#随机森林第22页

【3 - 特征工程】菜菜sklearn机器学习

课程地址：《菜菜的机器学习sklearn课堂》_哔哩哔哩_bilibili第一期：sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期

如何原谅奋力过但无声·2023-01-16 06:02

网格向量必须包含特征点。_【专题研究】基于SVM支持向量机模型的选股策略

研究过集成学习中的随机森林和XGBoost后，本文将介绍一种更传统的机器学习方法：SVM支持向量机。SVM由于其较高的准确度，并且能够解决非线性分类问题，曾一度成为非常流行的机器学习算法。

weixin_39883286·2023-01-15 14:15

研报复现初探—华泰金工人工智能选股系列之boosting模型

上一篇文章对于华泰金工人工智能选股系列之随机森林模型进行了复现的初探。

lilingyu1993·2023-01-15 14:13

R绘图案例｜基于分面的面积图

第2-4列是随机森林得到的结果，第5-7列是XGBoost的结果。一共使用了三种评价指标（分类数据：准确率，召回率和F1得分）。对于这样的数据，读者会使用这么的方式进行可视化？

web老猴子·2023-01-15 09:51

算法学习笔记：决策树与随机森林简介

决策树简介决策树是一个经典的机器学习算法，顾名思义，先构造树形结构，再利用树形结构决策，既可用于分类，又可用于回归。基本结构如下：图片：举一个例子，预测一家人谁下午最有可能打游戏。每个家庭成员都有一些特征，例如年龄，性别等。假设根节点为年龄，则根据年龄的阈值，所有家庭成员分成两类，接来下再根据第一个非叶子节点的特征依次决策，直到所有家庭成员分到叶子节点。训练阶段：根据训练数据集，构造决策树。分类阶

dog_zz·2023-01-15 08:34

github项目复现和讲解之--------ML-for-SQL-Injection

东方-教育技术博主·2023-01-15 07:08

随机森林温度预测项目实战

博主比较懒，这个项目耗时一天多，自己直接看代码吧，里面都有详细说明。敲了很多啦，去休息一下，哈哈哈#气温预测的任务目标就是使用一份天气相关数据来预测某一天的最高温度，属于回归任务，导入数据#数据读取importpandasaspdimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")features=pd.read_csv('temps.csv')print

小锐->技术成就梦想,梦想成就辉煌。·2023-01-14 23:58

随机森林模型_随机森林模型怎么画？小白也能快速入门的模型软件

理解随机森林模型要先从理解决策树开始。在已知各种情况的发生概率基础上，建立的判断决策的实际可行性的分析图解法即为决策树模型。而随机森林模型是以决策树为基础的高级算法，它由多个且随机的决策树构建而成。

weixin_39614750·2023-01-14 23:28

Python数据分析与机器学习25-随机森林项目实战

文章目录一.数据集介绍二.数据预处理2.1数据简单分析2.2数据预处理三.用线性回归进行分析3.1简单的线性回归3.2使用KFold进行交叉验证3.3使用cross_val_score进行交叉验证四.用随机森林进行分析

只是甲·2023-01-14 23:26

【机器学习实战】一、随机森林算法预测泰坦尼克号沉船人员获救案例

随机森林算法预测泰坦尼克号沉船人员获救案例一、导入相关第三方库importsysimportpandasaspd#数据分析importnumpyasnpimportsklearn#机器学习库importrandomimporttimefromsklearnimportensemble

敷衍zgf·2023-01-14 23:25

随机森林项目实战---气温预测

实战项目的三个任务：1.使用随机森林算法完成基本建模：包括数据预处理，特征展示，完成建模并进行可视化展示分析。

羊咩咩咩咩咩·2023-01-14 23:51

面试制胜法宝|实操三大模型算法，這一大特征重要性筛选方法学会了

但是，针对我们日常经常使用的机器学习树模型来讲，例如决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM等模型，我们一般都是通过树模型自有

番茄风控·2023-01-14 19:29

数据挖掘与机器学习作业_07 随机森林

随机森林导入包fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.preprocessingimportKBinsDiscretizerfromi

威尔士矮脚狗·2023-01-14 18:48

如何用python删除异常值_Python机器学习：异常值查找和处理

由于目前学习到的3种算法（线性回归、逻辑回归、随机森林），所以还是处理异常值处理异常值可以像处理缺失值的方法一样：删除或用特殊值代替如何查找到异常值？查看数据的描述统计信息d

weixin_39603397·2023-01-14 18:46

超参数优化

尤其是现在使用集成学习比如随机森林、XGBoost等，超参数对模型的性能影响很大，必须要考虑。超参数优化超参数优化（HyperparameterOptimization）

Code Wang·2023-01-14 13:56

百来篇关于机器学习和深度学习的资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

数据娃掘·2023-01-14 12:50

数据挖掘-目录-分类器（classification）

k-nearestneighborsGLMNaiveBayesSupportVectorMachinesStochasticGradientDescentLogisticRegressionDecisionTreeCARTHuntID3C4.5KNIMEGradient-BoostedTrees（梯度提升树）MultilayerPerceptronRandomForest（随机森林

猿与禅·2023-01-14 11:09

Uplift 经典模型介绍

1.1双模型(TwoModel,T-Learner)1.2单模型(SingleModel,S-Learner)1.3X-Learner模型2.Uplift树模型2.1CTS算法2.2因果森林2.3广义随机森林

湖南大学研究生-杜敏·2023-01-14 09:54

回归预测 | MATLAB实现RF随机森林多输入单输出回归预测(含回归树，误差柱状图，多指标)

回归预测|MATLAB实现RF随机森林多输入单输出回归预测(含回归树，误差柱状图，多指标)目录回归预测|MATLAB实现RF随机森林多输入单输出回归预测(含回归树，误差柱状图，多指标)效果分析基本介绍输出结果程序设计学习总结参考资料效果分析

机器学习之心·2023-01-14 07:24

机器学习入门（3、分类算法）

1-4决策树1-5随机森林什么是集成学习法？有监督的学习算法包含预测和分类两种，预测是对连续型数值进行计算的算法，分类是对阈值内外数值进行判断的分类器算法。在sklea

奈々生様·2023-01-13 22:53

随机森林的使用

代表模型是随机森林。

可怜又无助的迪迪迪·2023-01-13 21:14

随即森林/Extra-Tress/回归问题

随机森林key:随机森林value:基模型为DecisionTree的Bagging进一步增强随机性value:DecisionTreevalue：最优维度、最优阈值更快的训练速度（不用最优化分）fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierrf_clf

HonourXin·2023-01-13 21:13

随机森林模型保存-python

训练完的随机森林模型需要保存下来，目前给出python的方案。

lcwy220·2023-01-13 21:13

FRR （随机森林调参）

参考文档：https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/details/612005021.什么是随机森林随机森林是一个集成工具，它使用观测数据的子集和变量的子集来建立一个决策树

嘿呀嘿呀拔罗卜·2023-01-13 21:13

随机森林模型sklearn_sklearn之随机森林

3.随机森林：在自助聚合的基础上，每次构建决策树模型时，不仅随机选择部分样本，而且还随机选择部分特征，这样的集合算法，不仅规避了强势样本对预测结果的影响，而且也削弱了强势特征的影响，使模型的预测能

weixin_39625747·2023-01-13 21:13

随机森林实现代码

该代码使用python实现了，随机森林算法使用数据库为Adult数据库，可以用来预测居民收入是否超过50K/year。

li_fat·2023-01-13 21:10

随即森林与Adaboost自我认知总结

文章目录随机森林与Adaboost一：随机森林1.1:随即森林思想1.2随机森林的两个随机1.3：随机森林的步骤1.4随机森林的优点1.5随机森林的缺点二：Adaboost2.1:Boosting思想2.2

忘川之水&·2023-01-13 21:09

将python随机森林模型保存到文件

https://zhidao.baidu.com/question/1707465980177376940.html你说的问题叫模型持久化，就是把学习好的模型保存起来，以后只要调用这个文件就可以了。每个框架都应该有模型持久化函数，以sklearn为例：fromsklearn.externalsimportjoblibjoblib.dump(clf,"train_model.m")＃存储clf=jo

ch206265·2023-01-13 21:09

特征多重共线对随机森林模型预测性能的影响研究

特征共线是否对随机森林模型的预测性能有影响？我们为什么关注特征共线？

ixy_2023·2023-01-13 21:08

【随即森林模型】

随机森林模型的基本原理和代码实现集成模型简介集成学习模型是机器学习非常重要的一部分。

仿生程序员会梦见电子羊吗·2023-01-13 21:08

【3 - 数据预处理】菜菜sklearn机器学习

课程地址：《菜菜的机器学习sklearn课堂》_哔哩哔哩_bilibili第一期：sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期

如何原谅奋力过但无声·2023-01-13 15:26

不平衡数据-SMOTE综述【SMOTE合成采样系列】

引言在机器学习中，使用常用算法进行分类时，如：逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等，都假设数据集是平衡的，即：不同类别的数据在数量和质量上都是同等的。

细卷子·2023-01-13 10:47

Adaboost模型的python实现

典型的集成学习算法是随机森林和boosting算法，A

zoujiahui_2018·2023-01-13 07:36

7.机器学习——交叉验证和网格搜索（模型的选择与调优）

1.2超参数搜索-网格搜索1.3超参数搜索-网格搜索API代码案例在随机森林部分演示

枫城雪·2023-01-13 07:33

【机器学习】报错之DataConversionWarning

今天在做随机森林和决策树在交叉验证下的效果对比时出现了如下报错：E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py:

大太阳花花公主·2023-01-13 05:43

python3运行随机森林代码时出现：DataConversionWarning

当我敲完随机森林的代码然后运行时出现如下balabala一堆东西：D:\anaconda\envs\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection

RuaiTA·2023-01-13 05:12

随机森林模型进行递归特征消除的python实现

核心代码：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportprecision_scorefromsklearn.metricsimportrecall_scorefromsklearn.metricsimportf1_scorefromsklearn.ensembleimport

赴前尘·2023-01-13 01:57

超级好用的机器学习的超参数优化，OPTUNA，随机森林代码示例

在下文中，我们将使用Optuna作为示例，并将其应用于随机森林分类器。1.导入库并获取新闻组数

robot_learner·2023-01-12 21:40

Python数据分析案例-利用多元线性回归与随机森林回归算法预测笔记本新品价格

1.前言目的：本文通过多元线性回归与随机森林算法预测笔记本新品的发售价工具：语言：Python3.8软件：JupyterNotebook库：pandas、numpy、matplotlib、statsmodels

吴下阿泽·2023-01-12 20:48

AdaBoost介绍

集成学习算法可以分为Bagging（并行训练多个弱分类器，对于分类，采用投票方式，经典例子，随机森林），Boosting（迭代生成弱分类器，并将其加入到当前学习分类器，对数据集分配权重（容易分错的数据权重高

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-01-12 16:17

AdaBoost 简介【译】

EnsembleLearning）方法大致可分为两类：一是个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，代表算法是Boosting；二是个体学习器之间不存在强依赖关系，可同时生成的并行方法，代表算法是Bagging和“随机森林

XP-Code·2023-01-12 16:44

【阶段三】Python机器学习17篇：机器学习项目实战：随机森林回归模型

本篇的思维导图：项目实战(随机森林回归模型)项目背景作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国际民生。近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义。

胖哥真不错·2023-01-12 06:11

Python数据分析与机器学习实战＜八＞决策树、随机森林

目录决策树原理概述树模型决策树树的组成决策树的训练和测试选择节点（即如何进行特征划分？）衡量标准---熵公式：Pi为取到某个类别的概率熵的图像如何决策一个节点的选择？决策树构造实例信息增益率ID3（信息增益）缺点C4.5（信息增益率）CART(使用GINI系数来做衡量标准)决策树的剪枝策略对连续值剪枝策略为什么剪枝？策略决策树涉及的参数树的可视化与sklearn简介可视化显示需要的工具sklear

-小透明-·2023-01-12 06:41

【阶段三】Python机器学习16篇：机器学习项目实战：集成模型介绍、随机森林模型的基本原理与随机森林分类模型

本篇的思维导图：集成模型介绍集成学习模型使用一系列弱学习器（也称为基础模型或基模型）进行学习，并将各个弱学习器的结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的学习效果。集成学习模型的常见算法有Bagging算法和Boosting算法两种。算法类型模型名称

胖哥真不错·2023-01-12 06:05

R语言随机森林 Random Forest 交叉验证 error.cv Gini指数画图

#自己的一些记录。提供参考吧。#可以直接复制到R运行#加载包library(randomForest)#加载数据data=read.csv("L6_filter.csv",row.names=1,header=T)#设置随机种子数，确保以后再执行代码时可以得到一样的结果set.seed(123456789)#数据随机采样设置70%数据用作训练集30%用作测试集train_sub=sample(nr

qsub·2023-01-12 00:28

sklearn 随机森林_图解随机森林算法

这篇文章是关于什么的在本文中，我们将了解随机森林算法是如何在内部工作的。为了真正理解它，了解一下决策树分类器可能会有帮助。但这并不完全是必需的。

weixin_39968436·2023-01-12 00:58

【Python数据挖掘】决策树、随机森林、Bootsing、

决策树的定义决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。树是由节点和边两种元素组成的结构。理解树，就需要理解几个

weixin_30790841·2023-01-12 00:57

R包 randomForest 进行随机森林分析

randomForest包提供了利用随机森林算法解决分类和回归问题的功能；我们这里只关注随机森林算法在分类问题中的应用首先安装这个R包install.packages("randomForest")安装成功后

weixin_33859231·2023-01-12 00:57

数据挖掘面试准备（1）|常见算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost）

9.25r早上面网易数据挖掘工程师岗位，第一次面数据挖掘的岗位，只想着能够去多准备一些，体验面这个岗位的感觉，虽然最好心有不甘告终，不过继续加油。不过总的来看，面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍。因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样，更多的是看重你对基础知识的掌握（即学习能力和逻辑），实际项目中解决问题的能力（做了什么贡献）。先提一下奥卡姆剃刀：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的

勿悔Choles·2023-01-12 00:27

备战数学建模43-决策树&随机森林&Logistic模型(攻坚站7)

决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成

nuist__NJUPT·2023-01-12 00:56

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