#随机森林

【影像组学】从特征筛选到分类建模全流程实践及作图

文章目录1.数据准备2.特征权重图3.特征相关性热度图heatmap4.LASSO模型中Lambda选值图5.特征系数随Lambda变化曲线6.随机森林分类器7.ROC曲线8.精确度（Precision
taotaotao7777777·2023-01-09 03:36

信用评估与违约预测的模型性能调优—决策树集成学习应用

模型的建立过程，必然需要某种机器学习算法来实现，而常用的算法包括逻辑回归、随机森林、XGBoost、LightGBM等，具体采用何种方法较为合适都需要根据建模样本与实际需求而定。
番茄风控·2023-01-08 18:49

AdaBoost模型原理及模型参数

随机森林模型是Bagging算法的典型代表，AdaBoost模型和GBDT模型则是Boosting算法的典型代表。
AI听风的人·2023-01-08 15:14

3天快速入门Python机器学习

推荐教程：简单快速入门Python机器学习该阶段是机器学习的入门课程，主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，岭回归
骨灰级收藏家·2023-01-08 12:32

机器学习-Sklearn（第三版）Day9 回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归

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。
小浩码出未来！·2023-01-07 19:13

python实现决策树算法sklearn_决策树的原理、推导、Python实现和Sklearn可视化

后续的随机森林(RF)、提升树(BoostingTree)、梯度提升树(GBDT)、XGBoost都是在其基础上演化而来。
weixin_42601702·2023-01-07 19:42

sklearn 决策树例子_决策树的原理、推导、Python实现和Sklearn可视化

后续的随机森林（RF）、提升树（BoostingTree）、梯度提升树（GBDT）、XGBoost都是在其基础上演化而来。
Kay Lam·2023-01-07 19:41

决策树和随机森林算法原理和实现

机器学习基础（五）决策树概念算法原理信息熵和信息增益Gini指数随机森林算法流程随机抽样Bagging算法随机森林概要特征重要性决策树概念决策树是一种基本的分类与回归的方法。
想要快乐的小张·2023-01-07 18:05

【学习笔记】利用chatGPT入门机器学习（附代码）

1.线性回归的例子：从简单到复杂1.使用随机森林分类器对鸢尾花数据集进行分类2.使用支持向量机分类器对乳腺癌数据集进行分类以下所有内容均是chatGPT的输出结果。
Almond_02·2023-01-07 18:01

当生物信息遇见机器学习

比如生物信息学里面的：回归分析、随机森林、支持向量机等算法，都是比较成熟的应用了。那今天本文，就给大家剖析一下当生物信息遇见机器学习，会有什么火花。
新爷话数据·2023-01-07 16:01

机器学习的基本框架

模型：根据具体的任务选择不同的模型，比如regression,KNN,K-Means,随机森林，还有现在非常流行的神经网络模型。
Nina_ningning·2023-01-07 15:18

python实现机器学习之随机森林

这几天一直在看随机森林。可以说遇到任何一个有关预测的问题。都可以首先随机森林来进行预测，同时得到的结果也不会太差。在这篇文章里我首先会向大家推荐几篇写的比较好的博客。
骁勇善栈·2023-01-07 15:04

Python电影观众数量回归分析 随机森林 可视化 实验报告

实验报告：Python电影观众数量回归分析随机森林可视化-数据挖掘文档类资源-CSDN文库前言随着经济的发展和人民日益增长的美好生活需要的显著提升，看电影成为了人民群众在闲暇时光娱乐的重要途径。
刘元职业车队·2023-01-07 14:01

python数据分析--综合案例3

数据来源：泰坦尼克逃生数据知识点：特征处理和随机森林预测主要内容：缺失值处理1.对Embarked字段直接用众数填充2.对船票Fare字段用均值填充3.建立预测模型，填充年龄Age字段不同特征字段的处理
XY_0111·2023-01-07 14:30

机器学习之归一化处理

1.使用随机森林或PCA等算法进行数据的降维处理减少无关的维度测算2.统计错误率，精确率，召回率修正维度测算的准确率3.归一化处理保留所有的特征，但是减少参数的大小（或者是说：减少参数的重要性）为了消除指标之间量纲的影响
你渴望力量 吗·2023-01-07 13:57

Google Earth Engine（GEE）农作物种植结构提取

目录写在前面1.构建物候特征2.构建光谱特征3.将所有影像合并为一幅影像4.构建随机森林算法进行分类5.算法的存储6.面积统计写在前面前段时间因为考研的原因一直没能更新，已经完成了农作物种植结构的提取，
星星和你都在我怀里·2023-01-07 12:39

机器学习笔记

模拟人脑的机器学习（2）直接采用数学方法的机器学习2、基于学习方式的分类3、基于数据形式的分类4、机器学习的各类算法逻辑关系图Ⅲ、机器学习的常见算法1、决策树算法2、朴素贝叶斯算法3、支持向量机（SVM）算法4、随机森林算法
我的眼中只有学习·2023-01-07 07:44

Matlab之随机森林TreeBagger

MATLAB之随机森林TreeBaggerTreeBagger1方法：2属性：TreeBaggerTreeBagger用来创建一个袋装决策树的集合。
^_^linger^_^·2023-01-07 07:26

机器学习 scikit-learn 算法分类

机器学习scikit-learn算法分类监督学习（预测）分类(目标值离散型)k-近邻算法贝叶斯分类决策树与随机森林逻辑回归神经网络回归(目标值连续型)线性回归岭回归标注隐马尔可夫模型无监督学习聚类k-means
路和远方·2023-01-07 06:19

深度学习入门

1.1.3从数据中学习规则和表示1.1.4“深度学习”中的“深度”1.1.5理解深度学习的工作原理，三幅图1.2机器学习简史1.2.1概率建模1.2.2早期神经网络1.2.3内核方法1.2.4决策树、随机森林和梯度提升机
after 19.·2023-01-06 14:35

sklearn实战-----9.sklearn中的线性回归大家族

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。
少奶奶的猪·2023-01-06 11:18

机器学习一词是由谁提出的？关于机器学习，你需要了解的那些事儿！

为了方便交流，建了个鹅群：953882093，有人工智能方面的问题可询群内大佬【导读】：全面介绍机器学习发展的历史，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning
刀姐聊软件测试·2023-01-06 09:23

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
·2023-01-05 18:31

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
·2023-01-05 18:53

【机器学习实战】二、随机森林算法预测出租车车费案例

随机森林算法预测出租车车费案例一、导入第三方库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportsklearn
敷衍zgf·2023-01-05 17:32

利用Adaboost构造多个弱分类器进行分类

随机森林与Adaboost之间的区别随机森林里的树为满二叉树而Adaboost里的树为树桩(只有根节点和2个叶子节点)在进行预测时随机森林中的每棵树拥有同样的话语权而adaboost中每棵树的话语权都是不一样的随机森林哪棵树先进行预测无所谓但
无脑小松鼠·2023-01-05 16:22

gensim机器学习模块

1、随机森林fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_classification#导入训练集
超超是超超·2023-01-05 10:45

R语言机器学习系列-随机森林多分类代码解读

1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret、pROC。
Mrrunsen·2023-01-05 02:21

基于北京二手房价数据的探索性数据分析和房价评估——数据的可视化分析

第二步：数据读取和数据预处理第三步：数据的可视化分析第四步：构建房价评估模型（决策树、随机森林等）整个项目的代码和数据集获取：https://github.com/Proberen/Data-analysis
快乐的冲浪码农·2023-01-05 00:24

基于北京二手房价数据的探索性数据分析和房价评估——房价评估模型构建

第二步：数据读取和数据预处理第三步：数据的可视化分析第四步：构建房价评估模型（决策树、随机森林等）整个项目的代码和数据集获取：https://github.com/Proberen/Data-analysis
快乐的冲浪码农·2023-01-05 00:54

python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31123原文出处：拓端数据部落公众号分析师：YihanMao解决方案本文为客户提供咨询，让个人购买人员了解美国国债期货的特性，以便于进行个人投资及管理。任务/目标由于国债期货的方便，可以快速交易，所以无论是用来投机还是用来对冲风险都有很好的作用效果。我们提取美国国债期货的数据,进行波动性，收益率上的分析，并进行价格预测。数据源准备用python(
·2023-01-04 23:49

【2 - 随机森林 - 案例部分：随机森林在乳腺癌数据上的调参】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·2023-01-04 20:14

在envi做随机森林_smac——基于随机森林的贝叶斯优化

个人感觉，相对于基于高斯过程的贝叶斯优化，基于随机森林的贝叶斯优化要好理解的多。
weixin_39761573·2023-01-04 16:16

基于python的随机森林回归实现_SMAC: 基于随机森林的贝叶斯优化

梦毫的学习笔记AutoML的研究与探讨贝叶斯优化中，除了代理模型(surrogatemodel)为高斯过程外，另一种用得比较多的代理模型为随机森林，本文将详述基于随机森林的贝叶斯优化：SMAC；并且介绍一个贝叶斯优化的开源包
weixin_39884100·2023-01-04 16:16

具有贝叶斯优化的XGBoost和随机森林

作者|EdwinLisowski编译|CDA数据分析师在这篇文章中，我们将介绍带有贝叶斯优化算法的两种流行的算法即XGBoost和随机森林，并指出这些算法的优缺点。
CDA·数据分析师·2023-01-04 16:16

调参1——随机森林贝叶斯调参

贝叶斯调参教程请参考：https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/118480135安装贝叶斯调参：pipinstallbayesian-optimization算法简介paper地址：http://papers.nips.cc/paper/4522-practical-bayesian%20-optimization-of-mach
呆萌的代Ma·2023-01-04 16:46

随机森林调参_试试用贝叶斯优化调参(预测溶解度问题)

最近终于搞完了毕业论文。闲下来写点东西。学会贝叶斯优化之后终于从gridsearch里毕业的感觉真是太好了，效率直线上升。关于贝叶斯优化的介绍以及理论很多文章都有过介绍这里就不多说了。搬运一个无利益关系的地址:DaiZhongxiang：贝叶斯优化/BayesianOptimizationzhuanlan.zhihu.com总而言之就是两个字就是:好用!!仔细kaggle上找的代码还是稍微有点繁琐
weixin_39795284·2023-01-04 16:46

贝叶斯分类器，随机森林，梯度下载森林，神经网络相关参数的意义和data leakage...

构建的每一颗树的数据都是有放回的随机抽取的（也叫bootstrap),n_estimators参数是你想设置多少颗树，还有就是在进行树的结点分裂的时候，是随机选取一个特征子集，然后找到最佳的分裂标准。转载于:https://www.cnblogs.com/shadow1/p/10625533.html
weixin_30614587·2023-01-04 16:45

随机森林、LGBM基于贝叶斯优化调参

前言本文基于孕妇吸烟与胎儿问题中数据集与前期处理针对随机森林与LGBM模型网格搜索效率低，使用贝叶斯调参提高效率有关于贝叶斯优化包相关参数说明详解可以看GitHub地址将处理好的数据用dill包进行封装
羽星_s·2023-01-04 16:15

机器学习三（学习笔记） 朴素贝叶斯和随机森林1.2(转)

一、朴素贝叶斯朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型。朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。1、概率论基础概率定义为一件事情发生的可能性。事情发生的概率可以通过观测数据中的事件发生次数来计算，事件发生的概率等于改事件发生次数除以所有事件发生的总次数。举一些例子：扔出一个硬币，结果头像朝上某天是晴天某个单词在未知文档中出现我们将事件的概率记作P\left({X}
tzyyy1·2023-01-04 16:15

算法优化 | MATLAB实现BO-RF贝叶斯优化随机森林算法

算法优化|MATLAB实现BO-RF贝叶斯优化随机森林算法目录算法优化|MATLAB实现BO-RF贝叶斯优化随机森林算法效果一览基本介绍模型结构程序设计学习总结参考资料效果一览基本介绍针对集成学习参数众多
机器学习之心·2023-01-04 16:45

机器学习常用算法

一、线性回归二、逻辑回归三、决策树四、随机森林五、梯度提升数adaboostxgboost六、贝叶斯七、KNN最近邻八、聚类1.kmeans2.dbscan3.mean—shift九、降维PCA十、支持向量机
cxb1998·2023-01-04 10:57

用随机森林模型替代常用的回归和分类模型

随机森林模型有着惊人的准确性，可以替代一般线性模型（线性回归、方差分析等）和广义线性模型（逻辑斯蒂回归、泊松回归等）等等。
燕凌姣·2023-01-03 18:07

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

p=17950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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-01-03 09:35

边境的悍匪—机器学习实战：第七章 集成学习和随机森林

第七章集成学习和随机森林文章目录第七章集成学习和随机森林前言一、思维导图二、主要内容1、投票分类器2、bagging和pasting3、随机补丁和随机子空间4、随机森林5、提升法6、堆叠法三、课后练习四
doubleZ7·2023-01-03 09:12

组队学习：基于决策树的分类预测

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6050306.html1.决策树ID3，C4.5，CART的区别2.掌握Bagging和Boosting3.掌握随机森林，XGBoost
艾学习·2023-01-02 21:39

13_集成学习和随机森林(Ensemble Learning and Random Forests)

13_集成学习和随机森林(EnsembleLearningandRandomForests)集成学习的思想是机器学习领域解决问题的一种重要思想。
Acowardintheworld·2023-01-02 18:16

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——分类器和机器学习三大定律（看完就全懂了）

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——分类器和机器学习三大定律（看完就全懂了）一、问题二、人工智能全栈学习系列课程三、集成学习Bagging&随机森林BoostingStacking四、KNN:K临近算法基本概念
一拳Marx·2023-01-02 16:01

多智能体MAgent学习

随机环境基于MAgent实现一个tigerdeer的随机森林环境#!/usr/bin
orange_の_呜·2023-01-02 13:35

机器学习算法--python--sklearn--后续神经网络

机器学习算法1概念机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k平均、随机森林、朴素贝叶斯、降维、梯度增强公式
William Cai·2023-01-02 12:10
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