#随机森林

【机器学习】随机森林

一、原理集成学习bootstrap抽样bagging算法随机森林训练算法随机森林输出变量的重要性Gini方法和置换法二、示例代码（5个）2.1多种弱分类器对比#导入所需的库和模块importnumpyasnp
十年一梦实验室·2023-12-25 01:04

【Python机器学习系列】建立决策树模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型分析特征重要性（源码）【Pytho
数据杂坛·2023-12-24 20:41

随机森林回归模型，SHAP库可视化

随机森林回归模型创建一个随机森林回归模型，训练模型，然后使用SHAP库解释模型的预测结果，并将结果可视化。
进阶媛小吴·2023-12-24 05:02

决策曲线分析DCA用于lasso回归/随机森林

今天介绍的是如何实现其他模型的DCA，比如lasso回归、随机森林、决策树、SVM、xgboost等。这是基于dca.
医学和生信笔记·2023-12-23 21:29

2018年9月14日

上午先是解决了贝叶斯优化报错的问题（昨天的自己简直傻逼），然后随便试了一下用随机森林做联通数据集并进行超参调优，结果比较微妙（。）可能是自己超参范围没设好。
真昼之月·2023-12-23 17:28

决策树和随机森林算法 简介

决策树（DecisionTree）是一种基础的分类和回归算法随机森林是由多棵决策树集成在一起的集成学习算法决策树生成过程:特征选择决策树生成决策树剪枝信息熵用来衡量一个节点内信息的不确定性的。
草明·2023-12-23 11:30

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
ldxxxxll·2023-12-23 08:48

【@胡锡进】大模型量化分析- 潍柴动力 000338.SZ

下面我将为你分别使用SARIMA、简单移动平均线、指数加权移动平均线、Bollinger带、相对强弱指标、随机指标、线性回归、随机森林回归、支持向量回归法、自回归移动平均法和长短期记忆模型来预测潍柴动力未来
civilpy·2023-12-23 06:32

【Earth Engine】协同Sentinel-1/2使用随机森林回归实现高分辨率相对财富（贫困）制图

目录1简介与摘要2思路3效果预览4代码思路5完整代码6后记1简介与摘要最近在做一些课题，需要使用Sentinel-1/2进行机器学习制图。然后想着总结一下相关数据和方法，就花半小时写了个代码。然后再花半小时写下这篇博客记录一下。因为基于多次拍脑袋而且花的时间很少，所以千万不要把这篇博客的实验流程当作完整的实验，具体的科研实验还需要反复设计和多次试错！！！这篇博客主要参考数据（相对贫困指数，RWI）
陈修一·2023-12-23 06:19

量化交易学习笔记：XGBoost 在量化选股中的应用

1.Boosting算法提升（Boosting）算法与随机森林类似，属于集成学习的一种，是一族可将弱学
朝花夕拾666·2023-12-23 02:22

基于决策树（Decision Tree）的bagging算法：随机森林（Random Forest）（包括具体代码）

重点先跑模型：数据：http://sofasofa.io/competition.php?id=1代码：需要修改一下文件的地址：代码运行的时候一步一步来：#-*-coding:utf-8-*-#import常用包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#数据完整化和数据数值化fromsklearn.preprocessi
浅行learning·2023-12-22 22:51

[ML学习笔记] 决策树与随机森林（Decision Tree&Random Forest）

[ML学习笔记]决策树与随机森林（DecisionTree&RandomForest）决策树决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。
weixin_30292843·2023-12-22 22:20

机器学习之随机森林 python

随机森林是一种集成学习方法，它是由多个决策树组成的模型，其中每棵树都是随机生成的。随机深林包括两种主要类型：随机森林和极端随机树。
奋进的大脑袋·2023-12-22 18:08

机器学习算法(12) — 集成技术（Boosting — Xgboost 分类）

机器学习算法（9）-集成技术（装袋-随机森林分类器和......在这篇文章中，我将解释XgBoost分类算法。
无水先生·2023-12-22 17:23

机器学习算法（11）——集成技术（Boosting——梯度提升）

我还讨论了随机森林和AdaBoost算法。但在这里我们讨论的是梯度提升，在我们深入研究梯度提升之前，了解决策树很重要。因此，如果您不熟悉决策树，那么理解梯度提升可能并不容易。
无水先生·2023-12-22 11:42

机器学习算法基础——分类模型（二）

今天我们继续介绍另外两种基础的分类算法：决策树和随机森林，本期分享的主要任务就是要讨论决策树的生成方法，包括ID3算法、C4.5算法和CART算法，并通过清晰易懂的应用实例解释说明算法的实现细节。
三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

PyCaret-低代码ML库使用指南

当我们研究监督的机器学习问题时，如果我们对结果感到满意，那么很容易看到随机森林或梯度提升模型如何执行并停止实验。如果您仅用一行代码就可以比较许多不同的模型，该怎么办?
Linux小百科·2023-12-22 05:21

随笔：集成学习:关于随机森林，梯度提升机的东拉西扯

1.集成学习这里不会描述算法过程。当我们有许多学习器对同一个任务做出判断，他们预测的概率可能各不相同，比如预测一个男生(小徐)会不会喜欢另一个女生(小雪)，支持向量机算出来小徐爱上小雪的概率是0.8，朴素贝叶斯认为是0.3，决策树觉得是0.7。假设大于0.5算认可。我们不知道该听谁的，就按照最简单的两个方法来决定:(1).少数服从多数：有两个分类器的预测概率都大于0.5，我们就认为是真的，小徐会喜
歌者文明·2023-12-21 23:47

Python中sklearn实现随机森林RF回归与模型超参数自动搜索优化方法

  本文详细介绍基于Python的随机森林（RandomForest）回归算法代码与模型超参数（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、最大分离特征数等等）自动优化代码。  
疯狂学习GIS·2023-12-21 19:08

随机森林1（了解整体知识架构）

很多人学习或者了解随机森林时，查到的资料都是先讲熵，再讲决策树，然后再讲随机森林，前面坚持不下来或者一个地方没理解透彻，导致后面理解不透彻，而且公式讲解不够清晰，例子不够详细，很难让小白彻底搞清楚到底是怎么回事
-麦_子-·2023-12-21 16:40

随机森林 2（决策树）

通过随机森林1的介绍，相信大家对随机森林都有了一个初步的认知，知道了随机和森林分别指的是什么，以及决策树根据什么选择内部节点。本文将会从森林深入到树，去看一下决策树是如何构建的。
-麦_子-·2023-12-21 16:33

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习
W Y·2023-12-21 15:00

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。
调钟师·2023-12-21 01:01

机器学习---bagging与随机森林

1.bagging算法集成学习有两个流派：一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。Bagging的弱学习器之间的确没有boosting那样的联系，是“随机采样”。随机采样(bootsrap)就是从训练集里面采集固定个数的样本，但是每采集一个样本后，都将样本放回。也就是说，之前采集到的样本在放
三月七꧁ ꧂·2023-12-20 11:17

R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图丨R语言基础、tidyverse数据清洗、多元统计分析、随机森林模型、回归及混合效应模型、结构方程模型、统计结果作图

R语言的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法。本教程以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线，通过多个来自经典研究中的实例，详细讲述各方法的R语言实现途径（详见教学内容）。主要特点为聚焦生态学研究领域，从R语言基础操作和作图、数据准备整理，到各种数量分析方法的应用情景分
小艳加油·2023-12-20 06:01

日月光华 Python数据分析 - 机器学习 - 自然语言处理 随机森林

#多分类importpandasaspdimportsklearndata=pd.read_csv('./iris.data',header=None,#重新用names去命名headernames=['sepal_length_cm','sepal_width_cm','petal_length_cm','petal_width_cm','cla'])data.head()image.pngda
薛东弗斯·2023-12-20 01:40

How can I write the %Var explained into the text or excel in R?

我在使用随机森林做回归分析时，最后会有%Varexplained出现在面板，但当数据量很多事之前的就会被覆盖反正也不知道为什么就是看不到前面%Varexplained的情况了，怎样才能把%Varexplained
冬天的西瓜·2023-12-19 07:50

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1
lym94·2023-12-18 14:53

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，
偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

非线性回归的实现方式

非线性回归的实现方式1.多项式回归：2.决策树回归：工作原理3.随机森林回归(更高级的集成方法)：工作原理4.支持向量回归（SVR）：工作原理5.K近邻回归（KNN回归）：工作原理6.神经网络回归：工作原理总结本文介绍多种非线性回归的实现方法
twinkle 222·2023-12-17 13:00

机器学习中的分类算法详细介绍一（KNN、决策树）

机器学习中的分类算法有：KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机（BP神经网络）、贝叶斯方法。
摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

随机森林

1.基本概念随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。
三块给你买麻糬_31c3·2023-12-17 07:31

sklearn随机森林 测试 路面点云分类

一、特征5个坐标坐标-特征-类别训练数据二、模型训练记录分享给有需要的人，代码质量勿喷importnumpyasnpimportpandasaspdimportjoblib#region1读取数据dir='D:\\py\\RandomForest\\'filename1='trainRS'filename2='.csv'path=dir+filename1+filename2rawdata=pd.
累了就要打游戏·2023-12-17 07:02

推荐Rerank二次重排序算法

比如用逻辑回归、随机森林、神经网络等来预测这个商品被点击或者被购买的可能性的概率，用的模型都是同一个，预测的时候是对特征转换做同样的处理。一般封装一个通用方法供离线和在线场景调用。
充电了么·2023-12-17 06:53

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法，通过ROC曲线、混淆矩阵等
爱欲无极·2023-12-16 21:23

【GEE笔记】随机森林特征重要性计算并排序

随机森林是一种基于多个决策树的集成学习方法，可以用于分类和回归问题。
runepic·2023-12-16 01:13

Course2-Week4-决策树

二元输入特征2.3构建决策树——多元输入特征2.4构建决策树——连续的输入特征2.5构建回归树——连续的输出结果(选修)2.6代码实现-递归构建单个决策树3.决策树集合3.1使用决策树集合3.2袋装决策树3.3随机森林
虎慕·2023-12-16 00:28

spark java 决策树_决策树与随机森林及其在SparkMllib中的使用

一.概念决策树和随机森林：决策树和随机森林都是非线性有监督的分类模型。决策树是一种树形结构，树内部每个节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子节点代表一个分类类别。
胡说先森·2023-12-15 19:27

Spark 随机森林算法原理、源码分析及案例实战

图1.Spark与其它大数据处理工具的活跃程度比较回页首环境要求操作系统：Linux，本文采用的Ubuntu10.04，大家可以根据自己的喜好使用自己擅长的Linux发行版Java与Scala版本：Scala2.10.4，Java1.7Spark集群环境（3台）：Hadoop2.4.1+Spark1.4.0，Spark集群搭建方式参见本人博客：http://blog.csdn.net/lovehu
黑谷子·2023-12-15 19:51

机器学习算法应用场景与评价指标

常用的算法包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、梯度提升机等。2.多元分类问题当你的
数据科学知识库·2023-12-15 18:18

机器学习初学-多种集成学习算法

而随机森林还在树分叉时，增加了对特征选择的随机性。随机森林在很多问题上都是一个很强的算法，可以作为一个基准。如果
O&REO·2023-12-15 13:26

房价分析（0）反爬虫机制

往期精彩内容：Python房价分析（一）pyton爬虫-CSDN博客Python房价分析（二）随机森林分类模型-CSDN博客Python房价分析（三）支持向量机SVM分类模型-CSDN博客1.常见的房价数据网站如
建模先锋·2023-12-14 17:11

机器学习算法（9）——集成技术（Bagging——随机森林分类器和回归）

一、说明在这篇文章，我将向您解释集成技术和著名的集成技术之一，它属于装袋技术，称为随机森林分类器和回归。集成技术是机器学习技术，它结合多个基本模块和模型来创建最佳预测模型。
无水先生·2023-12-14 16:43

利用机器学习模型完成时间序列预测

本文采用机器学习算法，如线性回归、随机森林等，完成时间序列预测，预测效果也比较好。
Great_smile·2023-12-05 05:24

数据挖掘实战-基于word2vec的短文本情感分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录一、实验背景二、相关算法2.1Word2vec2.2支持向量机2.3随机森林三、实验数据3.1数据说明3.2评价标准四、实验步骤五、实验结果与分析5.1SVM
艾派森·2023-12-04 05:00

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

LinearRegression）：1.2逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine）：1.5随机森林
LeapMay·2023-12-03 08:19

【python入门机器学习】随机森林

1、随机森林随机森林就是由多个决策树组成的集成学习方法，每个决策树都进行独立训练，训练数据都是从原始数据中进行有放回的（Out-of-Bag）随机抽样而来，这样可以使得每个决策树的训练数据不完全相同，从而增加了模型的多样性
敲代码的喜羊羊·2023-12-03 03:56

深度学习常见回归分支算法逐步分析，各种回归之间的优缺点，适用场景，举例演示

多项式回归（PolynomialRegression）2.1优点2.2缺点2.3适用场景2.4图例说明3、决策树回归（DecisionTreeRegression）3.1优点3.2缺点3.3适用场景4、随机森林回归
JJxiao24·2023-12-03 02:47

StatQuest学习笔记20——随机森林

前言——主要内容这篇笔记是StatQuest系列视频的第53-55节，其中第53节讲的是随机森林，第54节讲的是缺失值的处理，第55节讲的是R与随机森林。
backup备份·2023-12-02 22:18

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
ldxxxxll·2023-12-02 21:46
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