过程、随机森林api与案例、boosting集成原理、梯度提升决策树(GBDT）、XGBoost与泰勒展开式

一、集成学习集成学习：通过建立几个模型来解决单一预测问题，工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测机器学习的两个核心任务集成学习中boosting和Bagging只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理bagging集成优点：Bagging+决策树/线性回归/逻辑回归/深度学
learning-striving·2023-02-07 11:58

线性回归大家族

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并不求解标签，注意加以区别。
Garcia-zhang·2023-02-07 08:52

数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23518最近我们被客户要求撰写关于银行拉新活动的研究报告，包括一些图形和统计输出。项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户该银行希望增加借款人（资产客户），开展更多的贷款业务，并通过贷款利息赚取更多利润。因此，银行希望将负债的客户转换为个人贷款客户。（同时保留他们作为存款
·2023-02-07 00:00

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标"字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。我们在这个问题上
·2023-02-07 00:00

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：XingshengYang最近我们被客户要求撰写关于租房数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。1利用python爬取链家网公开的租房数据；2对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。上海租赁数据此数据来自Lianjia.com.
·2023-02-07 00:30

机器学习入门 --- 集成算法

f(x)=1M∑m=1Mfm(x)f(x)=\frac{1}{M}\sum_{m=1}^{M}f_m(x)f(x)=M1m=1∑Mfm(x)全称：BootstrapAggregation经典代表算法：随机森林随机
六之·2023-02-06 21:53

随机森林------random forest

决策树先说下决策树吧，具体的算法什么的就不讲了，很基本的东西，网上有很多。主要总结下三种特征选择的优缺点。ID3基于信息增益做特征选择，所以很容易受到某一特征特征值数量的干扰。信息增益会偏向于属性值多的那一个属性。所以C4.5采用了信息率作为特征选择的标准。信息率就是在信息增益的基础上除以一个值，这个值与属性值的数量有关，属性值的数量越多该值越大，那么信息率也就越小。那么信息率就偏向于选择那些特征
独步计院·2023-02-06 19:01

决策树与随机森林

每个节点按均值定值；叶子节点的熵的加权平均值必然小于父节点，证明信息是越来越明确；叶节点的加权平均熵最小的特征优先使用；特征是连续时，随机取若干值，选取最优值划分；基尼系数可以当成是熵的一阶泰勒展开，或是方差的加和；随机森林可以不考虑特征间的耦合关系
tongues·2023-02-06 17:09

sklearn里的逻辑回归，随机森林及SVM应用于指数方向”预测“

原创文章第76篇，专注“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑，AI量化投资”。backtrader代表传统量化，而qlib代表AI量化，二者的范式不同。backtrader擅长规则驱动，更像是传统技术分析的“自动化”版本，当然可以多进程搜索参数空间。但这些策略是无法“自我进化”的，它的进化还是取决于人，使用者自身经验的积累，对策略的改进。传统量化更像经验的规则表达，比如MACD为何是12，26，9，
AI量化投资实验室·2023-02-06 08:14

实用 Kaggle 竞赛之 随机森林 Random Forrest 的评估及调参

RF的超参数设置——如何tune模型-一颗决策树的形成n_estimators-随机森林bootstrapping-数据量太小怎么办oob_score-max_samples_leaf,max_features
Rita_曾小辰·2023-02-06 02:44

模型调参——随机森林在乳腺癌数据集上的调参应用

一、数据集Sklearn自带数据集——乳腺癌数据集二、模型选择乳腺癌数据集是二分类模型，选择随机森林模型进行调参三、调参流程1）简单建模，观察模型在数据集上具体的表现效果2）调参——n_estimators3
YUENFUNGDATA·2023-02-05 14:20

机器学习实践中的细节经验

随机森林回归、决策树回归和线性回归、
小时不识月123·2023-02-05 14:26

【python】数据挖掘分析清洗——缺失值处理方法汇总

缺失值处理方法汇总前言查看缺失值比例基于统计的缺失值处理方法删除填充固定值填充中位数、平均数、众数插值法填充，前值或者后值填充基于机器学习的缺失值填充基于knn算法进行填充基于随机森林进行填充总结本文链接
blankxxc·2023-02-05 08:42

Kaggle系列之预测泰坦尼克号人员的幸存与死亡(随机森林模型)

Kaggle是开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，本节是对于初次接触的伙伴们一个快速了解和参与比赛的例子，快速熟悉这个平台。当然提交预测结果需要注册，这个可能需要科学上网了。我们选择一个预测的入门的例子：https://www.kaggle.com/competitions/titanic目的是使用机器学习创建一个模型，预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存了
寅恪光潜·2023-02-05 02:56

Python机器学习基础教程2

文章目录朴素贝叶斯分类器优点缺点和参数决策树报错构造决策树控制决策树的复杂度树的特征重要性回归决策树优点缺点决策树集成1.随机森林构造随机森林优点缺点1.梯度提升回归树（梯度提升机）优点缺点朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器
小小小方·2023-02-04 23:44

（sklearn）机器学习（七）分类算法

分类算法1sklrean转换器和预估器2k-近邻算法（KNN算法）3模型选择与调优4朴素贝叶斯算法5决策树6决策树可视化7随机森林1sklrean转换器和预估器1.用于分类的估计器：fromsklearn.neighbors
勇气在前·2023-02-04 18:06

01sklearn-机器学习的几种算法(附代码)

说明:本篇文章主要写了机器学习的流程及一些常用的算法如:贝叶斯,朴素贝叶斯,线性回归,决策树,随机森林,逻辑斯蒂回归,模型调优和特征工程等(都是使用python的sklearn库实现)一、概述二、一、特征工程在看下面的算法之前
First_____·2023-02-04 18:57

随机森林python反欺诈_携程金融自动化迭代反欺诈模型体系

文章作者：携程技术团队编辑整理：Hoh内容来源：《携程人工智能实践》导读：支付欺诈风险是携程金融风控团队的主要防控对象，它一般是指用户卡片信息或账号信息泄露后，欺诈分子利用这些信息在携程平台进行销赃，侵害用户资金安全，给用户和携程平台带来损失。携程金融风控团队需要在不影响正常用户自由出行的前提下，对这样的风险交易进行精准识别并实时拦截，从而保护用户资金安全。支付欺诈风险具备以下3点特性。1.高对抗
weixin_39761696·2023-02-04 10:25

Google Earth Engine（GEE） ——在谷歌地球引擎中使用随机森林分类进行生境适宜性建模（加入气温和其它波段分类）

本教程将使用的技术是一种被称为随机森林的监督分类形式，该模型通过物种观察进行训练，以生成潜在物种存在的输出地图。随机决策森林是分类树分析（CTA）的延伸，它最常被应用于遥感数据，对土地覆盖进行分类。
此星光明·2023-02-04 10:26

数据分析-task 2（特征工程）

task2任务要求特征衍生特征挑选：分别用IV值和随机森林等进行特征选择……以及你能想到特征工程处理使用IV值特征选择defcalcWOE(dataset,col,target):#对特征进行统计分组subdata
简书Sandra·2023-02-04 08:40
上一页 15 16 17 18 19 20 21 22 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他